# MCP (Model Context Protocol) 심층 분석
## 1. MCP 아키텍처 패턴
### 1.1 프로토콜 레이어 구조
```
┌─────────────────────────────────┐
│ AI Application Host │
├─────────────────────────────────┤
│ MCP Client Layer │
├─────────────────────────────────┤
│ JSON-RPC 2.0 Transport │
├─────────────────────────────────┤
│ MCP Server Layer │
├─────────────────────────────────┤
│ External Resources/Tools │
└─────────────────────────────────┘
```
### 1.2 통신 패턴
- **Bidirectional Communication**: 서버와 클라이언트 간 양방향 통신
- **Stateless Protocol**: 각 요청은 독립적으로 처리
- **Async/Await Pattern**: 비동기 작업 처리를 위한 Promise 기반 설계
## 2. MCP SDK 내부 구현 분석
### 2.1 핵심 클래스 구조
```typescript
// Server 클래스 - MCP 서버의 핵심
class Server {
private handlers: Map<string, RequestHandler>
private capabilities: ServerCapabilities
setRequestHandler(schema: Schema, handler: RequestHandler): void
connect(transport: Transport): Promise<void>
}
// Transport 추상화
interface Transport {
send(message: JsonRpcMessage): Promise<void>
receive(): AsyncIterable<JsonRpcMessage>
close(): Promise<void>
}
```
### 2.2 메시지 플로우
1. **클라이언트 요청** → JSON-RPC 메시지 생성
2. **Transport 레이어** → 메시지 직렬화/전송
3. **서버 수신** → 메시지 파싱/검증
4. **핸들러 실행** → 비즈니스 로직 처리
5. **응답 생성** → 결과 직렬화
6. **클라이언트 수신** → 결과 처리
## 3. 고급 패턴 및 최적화
### 3.1 명령 패턴 구현
```typescript
interface Command {
name: string
execute(context: ExecutionContext): Promise<Result>
validate(args: unknown): ValidationResult
}
class CommandRegistry {
private commands: Map<string, Command>
register(command: Command): void
execute(name: string, context: ExecutionContext): Promise<Result>
}
```
### 3.2 서비스 컨테이너 패턴
```typescript
class ServiceContainer {
private services: Map<ServiceToken, Service>
private factories: Map<ServiceToken, Factory>
get<T>(token: ServiceToken<T>): T
register<T>(token: ServiceToken<T>, factoryOrInstance: Factory<T> | T): void
}
```
### 3.3 미들웨어 패턴
```typescript
type Middleware = (context: Context, next: () => Promise<void>) => Promise<void>
class MiddlewareChain {
private middlewares: Middleware[]
use(middleware: Middleware): void
execute(context: Context): Promise<void>
}
```
## 4. 성능 최적화 전략
### 4.1 연결 풀링
- 여러 요청에 대해 단일 연결 재사용
- Keep-alive 메커니즘으로 연결 오버헤드 감소
### 4.2 메시지 배칭
- 여러 작은 요청을 하나의 배치로 결합
- 네트워크 왕복 시간 감소
### 4.3 캐싱 전략
```typescript
class LRUCache<T> {
private cache: Map<string, CacheEntry<T>>
private maxSize: number
private ttl: number
get(key: string): T | undefined
set(key: string, value: T): void
invalidate(pattern?: string): void
}
```
## 5. 보안 고려사항
### 5.1 권한 관리
```typescript
interface PermissionManager {
checkPermission(tool: string, operation: string): boolean
grantPermission(tool: string, operations: string[]): void
revokePermission(tool: string, operations: string[]): void
}
```
### 5.2 입력 검증
- Zod 스키마를 사용한 런타임 타입 검증
- SQL 인젝션, 경로 순회 공격 방지
- 명령 인젝션 방지를 위한 샌드박싱
### 5.3 감사 로깅
```typescript
interface AuditLogger {
logToolCall(tool: string, args: unknown, result: unknown): void
logError(tool: string, error: Error): void
getAuditTrail(filter?: AuditFilter): AuditEntry[]
}
```
## 6. 확장성 설계
### 6.1 플러그인 시스템
```typescript
interface Plugin {
name: string
version: string
initialize(container: ServiceContainer): Promise<void>
shutdown(): Promise<void>
}
class PluginManager {
loadPlugin(path: string): Promise<Plugin>
enablePlugin(name: string): Promise<void>
disablePlugin(name: string): Promise<void>
}
```
### 6.2 이벤트 기반 아키텍처
```typescript
class EventBus {
private listeners: Map<string, EventListener[]>
on(event: string, listener: EventListener): void
emit(event: string, data: unknown): Promise<void>
removeListener(event: string, listener: EventListener): void
}
```
## 7. 테스트 전략
### 7.1 단위 테스트
- 각 명령의 독립적 테스트
- 모의 객체를 사용한 의존성 격리
### 7.2 통합 테스트
- 실제 파일시스템과의 상호작용 테스트
- Git 명령어 통합 테스트
### 7.3 E2E 테스트
- 전체 MCP 서버 시작부터 종료까지 테스트
- 클라이언트 시뮬레이션을 통한 실제 사용 시나리오 테스트
## 8. 모니터링 및 관측성
### 8.1 메트릭 수집
```typescript
interface MetricsCollector {
recordLatency(operation: string, duration: number): void
recordError(operation: string, error: Error): void
recordThroughput(operation: string, count: number): void
getMetrics(): MetricsSnapshot
}
```
### 8.2 분산 추적
- OpenTelemetry 통합
- 요청 추적을 위한 Trace ID 전파
## 9. 배포 고려사항
### 9.1 컨테이너화
```dockerfile
FROM node:20-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
COPY dist ./dist
EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/index.js"]
```
### 9.2 환경 설정
```typescript
interface Config {
server: {
port: number
host: string
timeout: number
}
security: {
enableShellExecution: boolean
maxFileSize: number
allowedPaths: string[]
}
performance: {
cacheSize: number
maxConcurrency: number
}
}
```
## 10. 향후 발전 방향
### 10.1 WebSocket 지원
- 실시간 파일 변경 알림
- 양방향 스트리밍 지원
### 10.2 gRPC 통합
- 더 효율적인 바이너리 프로토콜
- 자동 코드 생성
### 10.3 연합 학습 지원
- 여러 MCP 서버 간 협업
- 분산 AI 모델 학습 지원
