Gradio MCP 서버에 대한 5 가지 주요 개선 사항

Gradio와 Spaces가 AI 기반 MCP 서버를 구축하고 호스팅하는 가장 좋은 방법이라고 확신합니다.

이를 위해, Gradio MCP 서버에 추가된 주요 개선 사항 중 일부는 버전 5.38.0 기준입니다.

이미지, 비디오, 오디오와 같은 파일 입력을 받는 원격 Gradio MCP 서버를 사용해보셨다면, 아마도 다음 오류를 겪어보셨을 것입니다:

이러한 오류가 발생하는 이유는 Gradio 서버가 다른 머신에 호스팅되어 있기 때문입니다. 즉, 모든 입력 파일은 원격으로 다운로드할 수 있도록 공개 URL 을 통해 접근 가능해야 합니다.

온라인에서 파일을 호스팅하는 방법은 여러 가지가 있지만, 모두 워크플로우에 수동 단계를 추가합니다. LLM 에이전트의 시대에는 이를 위해 처리해달라고 기대하지 않겠습니까?

Gradio 는 이제 에이전트가 직접 Gradio 애플리케이션으로 파일을 업로드할 수 있는 "File Upload" MCP 서버를 포함했습니다. 만약 Gradio MCP 서버의 어떤 도구가 파일 입력을 필요로 한다면, 연결 문서에서는 "File Upload" MCP 서버를 시작하는 방법을 보여줍니다:

Gradio Guides 에서 이 서버 사용법 (및 중요한 보안 고려 사항) 을 자세히 알아보세요.

AI 작업에 따라 결과를 얻는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 이제 Gradio 는 진행 상태 알림을 스트리밍하여 MCP 클라이언트에게 전송하므로, 실시간으로 상태를 모니터링할 수 있습니다!

MCP 개발자로서, 이 진행 상태 정보를 방출하도록 MCP 도구를 구현하는 것을 매우 권장합니다. 가이드는 이를 보여줍니다.

기존 백엔드 API 를 LLM 에 통합하려면 API 엔드포인트를 MCP 도구로 수동으로 매핑해야 합니다. 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생할 수 있는 작업입니다. 이번 릴리스에서는 Gradio 가 이 전체 프로세스를 자동으로 처리할 수 있습니다! 한 줄의 코드만으로 비즈니스 백엔드를 어떤 MCP 호환 LLM 에 통합할 수 있습니다.

OpenAPI 는 RESTful API 를 기계 읽기 가능한 형식으로 기술하는 데 널리 채택된 표준으로, 일반적으로 JSON 파일로 작성됩니다. Gradio 는 이제 gr.load_openapi 함수를 제공하여 OpenAPI 스키마에서 직접 Gradio 애플리케이션을 생성합니다. 그런 다음 mcp_server=True 로 앱을 실행하면 API 를 위한 MCP 서버를 자동으로 생성할 수 있습니다!

import gradio as gr
demo = gr.load_openapi(
openapi_spec="https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
...

Gradio Guides 에서 더 자세한 내용을 확인하세요.

MCP 서버 개발의 일반적인 패턴은 사용자 대신 서비스를 호출하기 위해 인증 헤더를 사용하는 것입니다. MCP 서버 개발자로서, 올바른 서버 사용을 위해 사용자에게 제공해야 하는 자격 증명에 대해 명확하게 전달하고 싶습니다.

이를 가능하게 하려면 이제 MCP 서버 인수를 gr.Header 로 타입 지정할 수 있습니다. Gradio 는 해당 헤더가 있으면 자동으로 incoming request 에서 추출하여 함수로 전달합니다. gr.Header 를 사용하는 이점은 MCP 연결 문서에서 서버에 연결할 때 필요한 헤더를 자동으로 표시한다는 것입니다!

아래 예제에서는 X-API-Token 헤더가 incoming request 에서 추출되어 make_api_request_on_behalf_of_user 함수의 x_api_token 인자로 전달됩니다.

import gradio as gr
def make_api_request_on_behalf_of_user(prompt: str, x_api_token: gr.Header):
"""Everyone's favorite API 에 요청을 보냅니다.
...

Gradio Guides 에서 더 자세히 알아보세요.

Gradio 는 함수 이름과 문서 문자열 (docstrings) 을 자동으로 도구 설명을 생성합니다. 이제 api_description 파라미터를 사용하여 도구 설명을 더욱 커스터마이징할 수 있습니다. 이 예제에서는 도구 설명이 "어떤 이미지에도 세피아 필터를 적용합니다."로 표시됩니다.

import gradio as gr
import numpy as np
def sepia(input_img):
...

더 많은 내용은 가이드에서 확인하세요.

Gradio 에 MCP 관련 새로운 기능을 추가해 주시겠습니까? 블로그의 댓글이나 GitHub 에서 알려주세요. 또한 멋진 MCP 서버 또는 Gradio 앱을 구축하셨다면 댓글로 알려주시면, 우리는 그것을 더 널리 알리겠습니다!