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Dev.toAI/ML
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JSON-RPC 2.0 기반 MCP 도입을 통한 AI 에이전트 통합 표준화
Building Streamable HTTP MCP Servers from Scratch using FastMCP in 2026
AI 요약
Context
모델 벤더별 상이한 function-calling 포맷과 파편화된 Glue Code로 인한 통합 비용 증가 및 유지보수 효율성 저하 발생. 기존 REST/GraphQL 방식의 Stateless 구조로는 AI 에이전트의 상태 유지 및 장기 실행 작업 제어에 한계 노출.
Technical Solution
- JSON-RPC 2.0 기반의 표준 인터페이스를 도입하여 도구, 리소스, 프롬프트를 캡슐화한 MCP Server 구조 설계
- stdio 및 Streamable HTTP(SSE/WebSocket) 전송 계층을 통해 양방향 메시징 및 실시간 상태 업데이트 지원
- Host-Client-Server-DataSource로 이어지는 계층형 아키텍처를 통해 데이터 소스의 복잡성을 은닉하고 모듈성 확보
- Runtime 기반의 Tool Discovery 메커니즘을 적용하여 클라이언트 업데이트 없이 서버 기능을 확장하는 동적 인터페이스 구현
- 세분화된 단일 목적 도구 설계(Single-purpose Tools) 원칙을 적용하여 LLM의 호출 정확도 향상 및 토큰 효율 최적화
실천 포인트
1. Tool 설계 시 거대한 단일 기능보다 5개 이상의 작은 단위 도구로 분리하여 LLM 추론 정밀도 검토
2. HTTP 서버 배포 시 L7 로드밸런서 연동을 위한 /health 엔드포인트 구현 필수
3. 도구 시그니처 변경 시 API Versioning 전략을 통해 클라이언트 하위 호환성 유지
4. 환경 변수를 통한 Secret 관리 및 하드코딩 배제 여부 점검
5. 인증 체계 수립 시 내부 통신(Bearer)과 외부 공개(OAuth) 요구사항을 엄격히 분리
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