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AI 에이전트를 구축할 때, LLM이 외부 도구를 사용하게 만드는 과정은 필수적입니다. 하지만 최근 등장한 MCP(Model Context Protocol)와 기존의 Function/Tool Calling은 비슷해 보이면서도 구조적으로 큰 차이가 있습니다. 오늘은 이 두 방식의 특징과 실제 구현 관점에서의 차이를 상세히 비교해 보겠습니다.1. 한눈에 보는 비교 요약구분일반 Tool Calling (기존 방식)MCP (Model Context Protocol)핵심 개념함수 정의와 실행 로직의 수동 연결도구의 정의와 실행이 결합된 표준화된 서버실행 주체에이전트 애플리케이션 (Local, Tightly Coupled)독립된 MCP 서버 (Remote/Isolated)통신 규격모델별 전용 API (OpenAI,..

Model Context Protocol(MCP)이란?Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 안전하고 표준화된 상호작용을 가능하게 하는 오픈 표준 프로토콜입니다. MCP는 AI가 로컬 파일, 데이터베이스, API, 또는 사용자 정의 스크립트와 동적으로 연결되도록 하여 복잡한 작업을 수행하거나 워크플로우를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI는 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 작업 환경과 통합된 강력한 기능을 제공합니다.MCP-SuperAssistant란?MCP-SuperAssistant는 MCP를 활용해 AI 플랫폼(ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Grok 등)과 외부 데이터 및 도구를 연결하는 크롬 확장..

Gemini CLI의 MCP(Model Context Protocol) 지원 현황Model Context Protocol(MCP)이란?Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 안전하고 표준화된 상호작용을 가능하게 하는 오픈 표준 프로토콜입니다. MCP는 AI가 로컬 파일, 데이터베이스, API, 또는 사용자 정의 스크립트와 같은 외부 시스템과 동적으로 연결되도록 하여, 복잡한 작업을 수행하거나 워크플로우를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI는 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 작업 환경과 통합된 강력한 기능을 제공합니다.Gemini CLI와 MCP 지원 개요Gemini CLI는 Google의 생성형 AI 모델인 Gemini를 터미널에서 활..

Model Context Protocol 이해와 활용 MCP 101: Model Context Protocol 이해와 활용Model Context Protocol(MCP)은 AI 에이전트와 외부 도구를 연결하는 JSON-RPC 기반 프로토콜입니다. 이 글에서는 MCP의 개념, 사용 시기, 다른 API와의 차이점, 동적 디스크립션 확인 및 디버깅 방법(SSE, stdout, Inspector 포함), 그리고 mcp-filesystem을 활용한 파일 핸들링 예제를 다룹니다. 또한 Claude와 VSCode Cline을 사용한 테스트 방법과 프롬프트 예제를 제공합니다.1. MCP란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델(예: LLM)이 파일 시스템, SaaS 앱, 데이터베이스..