🔍 MCP의 세 가지 핵심 구성요소 — Prompts, Resources, Tools 완전 이해

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MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법

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🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘

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🔍 MCP의 세 가지 핵심 구성요소 — Prompts, Resources, Tools 완전 이해

 

🧩 MCP의 철학, 다시 복습

앞선 글에서 설명했듯이, MCP는 AI 모델에게 문맥(Context)을 구조화된 방식으로 제공하는 프로토콜입니다.

 

MCP는 이 문맥을 세 가지로 분류해 관리합니다:

구성요소	역할	제어
🧠 Prompts	미리 정의된 지시문	사용자
📂 Resources	데이터, 파일, DB 등	앱/호스트
🛠 Tools	외부 시스템 호출 기능	모델 (AI가 판단)

---

🧠 1. Prompts — 사용자가 직접 고르는 지시문

프롬프트는 MCP에서 사용자가 명시적으로 선택해 사용하는 명령 템플릿입니다.

📋 예시

• /prompts/market_summary
  → “오늘 시장 요약해줘”
• /prompts/backtest_strategy
  → “이 전략을 90일간 백테스트 해줘”

사용자는 Claude/GPT/Gemini 같은 앱에서 / 명령으로 프롬프트를 검색하고 선택할 수 있습니다.

 

✅ 특징

• 사람이 제어
• 명확한 목적
• 자연어 인터페이스

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📂 2. Resources — AI가 참고할 수 있는 ‘정보’

리소스는 말 그대로 파일, DB, 지표, 로그 등 AI 모델이 참고할 수 있는 자료입니다.
이 리소스를 통해 AI는 단순 텍스트 생성이 아닌 맥락 기반 분석, 전략 설계 등을 할 수 있게 됩니다.

📦 예시

• /data/price/SPY_30d.csv → 최근 30일간 S&P 500 시세
• /data/volatility.json → 시장 변동성 정보
• /notes/meeting.md → 투자 아이디어 요약

✅ 특징

• 클라이언트/호스트가 제어
• 자동으로 첨부하거나 사용자가 선택 가능
• URI 기반으로 접근

---

🛠 3. Tools — 모델이 직접 실행하는 기능

툴은 MCP 서버가 외부 기능(API, 계산기 등)을 모델에게 제공하는 인터페이스입니다.
모델이 스스로 판단해 언제 어떤 툴을 쓸지 결정합니다.

🧪 예시

• run_backtest: 전략을 특정 기간에 백테스트
• place_order: 실거래 요청
• summarize_notes: 문서 요약 실행

모델은 문맥과 프롬프트를 바탕으로 툴을 자동 호출합니다.

✅ 특징

• AI가 제어
• 실행은 자동화 가능
• JSON-RPC로 서버에 요청

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🧠💾🔧 Prompts / Resources / Tools 비교 요약

항목	역할	사용시기	누가 실행?
🧠 Prompts	명령 템플릿	사용자 입력 시	사용자
📂 Resources	참고 정보	모델이 판단할 때	클라이언트/호스트
🛠 Tools	외부 기능	자동 실행	모델 (AI)

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💡 MCP 기반 예시: 백테스트 실행

사용자가 Claude 앱에서 다음과 같은 명령을 실행:

"S&P 500이 5% 하락한 경우에 매수하는 전략을 30일 백테스트해줘"

흐름 정리:

1. ✅ 사용자가 프롬프트 /prompts/backtest_strategy 선택
2. 📂 클라이언트가 /data/SPY_30d.csv 리소스를 AI에 전달
3. 🧠 Claude가 툴 run_backtest를 호출
4. 🖥️ MCP 서버가 실행 후 결과 리소스로 반환

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🧩 마무리: 이 세 가지가 '에이전트의 3요소'

• Prompts: 사용자와의 인터페이스 → “의도”
• Resources: 기억과 정보 → “배경지식”
• Tools: 행동 실행 → “손과 발”

MCP는 이 세 가지 요소를 통합적으로 제어함으로써, AI 시스템을 더욱 강력하고 확장 가능하게 만들어 줍니다.