GML016

개요

대규모 언어 모델(LLM)은 강력하지만 두 가지 주요 한계가 있습니다. 하나는 학습 시점의 지식에 고착되어 있다는 점이고, 다른 하나는 외부 세계와 상호작용하여 실시간 데이터에 액세스하거나 회의 예약, 고객 기록 업데이트와 같은 작업을 수행할 수 없다는 점입니다.

해결책은 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. MCP는 LLM의 제한사항을 해결하기 위해 설계된 개방형 표준입니다.

MCP를 사용해야 하는 이유

MCP는 LLM이 외부 데이터, 애플리케이션, 서비스와 통신할 수 있는 안전하고 표준화된 '언어'를 제공합니다. AI 에이전트가 정적 지식을 넘어 동적으로 작동할 수 있도록 지원하는 브리지 역할을 합니다. MCP를 사용하면 AI 에이전트는 현재 정보를 검색하고 조치를 취하여 정확성, 유용성, 자동화를 개선할 수 있습니다.

이 실습에서는 에이전트 개발 키트(ADK)를 설치하고, 기존 ADK 에이전트를 수정하여 MCP 사용하도록 설정하고, 업데이트된 에이전트를 배포하여 명령줄 인터페이스를 통해 대화형 세션을 초기화하는 방법을 단계별로 안내합니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• 에이전트 개발 키트(ADK)를 설치하고 프로젝트를 위한 가상 환경을 만듭니다.
• 통화 에이전트 시스템('이전' 상태)을 테스트합니다.
• 에이전트를 수정하여 MCP 서버를 사용합니다.
• MCP 서버와 에이전트를 다시 시작해 변경사항을 적용합니다.
• MCP 서버에 적용된 변경사항('이후' 상태)을 확인합니다.

설정 및 요건

• 실습에는 시간제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다.
• 포함된 클라우드 터미널은 gcloud SDK를 통해 사전 구성되어 있습니다.
• 터미널을 사용하여 명령어를 실행한 다음 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 작업을 확인하세요.

환경을 구성하고 관련 종속 항목을 설치합니다.

1. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 이 실습에 사용할 코드 파일을 Cloud Storage 버킷에서 복사합니다.

   gcloud storage cp -r gs://{{{project_0.project_id| YOUR_GCP_PROJECT_ID}}}-bucket/currency-agent .

2. 다음 명령어를 사용하여 환경을 설정하고 currency-agent 디렉터리에 .env 파일을 만듭니다.

   cd currency-agent cp /home/student/keys.json . uv venv --python 3.13 source .venv/bin/activate uv sync touch .env echo "GOOGLE_CLOUD_PROJECT={{{ project_0.project_id }}}" >> .env echo "GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global" >> .env echo "GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True" >> .env echo "MODEL={{{project_0.startup_script.gemini_flash_model_id | gemini_flash_model_id}}}" >> .env

작업 1. 에이전트 개발 키트(ADK) 설치

1. 새 터미널에서(메뉴 바에서 터미널 > 새 터미널을 선택하거나 Ctrl+Shift+'를 누름) 다음 명령어를 사용하여 MCP 서버를 시작합니다.

   cd currency-agent uv run mcp-server/server.py

2. 새 터미널에서(메뉴 바에서 터미널 > 새 터미널을 선택하거나 CTRL+SHIFT+'를 누름) 다음 명령어를 사용하여 A2A 서버를 시작합니다(포트 10000에서 시작됨).

   cd currency-agent uv run uvicorn currency_agent.agent:a2a_app --host localhost --port 10000

작업 2. 기준 에이전트('이전' 상태) 실행

1. 초기 터미널 인스턴스에서 다음 명령어를 사용하여 기존 통화 에이전트를 실행합니다.

   adk run currency_agent

2. 다음 프롬프트를 입력하여 에이전트와 상호작용합니다.

   What's the exchange rate between USD and EUR?

   에이전트가 미국 달러와 유로 사이의 실시간 환율을 알려줍니다.

3. 다른 프롬프트를 사용해 보세요.

   What's the exchange rate between USD and CNY?

   에이전트가 미국 달러와 중국 위안 사이의 실시간 환율을 알려줍니다.

4. 다음 프롬프트를 입력하여 에이전트와 상호작용합니다.

   What's the price of Bitcoin?

   이 질문에 대한 대답을 보면, 에이전트가 법정화폐에 대해서만 알고 있으며, 암호화폐에 대한 최신 데이터를 제공할 수 없다는 사실을 확인할 수 있습니다.

작업 3. 에이전트 수정

이 작업에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 사용할 수 있도록 통화 에이전트를 수정합니다. (공개적으로 제공되는 Coinbase API를 통해) 별도의 '통화 서버'를 호출하여 에이전트가 액세스할 수 없는 환율을 가져온다고 생각하면 됩니다.

1. 왼쪽 창에서 파일 탐색기 아이콘을 클릭하고 currency-agent/mcp-server 프로젝트 폴더로 이동합니다.

2. 파일 탐색기의 mcp-server 디렉터리에서 server.py 파일을 열고 52번째 줄에 다음 코드를 삽입한 후 변경사항을 저장합니다.

   @mcp.tool() def get_crypto_price(currency_pair: str = "BTC-USD") -> dict: """Get the current price of a cryptocurrency pair.""" # No API key required for this public endpoint url = f"https://api.coinbase.com/v2/prices/{currency_pair}/spot" response = httpx.get(url) return response.json()["data"]

작업 4. MCP 및 A2A 서버 다시 시작

1. MCP 서버가 아직 실행 중인 터미널 인스턴스로 전환합니다.

2. Ctrl+C를 눌러 서버를 중단합니다.

3. 동일한 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 MCP 서버를 다시 시작합니다.

   uv run mcp-server/server.py

4. A2A 서버가 아직 실행 중인 터미널 인스턴스로 전환합니다.

5. Ctrl+C를 눌러 서버를 중단합니다.

6. 이 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 에이전트를 다시 시작합니다.

   uv run uvicorn currency_agent.agent:a2a_app --host localhost --port 10000

작업 5. 업데이트된 에이전트('이후' 상태)를 실행하고 테스트합니다.

1. 이전에 currency_agent가 실행되었던 터미널 인스턴스로 전환합니다.

2. exit를 입력하여 원래 세션을 종료합니다.

3. 다음 명령어를 실행하여 에이전트를 다시 실행하고 테스트합니다.

   adk run --save_session currency_agent 참고: Python 버전 종속 항목과 관련된 경고는 무시해도 됩니다.

4. 다음 프롬프트를 실행하여 에이전트와 상호작용해 보세요.

   Use the get_crypto_price tool to get me the current price of Bitcoin.

에이전트는 이제 MCP를 통해 get_crypto_price 도구에 액세스하여 일반 통화는 물론 암호화폐 관련 질문에도 답변할 수 있습니다.

5. exit를 입력하고 세션 ID를 묻는 메시지가 표시되면 1을 입력합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. MCP를 사용할 수 있도록 ADK 에이전트를 수정

수고하셨습니다.

ADK 에이전트를 배포하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 사용할 수 있도록 ADK 에이전트를 수정했습니다.

설명서 최종 업데이트: 2026년 1월 21일

실습 최종 테스트: 2026년 1월 21일

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