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Dev.toAI/ML
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MCP 프로토콜 도입을 통한 금융 데이터 Glue Code 제거 및 AI 도구 통합
Technical Practice of Integrating Financial Market Data via MCP Protocol
AI 요약
Context
LLM의 금융 데이터 접근을 위해 Python 기반 커스텀 Glue Code를 작성했으나, 모델 변경 시마다 Function Calling 포맷을 수정해야 하는 유지보수 오버헤드 발생. 파편화된 API 연동 로직으로 인한 시스템 복잡도 증가 및 데이터 정합성 확보의 어려움 직면.
Technical Solution
- Model Context Protocol(MCP) 채택을 통한 데이터 페칭 로직의 표준화 및 추상화 계층 구축
- stdio 기반의 로컬 MCP Server 운용으로 외부 포트 노출 없는 보안 통신 구조 설계
- JSON 기반의 정형 데이터 교환 방식을 통해 모델 독립적인 인터페이스 확보
- Bollinger Bands 등 복잡한 기술적 지표 계산 로직을 Server-side로 이관하여 Client-side 연산 부하 제거
- API Key를 구성 파일에 분리하여 클라이언트 코드와의 결합도를 낮춘 보안 설정 적용
실천 포인트
- LLM의 외부 툴 연동 시 모델별 Function Calling 규격에 의존하지 않는 표준 프로토콜(MCP 등) 검토 - 반복적인 Glue Code 작성이 필요한 데이터 파이프라인의 경우 도구 추상화 계층 도입 고려 - 복잡한 도메인 연산(금융 지표 등)은 LLM에게 맡기지 말고 검증된 서버 사이드 로직으로 구현 후 결과값만 전달 - 로컬 환경의 보안이 중요한 도구 연동 시 stdio 통신 방식의 효율성 확인