MCP (Master Control Program)

MCP는 인공지능 시스템의 중앙 제어 프로그램을 의미합니다. 이는 여러 AI 모델과 서비스를 통합하고 관리하는 핵심 시스템입니다.

MCP의 주요 기능

1. 리소스 관리

   • AI 모델의 자원 할당 및 관리
   • 컴퓨팅 파워의 효율적 분배
   • 메모리 관리

2. 작업 스케줄링

   • AI 작업의 우선순위 설정
   • 병렬 처리 관리
   • 작업 큐 관리

3. 모델 통합

   • 다양한 AI 모델의 통합
   • 모델 간 상호작용 관리
   • API 통합

4. 모니터링 및 로깅

   • 시스템 상태 모니터링
   • 성능 메트릭 수집
   • 에러 로깅 및 알림

MCP의 장점

• 효율성: 리소스를 최적화하여 사용
• 확장성: 새로운 모델과 기능을 쉽게 추가
• 안정성: 시스템 장애에 대한 복구 메커니즘
• 유연성: 다양한 AI 모델과 서비스 통합 가능

간단한 MCP 서버 예제

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import asyncio
from typing import Dict, Any, Callable
import uvicorn

app = FastAPI(title="MCP Server", description="Master Control Program API")

class Task(BaseModel):
    model: str
    data: Any

class ModelRegistration(BaseModel):
    name: str
    model: Callable

class MCP:
    def __init__(self):
        self.models: Dict[str, Callable] = {}
        self.task_queue = asyncio.Queue()
        
    async def register_model(self, name: str, model: Callable):
        self.models[name] = model
        
    async def process_task(self, task: Task):
        if task.model not in self.models:
            raise HTTPException(status_code=404, detail="Model not found")
        return await self.models[task.model](task.data)

mcp = MCP()

async def worker():
    while True:
        try:
            task = await mcp.task_queue.get()
            if task is None:
                break
            result = await mcp.process_task(task)
            print(f"Task processed: {result}")
            mcp.task_queue.task_done()
        except Exception as e:
            print(f"Error processing task: {e}")

@app.post("/task")
async def add_task(task: Task):
    await mcp.task_queue.put(task)
    return {"status": "Task added to queue"}

@app.post("/register")
async def register_model(registration: ModelRegistration):
    await mcp.register_model(registration.name, registration.model)
    return {"status": "Model registered"}

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    # 워커 태스크 시작
    for _ in range(3):
        asyncio.create_task(worker())

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

사용 예시

import httpx
import asyncio

async def simple_model(data):
    await asyncio.sleep(1)  # 비동기 작업 시뮬레이션
    return {"result": f"Processed: {data}"}

async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # 모델 등록
        response = await client.post(
            'http://localhost:8000/register',
            json={"name": "simple", "model": str(simple_model)}
        )
        print(response.json())

        # 작업 추가
        response = await client.post(
            'http://localhost:8000/task',
            json={"model": "simple", "data": "Hello MCP"}
        )
        print(response.json())

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

결론

MCP는 현대 AI 시스템의 핵심 구성 요소로, 다양한 AI 모델과 서비스를 효율적으로 관리하고 운영할 수 있게 해줍니다. 간단한 구현부터 복잡한 시스템까지, MCP의 개념은 AI 시스템의 확장성과 유지보수성을 크게 향상시킵니다.