백엔드 개발자의 첫 MCP 서버 만들기 (1편) - AI와 데이터 연결하기

graph LR
    subgraph "REST API (우리가 아는 것)"
        Client1[웹 클라이언트]
        Server1[Spring Boot API]
        DB1[(Database)]

        Client1 --"HTTP GET /users"--> Server1
        Server1 --> DB1
    end

    subgraph "MCP 서버 (새로운 것)"
        AI[AI Claude/GPT]
        MCPServer[MCP Server]
        Data[(External Data)]

        AI --"Tools 호출"--> MCPServer
        MCPServer --> Data
    end

    style Client1 fill:#E3F2FD,stroke:#1976D2
    style AI fill:#E3F2FD,stroke:#1976D2
    style Server1 fill:#FFF3E0,stroke:#F57C00
    style MCPServer fill:#FFF3E0,stroke:#F57C00
    style DB1 fill:#E8F5E9,stroke:#388E3C
    style Data fill:#E8F5E9,stroke:#388E3C

// Bad: 전체 포스팅 복붙
String allPosts = readAllMarkdownFiles();
claudeAPI.chat("다음 포스팅 목록에서 Spring Batch 관련 글을 찾아줘: " + allPosts);
// ❌ 문제: 토큰 제한 초과 (50개 포스팅 ≈ 500K tokens)

// Bad: 필요한 글만 수동으로 복붙
String springPosts = "1. Spring Batch 성능 최적화 (1편)\n2. Spring Batch 성능 최적화 (2편)";
// ❌ 문제: 매번 10~15분씩 검색 시간 낭비

// Bad: 벡터 DB + 임베딩 활용
pinecone.upsert(embeddingAPI.embed(allPosts));
results = pinecone.query(embeddingAPI.embed("Spring Batch"));
// ❌ 문제: 월 $70 비용 + 복잡도 증가 (오버엔지니어링)

# Good: MCP 서버로 Tools 제공
@server.tool()
def search_posts(keyword: str) -> List[Dict]:
    """키워드로 포스팅 검색"""
    posts = load_all_posts()
    return [post for post in posts if keyword.lower() in post['content'].lower()]

# AI가 자동으로 호출
# AI: "Spring Batch 글이 있나요?"
# → search_posts("Spring Batch") 자동 실행

@RestController
@RequestMapping("/api/posts")
public class PostController {

    @GetMapping("/search")
    public List<Post> searchPosts(@RequestParam String keyword) {
        return postService.search(keyword);
    }
}

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Blog MCP Server")

@mcp.tool()
def search_posts(keyword: str) -> list[dict]:
    """키워드로 포스팅 검색"""
    posts = get_all_posts()
    return [post for post in posts
            if keyword.lower() in post['content'].lower()]

pip install mcp fastmcp

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# MCP 서버 생성
mcp = FastMCP("My First MCP Server")

# Tool 정의
@mcp.tool()
def hello(name: str) -> str:
    """인사하기"""
    return f"안녕하세요, {name}님!"

# 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

from pathlib import Path
import frontmatter

mcp = FastMCP("Blog MCP Server")

def load_all_posts() -> list[dict]:
    """모든 포스팅 로드"""
    posts = []
    content_dir = Path("content/blog")

    for md_file in content_dir.rglob("*.md"):
        post = frontmatter.load(md_file)
        posts.append({
            "title": post.get("title"),
            "category": post.get("category"),
            "content": post.content
        })
    return posts

@mcp.tool()
def search_posts(keyword: str) -> list[dict]:
    """키워드로 포스팅 검색"""
    posts = load_all_posts()
    results = []

    for post in posts:
        if keyword.lower() in post['content'].lower():
            results.append({
                'title': post['title'],
                'category': post['category'],
                'excerpt': post['content'][:200] + '...'
            })
    return results

나: "Spring Batch 성능 최적화 글 써본 적 있어?"

AI (자동으로):
1. search_posts("Spring Batch 성능 최적화") 호출
2. 검색 결과 분석

AI: "네, 2개의 포스팅이 있습니다:
     1. 접속기록 배치가 느린 이유 (1편) - 병목 분석
     2. 접속기록 배치 최적화 (2편) - 20배 성능 개선

     비슷한 주제이므로 새로운 관점이나 다른 사례를 다루는 게 좋겠습니다."