단순한 챗봇을 넘어, 목적지향형 AI를 만드는 핵심 구조
최근 다양한 서비스에 AI가 적용되면서,
단순한 질문·응답을 넘어 사용자의 의도를 이해하고,
목표를 달성할 수 있도록 도와주는 AI 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
그 중심에는 MCP(Model Context Protocol)라는 구조적 접근이 있습니다.
✅ MCP란?
MCP는 AI가 사용자와 상호작용할 때
“문맥(Context)”을 체계적으로 관리하기 위한 구조입니다.
이 문맥은 단순히 직전 질문·응답만이 아니라,
- 사용자 세션
- 목적(goal)
- 툴 사용 기록
- 이전 단계들
등을 포함합니다.
즉, AI가 마치 비서처럼 사용자 목적을 이해하고 끝까지 함께 수행하는 방식입니다.
✅ 기존 챗봇과의 차이점
| 항목 | 일반 챗봇 | MCP 기반 에이전트 |
|---|---|---|
| 구조 | 단순 질의응답 | 목표 기반 흐름 제어 |
| 문맥 유지 | 불안정 또는 없음 | 지속적인 세션 추적 |
| 도구 사용 | 거의 없음 | 외부 API/툴 호출 포함 |
| 처리 방식 | 질문 → 답변 | 입력 → 맥락 반영 → 행동 결정 |
✅ MCP를 따르는 기술들
다양한 AI 에이전트 프레임워크는 이미 MCP 구조를 따르고 있습니다:
- LangGraph (LangChain) – 그래프 기반 의사결정 흐름
- CrewAI – 역할별 에이전트를 협업시키는 구조
- AutoGen (Microsoft) – 에이전트 간 커뮤니케이션
- ReAct – Reasoning + Acting 기반의 처리 방식
✅ MCP의 구조 예시
“`plaintext
[사용자 입력]
↓
[Context 관리 (세션, 목표, 상태 등)]
↓
[LLM 응답 + 툴 실행 여부 판단]
↓
[결과 반환 or 다음 단계로 이동]
이처럼 단순한 대화가 아닌,
사용자 목적 달성을 위한 일련의 프로세스를 함께 수행하는 구조입니다.
✅ 코드벤터와 MCP의 만남
코드벤터는 단순한 홈페이지 제작을 넘어
• 프로젝트 이해
• 최적 협력사 매칭
• 지원사업 연계
등을 수행하는 서비스를 제공합니다.
이 과정에서 MCP 구조를 도입한 AI 시스템을 활용하면,
사용자의 흐름을 끊지 않고 끝까지 가이드할 수 있습니다.
📌 다음 포스트 예고
“코드벤터 홈페이지에 MCP 적용해보기”
• 실제 상담 흐름을 어떻게 자동화할 수 있는지,
• 어떤 오픈소스와 구조로 구현할 수 있는지 안내드릴 예정입니다.
