정호연

Mastering Model Context Protocol (MCP)는 개발자가 실제적이고 안전하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 AI 백엔드를 구축할 수 있도록 돕기 위해 설계된 실무 중심의 엔지니어링 강의입니다.
수천 명의 학생들이 LLM 통합, 도구 호출(tool calling), 백엔드 아키텍처와 관련된 혼란을 극복하도록 도운 후, 저는 다음과 같은 가장 흔한 문제들을 해결하기 위해 이 강의를 만들었습니다.

“LLM이 안전하게 호출할 수 있는 신뢰할 수 있는 백엔드를 어떻게 구축하나요?”

“SSE, stdio, streamable-http 중 무엇을 선택해야 하나요?”

“FastAPI, Auth0, LangGraph를 사용하여 MCP를 실제 애플리케이션으로 어떻게 확장하나요?”

“MCP 도구, 리소스, 프롬프트, 컨텍스트를 어떻게 구조화해야 하나요?”

이 강의에서는 최소 기능의 MCP 서버를 구동하는 것부터 완전히 안전한 Docker 기반 시스템을 배포하는 것까지 단계별로 안내합니다. 모든 레슨은 실습 위주로 구성되어 복잡함을 제거하고, 현대적인 AI 시스템 구축을 위한 명확하고 반복 가능한 워크플로우를 제공합니다.

모호한 튜토리얼에 답답함을 느끼고 MCP에 대한 명확하고 구체적인 엔지니어링 수준의 이해를 원하신다면, 이 강의는 바로 여러분을 위해 만들어졌습니다.

Markus Lang

Model Context Protocol (MCP) 마스터하기: 실무 가이드 -(2026)

backend

security

FastAPI

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

oauth2

랭그래프

LangGraph

Model Context Protocol

수강 신청 전에

중요: 코드베이스의 주요 업데이트 및 Breaking 변경 사항

소개

JSON-RPC 이해하기 - 고수준 개요

프로젝트 설정

선택 사항: 도구 / 함수 호출 요약

실전에서 MCP 시작하기

Transports - Model Context Protocol

MCP 기능 - 도구를 넘어서

MCP SDK에서 FastMCP v2로

FastMCP - Context 객체

Discovery

루트

샘플링

Elicitation - 새로운 MCP 기능

현대적인 GenAI 프레임워크와 MCP 통합하기

OAuth 2.1 인증

FastAPI 통합

구성

프록시 서버

환경 플래그 - 도구 활성화 및 비활성화

구조화된 출력

FastMCP 미들웨어

컨텍스트 상태 관리

선언적 JSON 객체

태그로 도구를 동적으로 필터링하기

캡스톤 프로젝트