MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동
이 글은 지식 그래프에 대해 간단히 설명하고, MCP를 통해 LLM이 지식 그래프를 활용하는 MCP 서버 또는 호스트로서의 연동 방안을 소개합니다. 또한, LLM이 지식 그래프를 기반으로 추론하는 방법 중 하나인 Think-on-Graph를 설명하고, 지식 그래프를 탐색하여 정답을 도출하는 과정을 보여줍니다.
이 글은 지식 그래프에 대해 간단히 설명하고, MCP를 통해 LLM이 지식 그래프를 활용하는 MCP 서버 또는 호스트로서의 연동 방안을 소개합니다. 또한, LLM이 지식 그래프를 기반으로 추론하는 방법 중 하나인 Think-on-Graph를 설명하고, 지식 그래프를 탐색하여 정답을 도출하는 과정을 보여줍니다.
이 글은 LLM Agent 개발을 위한 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)의 개념과 구조, 동작 방식을 자세히 다룹니다. 기존 에이전트 프레임워크의 파편화를 해결하고자 등장한 MCP는 Host, Client, Server로 구성되어 있으며, 다양한 외부 툴과 리소스를 연결해 에이전트의 유연성과 확장성을 높입니다. MCP를 통해 단순한 대화부터 복잡한 API 호출까지 다양한 작업을 자동화할 수 있으며, 글에서는 실제 예시와 함께 작동 흐름을 설명합니다. 또한 MCP의 현재 한계점과 향후 표준화, 생태계 확장 가능성에 대해서도 통찰을 제공합니다.