MCP 서버는 FastAPI 및 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 사용하여 AI 모델과 개발 환경 간의 원활한 상호작용을 촉진하고 확장성과 유지 보수성을 향상시키기 위한 표준화된 프레임워크를 제공합니다.
추가 날짜：
작성자：
Mar 08 2025
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MCP Server란?
MCP 서버는 FastAPI를 기반으로 구축되었으며, AI 모델과 개발 도구 간의 일관되고 확장 가능한 통신을 가능하게 하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 지원합니다. 초기화, 샘플링 요청 및 세션 관리를 JSON-RPC 2.0 및 SSE를 통해 실시간 알림으로 처리하는 핵심 기능을 다룹니다. 서버는 AI 모델의 배포 및 통합을 간소화하여 확장 가능성을 위한 모듈화된 아키텍처, 높은 성능을 위한 비동기 처리 및 완전한 클라이언트 구현을 제공합니다. 개발자는 새로운 메소드를 쉽게 추가하고, AI 모델을 통합하며, 통합 프로토콜 프레임워크 내에서 AI 작업을 효율적으로 관리할 수 있어 AI 애플리케이션 개발이 더 원활하고 관리하기 쉬워집니다.
MCP Server을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 연구 엔지니어
- DevOps 엔지니어
- AI 애플리케이션 통합자
MCP Server 사용 방법은?
- 단계 1: GitHub에서 리포지토리 클론하기
- 단계 2: pip를 사용하여 종속성 설치하기
- 단계 3: 'python mcp_server.py'로 서버 시작하기
- 단계 4: 제공된 클라이언트를 사용하여 연결하고 요청 전송하기
- 단계 5: 필요에 따라 서버 기능 커스터마이즈 및 확장하기
MCP Server의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- JSON-RPC 2.0 지원
- SSE 실시간 알림
- 모듈화된 아키텍처
- 비동기 처리
- 완전한 클라이언트 구현
장점
- 표준화된 상호작용 프로토콜
- 쉬운 확장 및 커스터마이징
- 높은 성능과 확장성
- 실시간 업데이트 및 알림
- 간소화된 AI 모델 관리
MCP Server의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 모델의 배포 및 관리
- 개발 환경 통합
- 실시간 AI 작업 모니터링
- AI 연구 실험
- 커스텀 AI 서비스 개발
MCP Server의 자주 묻는 질문
개발자
- freedanfan
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