Implementing a client

MCP 서버가 작동하게 되었으니, 이제 클라이언트 쪽을 구축할 차례입니다. 클라이언트는 애플리케이션 코드가 MCP 서버와 통신하고 그 기능에 접근할 수 있게 해주는 것입니다.

클라이언트 아키텍처 이해하기

대부분의 실제 프로젝트에서는 MCP 클라이언트 또는 MCP 서버 중 하나만 구현하게 됩니다 - 둘 다는 아닙니다. 이 프로젝트에서는 둘이 어떻게 함께 작동하는지 볼 수 있도록 둘 다 구축하고 있습니다.

MCP 클라이언트는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

MCP Client - 세션 사용을 더 쉽게 만들기 위해 우리가 만드는 커스텀 클래스
Client Session - 서버에 대한 실제 연결 (MCP Python SDK의 일부)

클라이언트 세션은 신중한 리소스 관리가 필요합니다 - 작업이 끝나면 연결을 올바르게 정리해야 합니다. 그래서 모든 정리를 자동으로 처리하는 자체 클래스로 감싸는 것입니다.

클라이언트가 애플리케이션에 어떻게 맞는가

애플리케이션 흐름 다이어그램을 기억하시나요? 클라이언트는 두 가지 핵심 지점에서 코드가 MCP 서버와 상호작용할 수 있게 해주는 것입니다:

CLI 코드는 클라이언트를 사용하여:

Claude에게 보낼 사용 가능한 도구 목록을 가져옵니다
Claude가 요청할 때 도구를 실행합니다

핵심 클라이언트 함수 구현하기

두 가지 필수 함수를 구현해야 합니다: list_tools()와 call_tool().

도구 목록 함수

이 함수는 MCP 서버에서 사용 가능한 모든 도구를 가져옵니다:

async def list_tools(self) -> list[types.Tool]:
    result = await self.session().list_tools()
    return result.tools

간단합니다 - 세션(서버에 대한 연결)에 접근하고, 내장된 list_tools() 메서드를 호출하며, 결과에서 도구를 반환합니다.

도구 호출 함수

이 함수는 서버에서 특정 도구를 실행합니다:

async def call_tool(
    self, tool_name: str, tool_input: dict
) -> types.CallToolResult | None:
    return await self.session().call_tool(tool_name, tool_input)

도구 이름과 입력 매개변수(Claude가 제공)를 서버에 전달하고 결과를 반환합니다.

클라이언트 테스트하기

클라이언트 파일 하단에 간단한 테스트 하네스가 포함되어 있습니다. 직접 실행하여 모든 것이 작동하는지 확인할 수 있습니다:

uv run mcp_client.py

이렇게 하면 MCP 서버에 연결하고 사용 가능한 도구를 출력합니다. 설명과 입력 스키마를 포함한 도구 정의가 표시되는 것을 볼 수 있습니다.

모든 것을 합치기

클라이언트 함수가 구현되면 메인 애플리케이션을 실행하여 전체 흐름을 테스트할 수 있습니다:

uv run main.py

"report.pdf 문서의 내용은 무엇인가요?"라고 질문해 보세요.

뒤에서 일어나는 일은 다음과 같습니다:

애플리케이션이 클라이언트를 사용하여 사용 가능한 도구를 가져옵니다
이러한 도구가 질문과 함께 Claude에게 전송됩니다
Claude가 read_doc_contents 도구를 사용하기로 결정합니다
애플리케이션이 클라이언트를 사용하여 해당 도구를 실행합니다
결과가 Claude에게 반환되고, Claude가 여러분에게 응답합니다

클라이언트는 애플리케이션 로직과 MCP 서버의 기능 사이의 브리지 역할을 하여, 강력한 도구를 AI 워크플로에 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다.

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