(위 이미지를 클릭하여 이 강의의 비디오를 시청하세요)
Model Context Protocol (MCP) 워크숍에 오신 것을 환영합니다! 이 종합 실습 워크숍은 AI 애플리케이션 개발을 혁신하는 두 가지 최첨단 기술을 결합합니다:
- 🔗 Model Context Protocol (MCP): 원활한 AI-도구 통합을 위한 오픈 표준
- 🛠️ Visual Studio Code용 AI Toolkit (AITK): Microsoft의 강력한 AI 개발 확장 기능
이 워크숍이 끝나면 AI 모델과 실제 도구 및 서비스를 연결하는 지능형 애플리케이션 구축 기술을 습득하게 됩니다. 자동화된 테스트부터 맞춤형 API 통합까지 복잡한 비즈니스 과제를 해결하는 실무 능력을 갖추게 됩니다.
MCP는 AI 모델을 외부 도구 및 데이터 소스에 연결하는 **"AI용 USB-C"**와 같은 범용 표준입니다.
✨ 주요 특징:
- 🔄 표준화된 통합: AI-도구 연결을 위한 보편적 인터페이스
- 🏛️ 유연한 아키텍처: stdio/SSE 전송을 통한 로컬 및 원격 서버 지원
- 🧰 풍부한 생태계: 도구, 프롬프트 및 리소스를 하나의 프로토콜로 제공
- 🔒 기업용 준비: 내장된 보안 및 안정성
🎯 MCP의 중요성: USB-C가 케이블 혼란을 없앤 것처럼, MCP는 AI 통합의 복잡성을 제거합니다. 하나의 프로토콜, 무한한 가능성.
Microsoft의 주력 AI 개발 확장으로, VS Code를 AI 혁신 플랫폼으로 탈바꿈시킵니다.
🚀 주요 기능:
- 📦 모델 카탈로그: Azure AI, GitHub, Hugging Face, Ollama 모델 접근
- ⚡ 로컬 추론: ONNX 최적화 CPU/GPU/NPU 실행
- 🏗️ 에이전트 빌더: MCP 통합을 통한 시각적 AI 에이전트 개발
- 🎭 멀티모달 지원: 텍스트, 비전, 구조화된 출력 지원
💡 개발 이점:
- 무설정 모델 배포
- 시각적 프롬프트 엔지니어링
- 실시간 테스트 플레이그라운드
- 완벽한 MCP 서버 통합
소요 시간: 15분
- 🛠️ Visual Studio Code용 AI Toolkit 설치 및 구성
- 🗂️ 모델 카탈로그 탐색 (GitHub, ONNX, OpenAI, Anthropic, Google 등 100개 이상의 모델)
- 🎮 실시간 모델 테스트를 위한 인터랙티브 플레이그라운드 마스터
- 🤖 Agent Builder로 첫 AI 에이전트 구축
- 📊 내장된 메트릭(F1, 관련성, 유사성, 일관성)으로 모델 성능 평가
- ⚡ 배치 처리 및 멀티모달 지원 기능 학습
🎯 학습 목표: AITK 기능을 포괄적으로 이해하고 실용적인 AI 에이전트 생성
소요 시간: 20분
- 🧠 Model Context Protocol (MCP) 아키텍처 및 개념 숙달
- 🌐 Microsoft MCP 서버 생태계 탐색
- 🤖 Playwright MCP 서버를 사용한 브라우저 자동화 에이전트 구축
- 🔧 MCP 서버를 AI Toolkit Agent Builder와 통합
- 📊 에이전트 내 MCP 도구 구성 및 테스트
- 🚀 MCP 기반 에이전트 제작 및 배포
🎯 학습 목표: 외부 도구가 강화된 AI 에이전트 배포 능력 습득
소요 시간: 20분
- 💻 AI Toolkit으로 맞춤형 MCP 서버 구축
- 🐍 최신 MCP Python SDK(v1.9.3) 구성 및 활용
- 🔍 MCP Inspector를 이용한 디버깅 환경 설정 및 사용
- 🛠️ 전문 디버깅 워크플로우를 갖춘 날씨 MCP 서버 구축
- 🧪 Agent Builder 및 Inspector 환경에서 MCP 서버 디버깅
🎯 학습 목표: 최신 도구로 커스텀 MCP 서버 개발 및 디버깅
소요 시간: 30분
- 🏗️ 개발 워크플로우를 위한 실제 GitHub Clone MCP 서버 구축
- 🔄 검증 및 오류 처리를 포함한 스마트 리포지토리 클론 구현
- 📁 지능형 디렉터리 관리 및 VS Code 통합
- 🤖 GitHub Copilot Agent 모드를 커스텀 MCP 도구와 함께 사용
- 🛡️ 생산 환경에 적합한 신뢰성 및 크로스 플랫폼 호환성 적용
🎯 학습 목표: 실제 개발 워크플로우를 간소화하는 생산 준비된 MCP 서버 배포
지능형 자동화를 통해 개발 워크플로우 혁신:
- 스마트 리포지토리 관리: AI 기반 코드 리뷰 및 병합 결정
- 지능형 CI/CD: 코드 변경에 따른 자동 파이프라인 최적화
- 이슈 분류: 자동 버그 분류 및 할당
AI 기반 자동화로 테스트 수준 향상:
- 지능형 테스트 생성: 포괄적인 테스트 스위트 자동 생성
- 비주얼 회귀 테스트: AI 기반 UI 변경 감지
- 성능 모니터링: 사전 문제 식별 및 해결
더 스마트한 데이터 처리 워크플로우 구축:
- 적응형 ETL 프로세스: 자기 최적화 데이터 변환
- 이상 탐지: 실시간 데이터 품질 모니터링
- 지능형 라우팅: 스마트 데이터 흐름 관리
탁월한 고객 상호작용 생성:
- 상황 인지 지원: 고객 이력에 접근 가능한 AI 에이전트
- 사전 문제 해결: 예측적인 고객 서비스
- 멀티 채널 통합: 플랫폼 전반의 통합 AI 경험
| 구성요소 | 요구사항 | 비고 |
|---|---|---|
| 운영 체제 | Windows 10+, macOS 10.15+, Linux | 최신 운영체제 모두 포함 |
| Visual Studio Code | 최신 안정 버전 | AITK 필수 |
| Node.js | v18.0+ 및 npm | MCP 서버 개발용 |
| Python | 3.10+ | Python MCP 서버 선택 사항 |
| 메모리 | 최소 8GB RAM | 로컬 모델용 16GB 권장 |
- AI Toolkit (ms-windows-ai-studio.windows-ai-studio)
- Python (ms-python.python)
- Python 디버거 (ms-python.debugpy)
- GitHub Copilot (GitHub.copilot) - 선택 사항이지만 유용
- uv: 최신 Python 패키지 관리자
- MCP Inspector: MCP 서버용 시각적 디버깅 도구
- Playwright: 웹 자동화 예제용
이 워크숍을 완료하면 다음의 마스터리를 달성할 수 있습니다:
- MCP 프로토콜 마스터리: 아키텍처 및 구현 패턴에 대한 심층 이해
- AITK 숙련도: AI Toolkit을 통한 신속한 개발 전문성 확보
- 커스텀 서버 개발: MCP 서버 구축, 배포, 유지 관리
- 도구 통합 우수성: 기존 개발 워크플로우와 AI 완벽 연동
- 문제 해결 적용: 실무 비즈니스 문제에 학습 내용 적용
- VS Code에서 AI Toolkit 설치 및 구성
- 맞춤형 MCP 서버 설계 및 구현
- GitHub 모델을 MCP 아키텍처와 통합
- Playwright 자동화 테스트 워크플로우 구축
- 프로덕션용 AI 에이전트 배포
- MCP 서버 성능 디버깅 및 최적화
- 엔터프라이즈 규모 AI 통합 아키텍처 설계
- AI 애플리케이션 보안 모범 사례 구현
- 확장 가능한 MCP 서버 아키텍처 설계
- 특정 도메인 맞춤 도구 체인 제작
- AI 네이티브 개발 멘토링
🚀 AI 개발 워크플로우 혁신할 준비가 되셨나요?
MCP와 AI Toolkit으로 함께 지능형 애플리케이션의 미래를 구축해 봅시다!
계속 진행: 모듈 11: MCP 서버 실습
면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확한 내용이 포함될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원문은 해당 언어의 원본 문서가 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.