MCP Agent 소개
AI 에이전트 개발에서 도구 통합과 워크플로우 구성은 여전히 복잡한 과제입니다. LastMile AI의 mcp-agent는 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 기반으로, 이러한 문제를 해결하기 위한 간단하고 구성 가능한 프레임워크를 제공합니다. 특히 OpenAI의 Swarm 패턴을 모델에 구애받지 않고 구현할 수 있어, 멀티 에이전트 시스템을 구축하려는 개발자에게 유용합니다.
mcp-agent는 Anthropic이 제안한 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 AI 에이전트를 구축할 수 있는 프레임워크입니다. MCP는 AI 모델과 외부 도구 간의 통신을 표준화하여, 다양한 도구와의 통합을 용이하게 합니다. mcp-agent는 이러한 MCP를 기반으로, 에이전트의 생명주기 관리, 패턴 구현, 멀티 에이전트 오케스트레이션 등을 지원합니다.
기존의 LangChain이나 AutoGen과 같은 프레임워크는 다양한 도구와의 통합을 지원하지만, MCP와 같은 표준화된 프로토콜을 기반으로 하지 않아 통합에 제약이 있을 수 있습니다. 반면, mcp-agent는 MCP를 기반으로 하여, 다양한 도구와의 통합을 보다 간단하고 일관되게 구현할 수 있습니다.
MCP Agent의 주요 기능
- MCP 서버 연결 관리: 에이전트와 MCP 서버 간의 연결을 자동으로 관리하여, 개발자가 직접 연결을 처리할 필요가 없습니다.
- 패턴 기반 워크플로우 구성: Anthropic의 “Building Effective Agents”에서 제안된 패턴을 구현하여, 에이전트의 행동을 구성할 수 있습니다.
- Swarm 패턴 지원: OpenAI의 Swarm 패턴을 모델에 구애받지 않고 구현할 수 있어, 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.
MCP Agent 사용 방법
mcp-agent는 Python 패키지로 제공되며, 다음과 같이 설치할 수 있습니다:
pip install mcp-agent
설치 후, 예제 디렉토리에서 다양한 예제를 실행해볼 수 있습니다:
cd examples/basic/mcp_basic_agent
# 예시 설정 복사 후 API Key 설정
cp mcp_agent.secrets.yaml.example mcp_agent.secrets.yaml
python main.py
```
또한, `mcp_agent.config.yaml` 파일을 설정하여 MCP 서버를 구성할 수 있습니다.
## 라이선스
MCP Agent 프로젝트는 [Apache-2.0 License](https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent/blob/main/LICENSE)로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용에 제한이 없습니다.
## :github: MCP Agent 프로젝트 GitHub 저장소
https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent
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