AI
Model Context Protocol: 데이터를 넘어 행동으로
두줄요약
LLM의 한계를 보완하기 위해 MCP로 외부 서비스와 데이터에 표준화된 접근을 연결했습니다.여행 검색부터 예약·결제까지 이어지는 행동형 AI 에이전트 구현 사례를 소개했습니다.
핵심 내용
- LLM의 데이터 내부 응답 한계를 보완하기 위한 RAG와 실시간 검색의 역할
- MCP를 통해 AI 에이전트가 외부 서비스와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 접근하는 구조
- 여행 검색추천팀의 여행 플래너 사례에서 검색, 추천, 예약, 결제까지 이어지는 행동 중심 에이전트 전환
- 여러 특화 에이전트 협업과 통신 표준화로 개발 복잡성 감소 및 통합 효율 향상
적용해볼 점
- 정보 제공형 AI를 행동 수행형 AI로 확장하는 설계 검토
- 다양한 서비스 연동을 위한 표준 프로토콜 기반 인터페이스 적용
- 검색, 추천, 예약 같은 기능을 역할별 에이전트로 분리하는 구성