MCP 클라이언트와 서버가 함께 작동하는 방식을 더 잘 이해하기 위해 CLI 기반 챗봇을 만들어 보겠습니다. 이 실습 프로젝트는 MCP 아키텍처의 양쪽 측면에 대한 실질적인 경험을 제공합니다.

만들 것

우리의 챗봇은 사용자가 커맨드라인 인터페이스를 통해 문서 모음과 상호작용할 수 있게 해줍니다. 시스템은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다:

• 사용자 상호작용을 처리하는 MCP 클라이언트
• 문서 작업을 관리하는 커스텀 MCP 서버

서버는 두 가지 필수 도구를 제공합니다: 문서 내용을 읽는 도구와 업데이트하는 도구입니다. 모든 문서는 단순화를 위해 메모리에 저장됩니다 - 데이터베이스가 필요하지 않습니다.

중요한 아키텍처 참고 사항

실제 프로젝트에서는 일반적으로 MCP 클라이언트 또는 MCP 서버 중 하나만 구현하며, 둘 다 구현하지는 않습니다. 다음 중 하나를 만들 수 있습니다:

• 다른 개발자에게 서비스를 노출하기 위한 MCP 서버
• 기존 MCP 서버에 연결하기 위한 MCP 클라이언트

이 프로젝트에서 두 구성 요소를 모두 만드는 것은 순전히 교육 목적으로, 두 요소가 어떻게 통신하고 함께 작동하는지 이해하기 위함입니다.

프로젝트 설정

이 레슨에 첨부된 cli_project.zip 파일을 다운로드하고 원하는 개발 디렉토리에 압축을 풉니다. 프로젝트 폴더에서 코드 편집기를 엽니다.

프로젝트에는 설정 지침이 포함된 포괄적인 README 파일이 있습니다. 다음 단계를 따르세요:

1. .env 파일에 Anthropic API 키를 추가하세요
2. UV (권장) 또는 pip을 사용하여 의존성을 설치하세요
3. 스타터 애플리케이션을 실행하여 모든 것이 작동하는지 확인하세요

애플리케이션 실행

터미널에서 프로젝트 디렉토리로 이동합니다. main.py, mcp_client.py, mcp_server.py를 포함한 주요 프로젝트 파일들이 보일 것입니다.

애플리케이션을 시작하려면 다음 명령어 중 하나를 사용하세요:

# If using UV (recommended)
uv run main.py

# If using standard Python
python main.py

애플리케이션이 성공적으로 시작되면 채팅 프롬프트가 나타납니다. "1+1은 뭐야?"와 같은 간단한 질문을 해서 테스트해 보세요 - Claude로부터 빠른 응답을 받아야 합니다.

기본 설정이 완료되면, MCP 기능을 구현하고 클라이언트와 서버가 Model Control Protocol을 통해 어떻게 통신하는지 탐색할 준비가 되었습니다.