by kyopark2014 · MCP Server · ★ 40
MCP Application 구현하기 MCP(Model Context Protocol)은 생성형 AI application이 외부 데이터를 활용하는 주요한 인터페이스로 빠르게 확산되고 있습니다. 2024년 11월에 Anthropic의 오픈소스 프로젝트로 시작되었고, 현재 Cursor뿐 아니라 OpenAI에서도 지원하고 있습니다. 여기에서는 MCP with LangChain을 이용하여 LangGraph로 만든 application이 MCP를 활용하는 방법에 대해 설명합니다. 여기서 구현한 RAG는 Amazon의 완전관리형 RAG 서비스인 Knowledge base로 구현되었으므로, 문서의 텍스트 추출, 동기화, chunking과 같은 작업을 손쉽게 수행할 수 있으며, 멀티모달을 이용해 이미지/표를 분석할 수 있습니다. 여기에서는 MCP server에서 RAG에 손쉽게 접근할 수 있도록 AWS Lambda를 이용해 API를 구성하였습니다. 아래 architecture는 AWS 환경에서 MCP를 포함한 Agent를 구성하는것을 보여줍니다. Agent는 MCP server/client 구조를 활용하여 외부의 데이터 소스를 활용할 수 있습니다.
| Stars | 40 |
| Forks | 9 |
| Language | Python |
| Category | MCP Server |
| License | Apache-2.0 |
| Quality Score | 58.7108818688469/100 |
| Open Issues | 1 |
| Last Updated | 2026-07-01 |
| Created | 2025-03-23 |
| Platforms | aws, claude-code, mcp, python |
| Est. Tokens | ~20k |
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mcp is It shows how to use model-context-protocol.. It is categorized as a MCP Server with 40 GitHub stars.
mcp is primarily written in Python. It covers topics such as agent, aws, claude-sdk.
You can find installation instructions and usage details in the mcp GitHub repository at github.com/kyopark2014/mcp. The project has 40 stars and 9 forks, indicating an active community.
mcp is released under the Apache-2.0 license, making it free to use and modify according to the license terms.