[개발] ✅ MCP (Model Composition Platform)란?

MCP는 Model Composition Platform의 약자로, 여러 AI 모델과 도구를 효율적으로 결합하여 복잡한 작업을 하나의 통합된 환경에서 수행할 수 있게 하는 플랫폼이야.

쉽게 말하면, 단순히 GPT 모델 하나만으로 모든 작업을 처리하는 게 아니라,
각 작업에 최적화된 모델과 도구를 연결해 사용하는 일종의 AI 시스템 운영 환경이라고 보면 돼.

---

📌 MCP의 핵심 개념

• 모델 결합(Composition):
  • GPT, Whisper, DALL-E, Code Interpreter 등 서로 다른 모델을 자동으로 결합해 복잡한 작업 수행.
• 자동 모델 선택(Routing):
  • 요청의 특성에 따라 최적의 모델을 자동으로 판단하고 연결하여 작업 효율을 극대화.
• 도구 통합(Tools Integration):
  • 코드 실행, 이미지 생성, 음성 처리, 웹 검색 등 다양한 도구를 GPT와 결합하여 기능 확장.
• 플래닝(Planning):
  • 목표를 자동으로 나누고 어떤 모델과 도구를 언제 사용할지 스스로 계획을 세우는 지능적인 처리 방식을 제공.

---

🔖 MCP가 사용하는 주요 모델 및 도구 예시

유형모델/도구예시 용도

언어 처리	GPT-4o, GPT-4-turbo	글 작성, 질문 답변, 요약
이미지 처리	Vision GPT, DALL-E	이미지 분석, 이미지 생성 및 편집
오디오 처리	Whisper, TTS	음성 인식, 음성 합성
코드 실행 및 분석	Code Interpreter	데이터 분석, 코드 실행
검색 및 추천	Embedding 모델, RAG	의미 기반 문서 검색, 정보 제공
안전성 관리	Moderation API	유해 콘텐츠 필터링
자동화 플래닝	Toolformer, AutoGPT	자동 작업 계획 수립 및 실행

<br>

🛠️ MCP의 작동 흐름 예시

MCP는 일반적으로 다음과 같은 흐름으로 동작해.

사용자 요청 입력 
↓ 
Routing Layer (자동으로 최적 모델/도구 선택) 
↓ 
Planner Layer (작업 단계 세분화) 
↓ 
GPT 모델과 다양한 도구 결합 (필요에 따라 이미지, 코드 실행, 음성 처리 등) 
↓ 
최종 결과물 제공

예시로 "오늘 날씨 요약 후 이미지로 제공해줘" 라고 요청하면:

• GPT-4o가 웹 검색을 통해 최신 날씨 정보를 수집
• 정보를 요약한 뒤 DALL-E가 날씨 관련 이미지 생성
• 최종적으로 텍스트와 이미지를 함께 제공

이 모든 과정이 MCP의 모델과 도구 간 유기적 결합으로 자동 수행되는 거야.

---

🚀 MCP의 장점과 의의

• 모델별 강점 활용: 각 모델이 가장 잘하는 작업에만 특화해 효율적임
• 복잡한 작업 자동화: 여러 도구를 사람의 개입 없이 자동으로 결합하여 복잡한 워크플로우 처리 가능
• 비용과 시간 효율화: 최적의 모델과 도구만을 골라 사용해 비용 절감 및 성능 향상

---

🎯 MCP 활용 분야 예시

• 비즈니스 자동화: 고객 문의 자동 대응 시스템 구축
• 콘텐츠 제작: 자동 보고서 작성, 이미지 및 음성 콘텐츠 자동 생성
• 개발 및 데이터 분석: 자동 코드 생성, 데이터 시각화, 분석 보고서 생성
• 지식 관리 시스템: 문서 검색, 추천 시스템 구축

---

✨ 결론 및 정리

MCP는 AI 기술이 단순히 언어 모델 수준에서 머물지 않고, 다양한 작업과 도구를 자동적으로 결합하고 최적화하여 활용하는 플랫폼이야.

향후 AI 서비스는 이런 MCP 개념을 바탕으로 여러 가지 모델과 도구를 유연하게 구성해서, 더욱 복잡하고 지능적인 서비스를 구현하게 될 거야.