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GIS 분야에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통한 AI 강화 소개

요긴소프트 2025. 4. 4. 08:51
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주요 요약

  • MCP(Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터와 도구에 연결되도록 돕는 개방형 표준으로 보입니다.
  • GIS 분야에서는 ArcGIS 위치 서비스와 같은 공간 데이터를 AI가 쉽게 사용할 수 있도록 MCP 서버가 활용됩니다.

MCP 서버 소개: 모델 컨텍스트 프로토콜을 통한 AI 강화

MCP란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic에서 개발한 개방형 표준으로, AI 어시스턴트, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스와 도구에 연결되도록 돕습니다. 현재 AI 모델은 실시간 데이터에 접근하기 어려운 경우가 많아 정보 격벽에 갇혀 있는 경우가 많습니다. MCP는 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 시스템에 AI를 연결하는 보편적인 프로토콜을 제공하여 이 문제를 해결합니다.

이를 USB-C에 비유할 수 있습니다. USB-C가 다양한 기기를 동일한 포트를 통해 연결하듯, MCP는 AI가 데이터를 접근하는 방법을 표준화합니다. MCP는 클라이언트-서버 구조를 따르며, AI 호스트(예: 채팅 인터페이스, IDE)가 도구, 프롬프트, 리소스 같은 기능을 제공하는 MCP 서버에 연결됩니다. 여기서 도구는 날씨 데이터를 가져오는 것처럼 AI가 실행할 수 있는 함수이고, 프롬프트는 워크플로우를 위한 템플릿 메시지, 리소스는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 같은 추가 컨텍스트를 위한 데이터입니다.

MCP는 JSON-RPC를 사용해 통신하며, 상태 유지 연결과 기능 협상을 보장합니다. 또한 사용자 동의, 데이터 프라이버시, 도구 안전성 같은 보안 원칙을 강조하여 커스터마이징된 통합의 필요성을 줄이고, AI 애플리케이션의 확장성을 높입니다.

GIS 분야에서의 MCP 사용 예: ArcGIS 위치 서비스

GIS(지리 정보 시스템) 분야에서는 공간 데이터와 위치 기반 서비스가 중요합니다. https://github.com/puran1218/arcgis-location-services-mcp에서 제공되는 MCP 서버는 ArcGIS 위치 서비스를 AI와 통합하여 공간 데이터를 쉽게 활용할 수 있게 합니다.

예를 들어, Claude Desktop과 통합된 AI 어시스턴트가 있다고 가정해 봅시다. 사용자가 "내 위치 근처의 커피숍을 찾아주고 길 안내를 해줘"라고 요청하면, MCP 서버는 find_nearby_places 도구를 통해 좌표를 기반으로 커피숍을 검색하고, 이름, 주소, 카테고리 같은 목록을 반환합니다. 이어서 get_directions 도구를 사용해 선택한 커피숍까지의 길 안내를 제공할 수 있습니다. 다른 도구로는 주소와 좌표를 변환하는 지오코딩(geocoding), 좌표를 주소로 변환하는 역지오코딩(reverse geocoding), 고도 데이터 가져오기, 지도 타일 접근 등이 있습니다.

이 구현은 ArcGIS 위치 플랫폼에서 API 키가 필요하며, Esri의 이용 약관에 따라 안전하고 합법적으로 GIS 데이터를 접근할 수 있습니다. MCP를 사용하면 GIS 전문가가 AI 워크플로우에 위치 인텔리전스를 추가하여 공간 분석을 더 쉽게 통합할 수 있습니다.

보고서: MCP 서버와 GIS 분야에서의 활용에 대한 상세 분석

소개

이 보고서는 사용자가 요청한 GitHub 사이트(https://github.com/puran1218/arcgis-location-services-mcp)의 MCP(Model Context Protocol) 서버를 소개하는 블로그 글을 작성하는 데 초점을 맞췄습니다. 먼저 MCP에 대한 일반적인 내용을 자세히 설명하고, 이어서 GIS(지리 정보 시스템) 분야에서의 사용 예를 설명하는 형식으로 구성되었습니다. 현재 시간은 2025년 4월 3일 목요일 오후 4시 40분 PDT입니다.

MCP의 일반적 설명

MCP는 Anthropic에서 개발한 개방형 프로토콜로, AI 어시스턴트, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스와 도구에 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 이는 AI가 실시간 데이터에 접근하지 못해 정보 격벽에 갇히는 문제를 해결하기 위한 것입니다. MCP는 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 시스템에 AI를 연결하는 보편적인 표준을 제공합니다.

MCP는 USB-C에 비유될 수 있습니다. USB-C가 다양한 기기를 동일한 포트를 통해 연결하듯, MCP는 AI가 데이터를 접근하는 방법을 표준화합니다. 이는 AI 애플리케이션이 여러 데이터 소스에 걸쳐 확장성을 높이고, 커스터마이징된 통합의 필요성을 줄입니다.

MCP는 클라이언트-서버 구조를 따르며, AI 호스트(예: Claude Desktop, IDE, AI 도구)가 MCP 서버에 연결됩니다. 서버는 도구, 프롬프트, 리소스 같은 기능을 제공합니다:

  • 도구: AI가 실행할 수 있는 함수, 예를 들어 날씨 데이터를 가져오는 것.
  • 프롬프트: 워크플로우를 위한 템플릿 메시지.
  • 리소스: RAG(Retrieval-Augmented Generation) 같은 추가 컨텍스트를 위한 데이터, 예를 들어 파일.

MCP는 JSON-RPC를 사용해 통신하며, 상태 유지 연결과 서버/클라이언트 간 기능 협상을 보장합니다. 보안 원칙으로는 사용자 동의, 데이터 프라이버시, 도구 안전성이 강조됩니다. 예를 들어, 도구는 코드 실행 가능성이 있으므로 신뢰할 수 있는 서버에서 가져오지 않는 한 설명을 신뢰하지 말아야 하며, 사용자가 도구 사용을 명시적으로 승인해야 합니다.

MCP는 2025년 3월 26일 기준으로 최신 사양을 제공하며, TypeScript 스키마는 schema.ts에서 확인할 수 있습니다. 이는 Language Server Protocol에서 영감을 받아, AI 생태계에서 컨텍스트와 도구 통합을 표준화합니다.

GIS 분야에서의 MCP 사용 예: ArcGIS 위치 서비스

GIS 분야에서는 공간 데이터와 위치 기반 서비스가 중요하며, MCP는 이러한 데이터를 AI가 쉽게 활용할 수 있도록 돕습니다. 요청된 GitHub 저장소(https://github.com/puran1218/arcgis-location-services-mcp)는 ArcGIS 위치 서비스를 위한 MCP 서버를 제공합니다. 이는 Claude Desktop과 같은 환경에서 AI가 GIS 데이터를 통합적으로 사용할 수 있게 합니다.

이 서버는 다양한 GIS 도구를 제공하며, 아래 표는 주요 도구와 그 기능을 요약한 것입니다:

도구 기능 입력 반환
geocode 주소, 장소, 관심 지점 검색 singleLine (문자열), address (문자열), location (문자열, 선택 사항), category (문자열, 선택 사항) 주소, 좌표, 매칭 점수와 함께 매칭 위치
reverse_geocode 지리적 좌표를 주소로 변환 location (문자열), outFields (문자열, 선택 사항) 주소 정보, 위치 유형, 주소 구성 요소
find_nearby_places 근처 장소 및 관심 지점 찾기 x (숫자), y (숫자), pageSize (숫자, 선택 사항), categories (문자열, 선택 사항), radius (숫자, 선택 사항), includeDetails (불리언, 선택 사항), detailsLimit (숫자, 선택 사항) 이름, 주소, 카테고리와 함께 장소 목록, 선택 사항으로 세부 사항
get_directions 위치 간 턴 바이 턴 길 안내 제공 stops (문자열): 세미콜론으로 구분된 "경도,위도" 쌍 거리, 시간, 턴 바이 턴 길 안내와 함께 경로 요약
get_elevation 육지 또는 수상 위치의 고도 데이터 가져오기 lon과 lat (숫자, 선택 사항), coordinates (문자열, 선택 사항), relativeTo (문자열, 선택 사항) 기준 데이터와 공간 참조와 함께 고도 데이터
get_basemap_tile 다양한 스타일의 정적 베이스맵 타일 서비스 접근 version (문자열, 선택 사항), style_base (문자열, 선택 사항), style_name (문자열, 선택 사항), row, level, column (숫자, 선택 사항) 베이스맵 타일 정보 및 상태

이 도구들은 AI가 GIS 데이터를 활용할 수 있도록 설계되었으며, 예를 들어 사용자가 "내 위치 근처의 커피숍을 찾아주고 길 안내를 해줘"라고 요청하면, find_nearby_places로 커피숍을 검색하고, get_directions로 길 안내를 제공할 수 있습니다.

이 구현은 ArcGIS 위치 플랫폼(https://location.arcgis.com/)에서 API 키가 필요하며, API 키 생성 튜토리얼을 통해 얻을 수 있습니다. 사용은 Esri의 이용 약관(https://developers.arcgis.com/rest/places/#terms-of-use)에 따릅니다. 설치는 Smithery를 통해 npx -y @smithery/cli install @puran1218/arcgis-location-services-mcp --client claude 명령어로 가능하며, Claude Desktop 설정은 claude_desktop_config.json에서 구성됩니다.

ArcGIS 위치 서비스는 AI 컨텍스트에서 위치 기반 검색과 데이터 검색을 지원하며, 예를 들어 근처 검색, 경계 상자 검색, 장소 세부 정보, 카테고리 검색 등이 포함됩니다. 요금은 무료 제공량(예: 500회 근처 검색 무료, 이후 1,000회당 $8)과 유료 요금제가 있으며, 세부 사항은 ArcGIS Places 서비스에서 확인할 수 있습니다.

결론

MCP는 AI가 외부 데이터와 도구에 접근하는 방법을 표준화하여 정보 격벽을 허무는 강력한 도구입니다. GIS 분야에서는 ArcGIS 위치 서비스와 같은 공간 데이터를 AI가 쉽게 통합할 수 있도록 지원하며, 이는 위치 인텔리전스를 강화하는 데 기여합니다. 요청된 GitHub 저장소는 이러한 통합의 실용적인 예를 보여주며, GIS 전문가와 AI 개발자가 협력하여 혁신적인 애플리케이션을 개발할 수 있는 기반을 제공합니다.

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