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Dev.toAI/ML
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Azure Logic Apps 기반 Modular MCP 서버 설계를 통한 AI 도구 생태계 구축
Running Multiple MCP Servers with Azure Logic Apps
AI 요약
Context
AI Agent의 도구 확장을 위해 Model Context Protocol(MCP) 표준 채택이 가속화되는 상황. 단일 거대 서비스 형태의 도구 제공 방식은 유지보수 효율성과 확장성 면에서 한계점을 노출함.
Technical Solution
- 개별 Operation을 독립적인 Logic App Workflow로 구현하여 도구 단위의 모듈화 달성
- Workflow를 MCP Server 단위로 그룹핑하여 논리적 서비스 경계 설정
- mcpserver.json 파일을 통한 서버 정의 및 Tool Mapping 자동화 구조 설계
- 예측 가능한 URL 패턴(/api/mcpservers/{ServerName}/mcp) 기반의 엔드포인트 자동 생성
- 다중 MCP Client Connection을 통한 여러 서버의 동시 연결 및 통합 도구셋 활용
- Separation of Concerns 원칙을 적용한 도구별 독립적 확장 및 관리 체계 구축
실천 포인트
- AI 도구 설계 시 기능별로 Workflow를 분리하여 Modularity 확보 - 서버 그룹핑을 통해 MCP 서버별 Responsibility 명확히 정의 - 단일 대형 서버 대신 다중 소형 서버 연결 방식을 통한 Scalability 검토