대부분의 AI 엔지니어는 MCP가 무엇인지 알고 있습니다.

AI 에이전트 (AI agents)를 확장 가능하고, 유지보수가 용이하며, 프로덕션 환경에 적합하게 만드는 5가지 서버 패턴을 이해하는 사람은 매우 적습니다.

모든 AI 빌더가 알아야 할 아키텍처는 다음과 같습니다 👇

1. Tool Server 🔧
   LLM (대규모 언어 모델)에 행동을 취할 수 있는 능력을 부여합니다:
   • API 호출
   • 이메일 전송
   • 데이터베이스 (Databases) 쿼리
   • 워크플로우 (Workflows) 트리거

2. Resource Server 📚
   모델이 읽을 수 있는 컨텍스트 (Context)를 제공합니다:
   • 파일
   • 문서
   • 데이터베이스 (Databases)
   • 지식 베이스 (Knowledge bases)

3. Prompt Server ✍️
   프롬프트 (Prompts)를 재사용 가능한 인프라스트럭처 (Infrastructure)로 변환합니다:
   • 버전 관리 (Versioned)
   • 매개변수화 (Parameterized)
   • 팀 간 공유 가능

4. Gateway Server 🌐
   여러 MCP 서버를 관리하는 단일 엔드포인트 (Endpoint):
   • 라우팅 (Routing)
   • 인증 (Authentication)
   • 속도 제한 (Rate limiting)
   • 오케스트레이션 (Orchestration)

5. Proxy / Bridge Server 🔗
   모든 것을 다시 작성하지 않고도 레거시 시스템 (Legacy systems)을 현대적인 AI 에이전트 (AI agents)에 연결합니다.

현재 일어나고 있는 가장 큰 변화:

❌ 챗봇 (Chatbots) 구축
✅ AI 인프라스트럭처 (AI infrastructure) 구축

미래는 에이전트가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있는 시스템의 것입니다:
• 도구 (Tools) 접근
• 컨텍스트 (Context) 검색
• 프롬프트 (Prompts) 재사용
• 워크플로우 (Workflows) 오케스트레이션
• 기존 소프트웨어 연결

그것이 바로 데모 (Demo)에서...
프로덕션급 (Production-grade) AI 플랫폼으로 나아가는 방법입니다.

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