AI 개발자를 위한 MCP 실전 튜토리얼 — JSON-RPC 예제로 배우는 Agent 연결 방식

**MCP(Model Context Protocol)**는 AI Agent가 외부 도구나 리소스(API, 데이터베이스, 크롤러 등)와 표준화된 방식으로 연결되도록 돕는 프로토콜이에요.
쉽게 말해, USB-C 포트처럼 LLM을 다양한 시스템과 연결하는 통로라고 볼 수 있죠.

이번에는 MCP 스타일로 JSON-RPC 통신을 흉내 내는 간단한 Node.js 예시 코드를 작성해봤습니다.
MCP가 어떻게 Host ↔ Client 간에 메시지를 주고받는지 이해하는 데 도움이 될 거예요.

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✅ MCP 스타일 JSON-RPC 예제

예제 시나리오

• 사용자가 “2 + 3 계산해줘” 요청
• Host가 MathClient에게 계산 요청
• MathClient가 계산 후 결과 반환
• Host가 사용자에게 결과 전달

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1. Math Client(Server 역할)

실제로는 MCP Client이지만, 네트워크 상에서 JSON-RPC Server로 동작하는 구조

// mathClient.js
import express from "express";
import bodyParser from "body-parser";

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post("/rpc", (req, res) => {
  const { method, params, id } = req.body;

  console.log("요청 받음:", method, params);

  if (method === "add") {
    const result = params.a + params.b;
    res.json({
      jsonrpc: "2.0",
      result,
      id,
    });
  } else {
    res.json({
      jsonrpc: "2.0",
      error: {
        code: -32601,
        message: "Method not found",
      },
      id,
    });
  }
});

app.listen(4000, () => {
  console.log("Math Client (Server) running on http://localhost:4000/rpc");
});

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2. Host 역할

실제 MCP Host처럼 Client에게 JSON-RPC 메시지를 보내는 코드

// host.js
import axios from "axios";

async function callMathClient() {
  const payload = {
    jsonrpc: "2.0",
    method: "add",
    params: {
      a: 2,
      b: 3,
    },
    id: 1,
  };

  const response = await axios.post(
    "http://localhost:4000/rpc",
    payload,
    { headers: { "Content-Type": "application/json" } }
  );

  console.log("Math Client 응답:", response.data);
}

callMathClient();

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실행 순서

1. Math Client 실행

node mathClient.js

2. Host 실행

node host.js

3. 출력 결과

Math Client 응답: { jsonrpc: '2.0', result: 5, id: 1 }

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✅ MCP 스타일로 이해하기

이 예제는 MCP의 작동 방식을 아주 단순화한 것이지만, 개념적으로는 똑같아요:

• 사용자 → “2+3 계산해줘”
• Host → 어떤 Client가 처리할지 판단 (Planner 역할)
• Math Client → 계산 수행
• Host → 사용자에게 결과 반환

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MCP의 실제 동작

실제 MCP 환경에서는:

✅ JSON-RPC 규격 메시지 사용
✅ Tool마다 Client로 분리 → 재사용 가능
✅ Host가 Plan → Execute → Observe 루프 제어
✅ 멀티 Agent, 멀티 Tool 관리 가능

예)

• Weather API Client
• DB Query Client
• Web Browser Client
• Code Executor Client

이처럼 MCP는 LLM Agent 개발의 USB-C 포트 같은 표준 역할을 하며, AI가 더 넓은 세상과 연결될 수 있도록 돕고 있습니다. 🚀