대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 외부 도구, 응용프로그램 및 데이터 소스와의 통합은 점점 더 중요해지고 있다. 모델과 외부 시스템 간의 원활한 상호작용을 달성하기 위한 두 가지 중요한 방법은 Model Context Protocol (MCP)와 Function Calling이다. 이 두 접근 방식은 AI 모델의 실용적 능력을 확장하기 위해 목표를 두지만, 아키텍처 측면에서 근본적으로 다르다. Model Context Protocol (MCP)는 외부 시스템과의 상호작용을 위한 프로토콜로, 모델이 다른 시스템으로 데이터를 전달하고 결과를 수신할 수 있도록 한다. 반면 Function Calling은 모델 내에서 다른 함수를 호출하여 외부 시스템과 통신하는 방식이다. 이 두 방법은 모두 AI 모델의 기능을 향상시키고 확장하는 데 중요하며, 각각의 장단점을 가지고 있다. MCP는 모델과 외부 시스템 간의 통신을 위한 표준화된 방법을 제공하여 상호 운용성을 향상시키고, 모델의 재사용성을 높일 수 있다. 한편 Function Calling은 모델 내에서 다른 함수를 호출하여 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 더 높은 유연성을 제공할 수 있다. 따라서 개발자는 모델과 외부 시스템 간의 통합을 위해 적합한 방법을 선택해야 하며, 이를 통해 AI 시스템의 성능과 효율성을 극대화할 수 있다. 이러한 AI 통합 아키텍처는 AI 시스템의 발전과 혁신에 중요한 역할을 하고 있으며, 미래에는 더 많은 발전이 기대된다. Model Context Protocol (MCP)와 Function Calling을 효과적으로 결합하여 AI 모델의 성능을 최적화하고, 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 유연한 시스템을 구축하는 것이 중요하다.

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