MCP 기반 실시간 환율 도구 통합으로 LLM의 수치 데이터 할루시네이션 해결

Context

LLM의 고유한 한계로 인한 최신 수치 데이터 및 시간 민감 정보 처리의 불확실성 존재. 특히 환율과 같은 실시간 데이터 요청 시 과거 학습 데이터에 기반한 부정확한 추론 결과 제공 문제 발생.

Technical Solution

• Model Context Protocol(MCP) 표준 채택을 통한 LLM Client와 외부 데이터 소스 간의 동적 인터페이스 구축
• stdio transport 기반의 JSON-RPC 통신 구조를 적용하여 로컬 환경에서 서버-클라이언트 간 상태 없는 상호작용 구현
• API Key 유무에 따른 엔드포인트 차별화로 public 데이터(단일 환율, 통화 목록)와 authenticated 데이터(이력, 다중 타겟)를 분리 처리하는 권한 계층 설계
• npx 기반의 런타임 패키지 실행 구조를 통해 별도의 복잡한 설치 과정 없이 즉시 실행 가능한 배포 방식 채택
• JSON-RPC 기반의 Handshake 및 tools/list 요청 과정을 통한 서버 상태 검증 및 디버깅 루틴 확보

Key Takeaway

LLM의 정적 지식 한계를 극복하기 위해 정형화된 프로토콜(MCP)을 통한 외부 Tool-calling 아키텍처를 도입하여 데이터 무결성과 실시간성을 확보하는 설계 패턴