Agentic RAG와 MCP 서버 통합 가이드: AI 검색 최적화 방법

1. AI 검색을 한 단계 더 발전시키는 방법

AI의 발전으로 정보 검색 방식도 변화하고 있습니다. 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 질문에 대해 외부 데이터를 검색하고 답변을 생성하는 강력한 기술이지만, 단순한 1회 검색으로 인해 복잡한 질문에는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 Agentic RAG입니다.

Agentic RAG는 AI 에이전트(Agent) 를 활용하여 다단계 검색 및 재조정을 수행하는 방식으로 더욱 정교한 답변을 제공합니다. 여기에 MCP(Model Context Protocol) 서버 를 추가하면, 다양한 데이터 소스와 도구를 표준화된 방식으로 연결하여 검색의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

이 글에서는 Agentic RAG와 MCP 서버를 통합하는 방법을 살펴보고, 이를 AI 검색 시스템에 적용하는 실전 구현 가이드를 제공합니다.

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2. Agentic RAG란 무엇인가?

Agentic RAG는 기존 RAG 방식의 단점을 보완하기 위해 AI 에이전트를 추가한 검색 모델입니다.

✅ 기존 RAG vs Agentic RAG

	기존 RAG	Agentic RAG
검색 방식	단순 1회 검색	다단계 검색 및 조정
적응력	검색 결과 그대로 사용	필요 시 검색 방식 변경
추론 능력	제한적	논리적 추론 및 데이터 재구성 가능

✅ Agentic RAG의 핵심 기능

1. 계획(Planning)
   • 질문을 분석하여 여러 단계의 검색을 수행
   • 적절한 도구(웹 검색, 데이터베이스 등)를 선택
2. 도구 사용(Tooling)
   • 필요 시 계산기, API 호출, 문서 검색 등 다양한 도구 활용
3. 적응(Adaptation)
   • 검색 결과가 부족하면 자동으로 쿼리 수정 및 재검색

✅ 주요 에이전트 유형

• 라우팅 에이전트: 적절한 데이터 소스를 선택해 요청을 분배
• 쿼리 계획 에이전트: 질문을 여러 개의 하위 질문으로 나누어 검색
• ReAct 에이전트: 검색 결과를 보고 다음 행동을 결정
• 계획-실행 에이전트: 전체 프로세스를 자동으로 수행

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3. MCP 서버란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 에이전트가 여러 외부 도구 및 데이터 소스와 쉽게 연결될 수 있도록 돕는 표준 프로토콜입니다.

✅ MCP 서버의 핵심 역할

• AI 모델과 다양한 도구(API, 데이터베이스 등) 간 통합 인터페이스 제공
• 단일 MCP 클라이언트로 여러 MCP 서버에 접근 가능
• 확장성이 뛰어나 추가적인 데이터 소스를 손쉽게 연결

✅ MCP 서버 사용 예시

• 문서 검색 MCP 서버 → 사내 문서 및 데이터베이스 검색
• 웹 검색 MCP 서버 → 인터넷 검색 기능 추가
• 메모리 MCP 서버 → 대화 이력을 저장하고 학습

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4. Agentic RAG + MCP 서버 시스템 아키텍처

Agentic RAG를 MCP 서버와 함께 구현하면 다음과 같은 구조가 됩니다.

✅ 시스템 구성 요소

• AI 에이전트: 검색 및 응답을 담당하는 LLM(대형 언어 모델)
• MCP 서버: 문서 검색, 웹 검색, 메모리 저장 등 다양한 기능 제공
• MCP 클라이언트: 에이전트와 MCP 서버를 연결
• 벡터 데이터베이스: 검색을 위한 문서 임베딩 저장

✅ 데이터 흐름

1. 사용자가 질문 입력
2. AI 에이전트가 MCP 클라이언트를 통해 검색 요청
3. MCP 서버가 벡터 데이터베이스 또는 웹에서 정보 검색
4. 검색된 데이터를 기반으로 AI가 응답 생성

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5. 실전 구현 가이드

Agentic RAG와 MCP 서버를 실제로 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다.

1️⃣ 벡터 데이터베이스 준비

먼저, 문서를 벡터 데이터베이스에 저장해야 합니다.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import weaviate

# 임베딩 모델 로드
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Weaviate 벡터 DB 설정
client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

# 문서 저장
docs = ["Agentic RAG는 AI 검색을 개선합니다.", "MCP 서버는 표준화된 검색 인터페이스를 제공합니다."]
vectors = [model.encode(doc) for doc in docs]

for i, vector in enumerate(vectors):
    client.data_object.create({"text": docs[i]}, vector)

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2️⃣ MCP 서버 설정

MCP 서버를 Python으로 설정하는 예제입니다.

{
  "server": "KnowledgeBase",
  "port": 8080,
  "resources": [
    {
      "name": "Search",
      "methods": [
        {"name": "query", "params": {"text": "string"}, "returns": {"results": "array"}}
      ]
    }
  ]
}

이 MCP 서버는 문서 검색 기능을 제공하며, AI 에이전트가 이를 활용할 수 있습니다.

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3️⃣ Agentic RAG와 MCP 연결

LangChain을 사용하여 AI 에이전트와 MCP 서버를 연결합니다.

from mcp import Client
from langchain.agents import Tool, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

# MCP 클라이언트 설정
mcp_client = Client(server_url="http://localhost:8080")
mcp_client.initialize()

# 검색 도구 정의
def search_knowledge(query: str) -> str:
    response = mcp_client.request("query", params={"text": query})
    return "\n".join(doc["text"] for doc in response.get("results", [])[:3])

search_tool = Tool(name="KnowledgeBaseSearch", func=search_knowledge)

# AI 에이전트 생성
llm = OpenAI(model="gpt-4")
agent = initialize_agent([search_tool], llm, agent="zero-shot-react-description")

# 실행 예제
result = agent.run("Agentic RAG의 장점은 무엇인가?")
print(result)

이제 AI 에이전트는 MCP 서버를 활용하여 검색하고 보다 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

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6. 최적화 및 추가 개선

✅ 검색 성능 최적화

• 임베딩 모델 개선: 도메인 특화 모델 적용
• 검색 전략 조정: 검색 문서 개수(k값) 조정
• 캐싱 활용: 자주 사용되는 질문과 답변을 저장하여 속도 향상

✅ 보안 및 확장성 고려

• API 인증 적용: MCP 서버에 인증 기능 추가
• 리소스 제한 설정: 과도한 요청 방지

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7. AI 검색의 새로운 패러다임

Agentic RAG와 MCP 서버를 결합하면 더 똑똑하고 효율적인 AI 검색 시스템을 구축할 수 있습니다.
이 기술을 활용하면 기업 내 데이터 검색, AI 기반 고객 지원, 연구 분석 등 다양한 분야에서 AI의 활용도를 극대화할 수 있습니다.

이제 여러분도 Agentic RAG와 MCP 서버를 활용하여 스마트한 AI 검색 시스템을 구축해보세요! 🚀

https://becomingahacker.org/integrating-agentic-rag-with-mcp-servers-technical-implementation-guide-1aba8fd4e442