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AI연구회

경남ICT협회 AI 연구 모임

오픈토크

MCP - FASTMCP

MCP란 무엇인가?

모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol, MCP) 은 인공지능(AI) 모델이 외부 데이터 소스나 도구들과 쉽고 표준화된 방식으로 소통할 수 있도록 만들어진 일종의 약속이자 기술 규격으로 AI 모델이 다양한 외부 자원과 '플러그 앤 플레이' 방식으로 손쉽게 상호작용할 수 있도록 돕는 개방형 기술 규격입니다. 이를 통해 개발자들은 AI 애플리케이션을 더 빠르고 유연하게 구축할 수 있게 됩니다.

 

FastMCP란 무엇인가?

FastMCP는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 빠르고 쉽게 개발할 수 있도록 도와주는 Python 프레임워크입니다. MCP 표준의 복잡함을 추상화하여 개발자가 핵심 로직에만 집중할 수 있게 해줍니다.

등장 배경

MCP의 복잡성 문제

  • 기존 MCP 구현은 많은 보일러플레이트 코드 필요
  • 프로토콜 세부사항에 대한 깊은 이해 요구
  • 디버깅과 테스트의 어려움

개발 생산성 향상 필요

  • AI 에이전트와 도구 연결이 점점 중요해짐
  • 빠른 프로토타이핑과 실험 필요
  • 유지보수 가능한 코드 구조 요구

핵심 철학

1. 단순함 우선

  • 복잡한 MCP 내부 구조를 숨김
  • 직관적인 API 제공
  • 최소한의 설정으로 시작 가능

2. 개발자 경험 중시

  • 명확한 에러 메시지
  • 자동 문서화
  • 실시간 디버깅 지원

3. 확장성 보장

  • 작은 프로젝트부터 대규모 시스템까지
  • 플러그인 아키텍처
  • 표준 MCP와 완전 호환

주요 개념들

리소스(Resources)

  • AI 모델이 접근할 수 있는 데이터
  • 파일, 데이터베이스, API 응답 등
  • 동적으로 생성되거나 정적일 수 있음

도구(Tools)

  • AI 모델이 실행할 수 있는 기능
  • 계산, 데이터 처리, 외부 시스템 호출 등
  • 매개변수와 반환값이 명확히 정의됨

프롬프트(Prompts)

  • 재사용 가능한 프롬프트 템플릿
  • 컨텍스트에 따른 동적 생성
  • AI 모델의 일관된 동작 보장

제조업 AI 시스템에서의 활용

실시간 데이터 연결

  • 생산라인 센서 데이터
  • 품질 관리 시스템
  • 설비 모니터링 데이터

자동화 도구 제공

  • 생산 계획 최적화
  • 이상 상황 감지 및 대응
  • 예측 정비 분석

지식 관리

  • 기술 문서 접근
  • 규정 및 표준 참조
  • 과거 사례 검색

FastMCP는 이러한 복잡한 제조업 환경에서 AI 에이전트가 다양한 시스템과 효율적으로 소통할 수 있게 해주는 다리 역할을 할 수 있으며 아래는 FastMCP 간단한 사례 입니다. 

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사례: 스마트 공장 모니터링 시스템

상황

한 자동차 부품 제조 공장에서 AI 어시스턴트가 생산 현황을 실시간으로 파악하고 문제가 발생하면 즉시 대응할 수 있는 시스템이 필요했습니다.

기존 방식의 문제점

  • 여러 시스템(MES, ERP, 센서)에서 데이터를 수동으로 확인
  • 문제 발생 시 담당자가 직접 각 시스템에 접속해서 조치
  • 야간이나 휴일에는 대응이 늦어짐

FastMCP를 활용한 해결

1단계: 데이터 연결

  • 생산라인의 실시간 데이터를 AI가 접근할 수 있도록 연결
  • 온도, 압력, 진동 등 센서 데이터
  • 현재 생산 중인 제품 정보
  • 작업자 현황

2단계: 도구 제공

  • 생산라인 긴급정지 기능
  • 담당자 자동 호출 시스템
  • 예비 부품 재고 확인
  • 대체 생산라인으로 작업 이동

3단계: 지능형 대응 AI 어시스턴트가 다음과 같이 동작:

  • "3번 라인 온도가 정상 범위 초과했습니다"
  • "즉시 라인을 정지하고 정비팀에 알림을 보낼까요?"
  • "예비 부품 재고를 확인했습니다. 2시간 내 교체 가능합니다"
  • "생산 일정 지연을 최소화하기 위해 1번 라인에서 추가 생산을 진행하겠습니다"

결과

  • 대응 시간: 30분 → 3분으로 단축
  • 가동률: 87% → 94%로 향상
  • 야간 무인 모니터링 가능
  • 예측 정비를 통한 계획적 유지보수

핵심 포인트

FastMCP 덕분에 복잡한 시스템 통합이 쉬워졌고, AI가 실제 제조 현장의 다양한 장비와 시스템을 직접 제어할 수 있게 되었습니다. 개발자는 MCP 프로토콜의 복잡한 부분은 신경 쓰지 않고 실제 비즈니스 로직에만 집중할 수 있었습니다.

** FastMCP를 활용한 스마트 공장 모니터링 시스템 코드는 (2주후에 기대해주시고, 먼저 필요하신 분은 따로 연락 주세요)  

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