MCP(Model Context Protocol) 서버를 Python FastMCP SDK로 구현해 Tools, Resources, Prompts 세 가지 capability 타입을 통해 eCommerce 주문 시스템을 클라이언트에 노출

Context

LLM 기반 애플리케이션에서 외부 시스템의 기능과 데이터를 일관된 방식으로 통합할 표준화된 프로토콜이 필요했다. MCP는 클라이언트와 서버 간의 상호작용을 Initialize → List → Call 세 단계로 정의함으로써 이 문제를 해결한다.

Technical Solution

• FastMCP SDK의 @app.tool() 데코레이터를 사용해 모델이 호출할 수 있는 함수형 도구 3개 노출: get_order_status(order_id), get_order_items(order_id), cancel_order(order_id)
• @app.resource() 데코레이터로 읽기 전용 컨텍스트 데이터 2개 정의: order://{id}(특정 주문 레코드), recent-orders://summary(최근 주문 요약 뷰)
• @app.prompt() 데코레이터로 재사용 가능한 파라미터화된 명령 템플릿 2개 구현: summarize_order(order_id), customer_friendly_response(order_id)
• Python의 stdio 트랜스포트를 통해 서버를 실행하고 MCP 클라이언트가 JSON-RPC 프로토콜로 통신하도록 구성
• 로컬 파일 기반 주문 데이터 시드를 사용해 최소한의 완전한 MCP 시스템 구현 (서버 1개, 클라이언트 1개)

Key Takeaway

MCP 서버의 Tool 설명(description)이 LLM의 유일한 인터페이스이므로, 도구를 호출하는 시기, 반환 값, 호출하지 말아야 할 상황을 명확히 서술해야 한다. 확장은 단일 서버에 기능을 추가하는 것보다 여러 서버를 추가하는 방식으로 진행하되, 프로토콜의 세 단계 패턴은 서버 개수와 무관하게 동일하게 유지된다.