autogen-with-mcp

실습 구성

이 저장소는 FastMCP 서버와 다양한 클라이언트, 그리고 Azure AKS/APIM 환경에서의 배포 및 연동 실습을 위한 예제 코드와 가이드를 포함합니다.

실습 주요 흐름

1. 로컬 FastMCP 서버 실행: Python 환경에서 MCP 서버와 클라이언트(weather.py, mcp_client.py 등)를 직접 실행해보고, MCP 프로토콜과 도구 등록 방식을 익힙니다.
2. SSE 기반 서버/클라이언트 실습: HTTP SSE(Server-Sent Events) 방식의 서버(weather_sse.py)와 클라이언트(mcp_client_sse.py)를 통해 네트워크 환경에서의 MCP 통신을 실습합니다.
3. APIM/AKS 배포 및 연동: Azure Kubernetes Service(AKS)와 API Management(APIM)를 활용해 MCP 서버를 클라우드에 배포하고, APIM을 통한 인증/정책/라우팅을 실습합니다.
4. 실습 가이드 문서 활용: AKS_APIM_GUIDE.md, APIM_OAUTH_GUIDE.md 등 문서를 참고해 단계별 실습을 진행할 수 있습니다.

각 단계별로 예제 코드와 정책 파일, 배포 매니페스트가 제공되며, 실습 목적에 따라 필요한 파일만 선택적으로 활용할 수 있습니다.

주요 파일 설명

• weather.py : FastMCP 서버의 기본 예제 구현 파일입니다.
• weather_sse.py : SSE(Server-Sent Events) 기반 MCP 서버 예제입니다.
• weather_sse_apim.py : APIM 연동용 SSE MCP 서버 예제입니다.
• mcp_client.py : MCP 서버에 stdio 방식으로 연결하는 클라이언트 예제입니다.
• mcp_client_sse.py : SSE 방식 MCP 서버에 연결하는 클라이언트 예제입니다.
• mcp_client_sse_apim.py : APIM을 통해 SSE MCP 서버에 연결하는 클라이언트 예제입니다.
• deployment.yaml : Kubernetes 배포를 위한 매니페스트 파일입니다.
• Dockerfile : MCP 서버 컨테이너 이미지를 빌드하기 위한 Docker 설정 파일입니다.
• apim-policy-api-level.xml : APIM API 레벨 정책 파일입니다.
• apim-policy-mcp-messages.xml : APIM의 /messages 엔드포인트 정책 파일입니다.
• apim-policy-sse-connection.xml : APIM의 /sse 엔드포인트 정책 파일입니다.
• AKS_APIM_GUIDE.md : AKS + APIM 기반 실습 및 배포 가이드입니다.
• APIM_OAUTH_GUIDE.md : APIM OAuth 인증 연동 가이드입니다.

Python 3.12 가상환경 생성 및 패키지 설치 가이드

⚠️ MCP 서버를 실행하려면 Python 3.11 이상이 필요합니다.
(출처: Python SDK FastMCP Server 공식 문서) 이번 실습에서는 Python 3.12 환경에서 아래 과정을 진행합니다.

1. Python 3.12로 가상환경 생성

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

2. requirements.txt의 패키지 설치

pip3 install -r requirements.txt

3. Azure AI Foundry(AOAI) 모델 배포 및 환경 변수 설정
   • Azure AI Foundry(예: Azure OpenAI Studio)에서 GPT-4.1 mini 등 원하는 모델을 배포합니다.
   • 배포 후, 아래 정보를 확인하여 .env 파일에 추가해야 합니다:
     • AZURE_OPENAI_ENDPOINT: Azure OpenAI Endpoint URL (예: https://xxxx.openai.azure.com/)
     • AZURE_OPENAI_API_KEY: Azure OpenAI API Key
     • AZURE_OPENAI_API_VERSION: API Version (예: 2024-12-01-preview)
     • AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME: 배포한 모델의 Deployment Name
   • 예시:

     AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://xxxx.openai.azure.com/
     AZURE_OPENAI_API_KEY=your-azure-openai-key
     AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-12-01-preview
     AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4-1-mini
     

   • 자세한 배포 및 환경 변수 설정 방법은 Azure OpenAI Studio(Foundry) 공식 문서를 참고하세요.

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MCP 서버 코드 작성 가이드

1. FastMCP 서버 인스턴스 생성

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("weather")

2. MCP 도구(툴) 등록 함수에 @mcp.tool() 데코레이터를 사용하여 MCP 서버에 도구를 등록할 수 있습니다.

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    """Get weather alerts for a US state."""
    # ... 구현 ...
    return "..."

3. 서버 실행 및 옵션 안내 FastMCP는 main 함수에서 실행하며, 다양한 transport 옵션을 지원합니다.

지원하는 transport 옵션 (MCP 공식 문서 기준)

• transport="stdio" : 로컬 subprocess/stdin-stdout 기반 통신 (기본값, 빠르고 간단, 보안 필요 없음)
• transport="sse" : HTTP 기반 SSE(Server-Sent Events) 통신 (네트워크 접근, 여러 클라이언트 지원)
• transport="streamable-http" : HTTP 기반의 표준 REST API + 스트리밍 응답 지원 (AutoGen에서는 현재 지원하지 않음)

예시: stdio(로컬)

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")  # 공식 기본값, 로컬 subprocess/stdin-stdout

예시: SSE(HTTP)

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="sse")  # http://localhost:8000/sse (기본 엔드포인트)

실행 옵션 요약

• 로컬 개발/테스트: stdio 권장
• 네트워크/여러 클라이언트: sse 권장
• 클라이언트/REST API/스트리밍: streamable-http 권장

공식 문서 참고: MCP Transports Guide 및 Python SDK FastMCP Server

각 transport에 따라 클라이언트 연결 방식도 달라지니, 아래 클라이언트 가이드도 참고하세요.

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AutoGen에서 MCP 서버 코드 호출 가이드

1. Local(로컬 stdio) 방식

autogen_ext의 McpWorkbench와 StdioServerParams를 사용하여 MCP 서버를 subprocess로 실행하고, 도구를 자동으로 인식할 수 있습니다.

예시:

from autogen_ext.tools.mcp import McpWorkbench, StdioServerParams

params = StdioServerParams(
    command="python3",
    args=["weather.py"],
    read_timeout_seconds=60,
)

async with McpWorkbench(server_params=params) as workbench:
    tools = await workbench.list_tools()
    print(tools)
    # 이후 AssistantAgent 등에서 workbench를 연결해 사용

전체 예제 흐름 (stdio)

1. MCP 서버 코드(weather.py) 작성 및 도구 등록
2. autogen 클라이언트 코드(mcp_client.py)에서 MCP 서버를 subprocess로 실행
3. McpWorkbench를 통해 도구 목록을 확인하고, AssistantAgent 등에서 활용

실행 방법 (stdio)

• 클라이언트 실행 (macOS/Linux에서는 python3 권장):

  python3 mcp_client.py
  

자세한 예제는 weather.py, mcp_client.py 파일을 참고하세요.

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2. SSE 방식 (원격/로컬 HTTP)

MCP 서버를 SSE(HTTP)로 실행하면 네트워크를 통해 클라이언트가 접속할 수 있습니다. 이때는 SseServerParams와 SseMcpToolAdapter를 사용합니다.

서버 실행 예시 (weather_sse.py)

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("weather")

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    ...

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    ...

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="sse")  # 또는 "stdio", "streamable-http" 등 공식 옵션만 사용

클라이언트 예시 (mcp_client_sse.py)

from autogen_ext.tools.mcp import SseMcpToolAdapter, SseServerParams

server_params = SseServerParams(url="http://localhost:8000/sse")
adapter1 = await SseMcpToolAdapter.from_server_params(server_params, "get_alerts")
adapter2 = await SseMcpToolAdapter.from_server_params(server_params, "get_forecast")

# 이후 AssistantAgent 등에서 adapter1, adapter2를 tools로 사용

전체 예제 흐름 (SSE)

1. MCP 서버 코드(weather_sse.py) 작성 및 도구 등록
2. MCP 서버를 HTTP SSE 모드로 실행: python weather_sse.py
3. autogen 클라이언트 코드(mcp_client_sse.py)에서 SseServerParams로 서버에 접속
4. SseMcpToolAdapter로 도구를 가져와 AssistantAgent 등에서 활용

실행 방법 (SSE)

• 서버 실행 (macOS/Linux에서는 python3 권장):

  python3 weather_sse.py
  

• 클라이언트 실행 (macOS/Linux에서는 python3 권장):

  python3 mcp_client_sse.py
  

자세한 예제는 weather_sse.py, mcp_client_sse.py 파일을 참고하세요.

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공개된 MCP 서버 사용 가이드

VS Code와 같은 MCP Host 환경에서는 자신이 직접 만든 MCP 서버뿐만 아니라, 다른 개발자가 만든 MCP 서버(예: 원격 서버, 공개된 MCP 엔드포인트 등)도 쉽게 연결하여 사용할 수 있습니다.

1. 서버 엔드포인트 정보 확인:

   • 사용할 MCP 서버의 URL(예: https://example.com/sse) 또는 접속 정보를 확인합니다.
   • 다양한 공개 MCP 서버 엔드포인트는 smithery.ai에서 탐색하거나 확인할 수 있습니다.

2. 클라이언트 설정:

   • Autogen, VS Code 등에서 해당 서버의 엔드포인트를 지정하여 연결할 수 있습니다.
   • 예시: SseServerParams(url="https://example.com/sse")와 같이 사용

3. 도구 목록 불러오기 및 활용:

   • 연결된 MCP 서버의 도구 목록을 불러와서, 자신의 프로젝트나 VS Code 내에서 바로 활용할 수 있습니다.

VS Code에서 Azure MCP Server 사용 가이드

• Microsoft 공식 가이드: Azure MCP Server 개요
• 빠른 시작: Azure MCP Server Get Started
• .vscode 디렉토리에 mcp.json 설정 파일을 통해, VS Code에서 Azure MCP 서버에 대한 클라이언트 설정을 할 수 있습니다.

최신 정보와 상세 단계는 반드시 위 공식 문서를 참고하세요.

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🚀 AKS + APIM 기반 MCP 서버 실습 가이드

Azure 클라우드 환경에서 직접 MCP 서버를 운영하고 싶다면, AKS와 APIM을 활용한 배포가 대표적인 방법입니다. 이 실습 가이드는 실제로 컨테이너 이미지를 빌드하고, Azure에 배포하여, API Gateway를 통한 인증·보안까지 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다.

1. Docker 이미지 빌드 및 업로드

   • FastMCP 서버 코드를 Docker 이미지로 빌드합니다.
   • Azure Container Registry(ACR)에 이미지를 업로드합니다.

2. AKS 클러스터에 배포

   • AKS에 컨테이너 이미지를 배포하고, LoadBalancer로 외부에 노출합니다.

3. APIM(API Management) 구성

   • APIM 인스턴스를 생성하고, AKS 서비스와 연동합니다.
   • API 게이트웨이, 인증(Subscription Key), 정책 등을 설정합니다.

4. 엔드포인트 및 배포 상태 확인

   • APIM을 통해 외부에서 API 호출이 가능한지 테스트합니다.
   • 배포 상태, 엔드포인트, 인증키 등 운영에 필요한 정보를 확인합니다.

자세한 단계별 명령어와 설명은 AKS_APIM_GUIDE.md에서 확인하세요.

• 실습을 통해 Docker, Kubernetes, Azure API Gateway, FastMCP 프로토콜의 실전 배포 과정을 익힐 수 있습니다.