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Semantic Kernel with MCP

Thinking

Semantic Kernel, MCP를 함께 쓰는 이유? 그냥 Claude에서도 여러 도구를 사용할 수 있음. 그럼에도 불구하고 Semantic Kernel을 사용하는 이유? 여러 모델을 사용할 수 있음. Claude << Claude 모델만 쓸 수 있음. Semantic Kernel의 장점: 여러 모델을 오케스트레이션 + 기존 앱에 AI 기능 추가 여기에 집중해보자.

Semantic Kernel	Claude Desktop
다양한 모델	only Claude

SK, Claude Desktop 차이에 대한 GPT의 답변

요약: Claude에서 MCP를 쓰는 경우, LLM–도구 간 통신이 클라이언트 측(MCP 클라이언트 → MCP 서버)에서 JSON‑RPC(STDIN/​SSE)를 직접 다루도록 설계되어 있으며, 주로 도구 호출 자체에 집중되어 있습니다. 반면 Semantic Kernel(SK)에서는 MCP 서버의 도구들을 `KernelFunction` 추상화로 래핑하고, 자동 함수 호출, 파이프라인 오케스트레이션, 프롬프트 템플릿, 메모리·캐시·필터링·로깅 등 고급 기능을 SDK 차원에서 제공하여, 함수 호출 이상의 AI 에이전트 개발 프레임워크를 구성합니다. 결과적으로 두 환경 모두 “함수 호출”을 수행하지만, 아키텍처 위치·추상화 계층·확장성·관찰 가능성 면에서 차별화됩니다.

1. 아키텍처 관점: 어디서 함수 호출을 처리하는가

1.1 Claude의 MCP

• MCP는 클라이언트 측에 통합되어, Claude가 MCP 서버와 STDIN/​STDOUT 또는 SSE(JSON‑RPC) 방식으로 직접 대화합니다. 실제로 “Function Calling은 서버 사이드, MCP는 클라이언트 사이드”라는 설명이 있을 정도입니다 .

• Claude Desktop 앱에 로컬 MCP 서버를 설정하면, GitHub 연동·파일 시스템 접근 같은 도구 호출을 1시간 내에 구성할 수 있도록 지원합니다 .

1.2 Semantic Kernel의 MCP

• SK에서는 McpClient.ListToolsAsync()로 MCP 서버의 도구 목록을 가져온 뒤, AsKernelFunction()을 통해 이를 KernelFunction으로 변환해 kernel.Plugins.AddFromFunctions()로 등록합니다 Microsoft for Developers.

• 함수 호출은 SK 내에서 LLM 실행 설정(FunctionChoiceBehavior.Auto)에 따라 자동으로 결정·실행되며, 여러 도구를 체이닝하거나 에이전트(Planner)로 확장할 수 있습니다 GitHub.

2. 추상화 수준 및 SDK 지원

2.1 Claude

• Anthropic API의 Tool Use(함수 호출) 기능을 통해 도구를 직접 등록·호출하며, JSON 형식 스키마와 파라미터 타입을 개발자가 직접 명세해야 합니다 .

• MCP 자체는 프로토콜 규격(API 게이트웨이 역할)으로 제공되며, Tool Use와 병행하여 사용합니다 .

2.2 Semantic Kernel

• .NET·Python·Java SDK로서 Kernel, KernelFunction, ChatCompletionAgent, Planner 등 고수준 추상화 계층을 제공해, 도구 호출뿐 아니라 복합 워크플로우 구성·프롬프트 관리·메모리 통합이 가능합니다 Microsoft for DevelopersGitHub.

• SK를 MCP 서버로 노출(kernel.as_mcp_server())하면, Claude 등 다른 MCP 클라이언트가 SK의 함수·프롬프트를 곧바로 사용할 수도 있습니다 Microsoft for Developers.

3. 관찰 가능성(Observability) 및 보안

3.1 Claude

• 기본적으로 호출 로그·에러 처리는 자체 로그에 의존하며, 파라미터 검증·필터링 기능은 제공되지 않습니다.

3.2 Semantic Kernel

• SK는 함수 호출 전 파라미터 필터링·검증, 후 로깅·메트릭 수집을 지원하며, Application Insights 같은 기존 관측 인프라와도 쉽게 연동할 수 있습니다 .

• 캐싱·재시도 정책도 SDK 차원에서 설정할 수 있어, 안정성과 성능을 동시에 확보할 수 있습니다 Microsoft for Developers.

4. 확장성 및 에코시스템

4.1 Claude

• MCP 지원 클라이언트(Claude Desktop, CLI) 범위 내에서만 활용 가능하며, 서버 측 커스텀 구현이 필요합니다.

• 도구 관리·버전 관리 등은 전적으로 개발자 몫입니다.

4.2 Semantic Kernel

• 다양한 LLM 백엔드(OpenAI, Azure AI, Ollama 등)를 플러그인 형태로 바꿔 끼울 수 있고, SK에 등록된 도구들을 서로 체이닝하거나 멀티 에이전트 시나리오로 확장하기 쉽습니다 GitHub.

• 커뮤니티 튜토리얼·샘플(.NET, Python)도 풍부해, 빠른 프로토타입부터 프로덕션화까지 원스톱으로 지원합니다 Systenics Solutions AI.

5. 실제 활용 사례

• Claude + MCP: GitHub PR 생성, 파일 시스템 관리, Google Drive 연동 등 단일 도구 호출 중심 .

• SK + MCP: 문서 요약 → DB 조회 → 결과 포맷팅 → 알림 전송 같은 멀티스텝 파이프라인 구축, 세션·콘텍스트 유지, 장기 기억(semantic memory) 통합 등이 가능한 에이전트 개발 프레임워크 GitHubMicrosoft for Developers.

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결론적으로, Claude에서 MCP를 사용하는 것은 “도구 호출 프로토콜을 이용해 외부 시스템에 접근”하는 수준이라면, Semantic Kernel에서 MCP를 활용하면 “도구 호출을 포함한 AI 워크플로우 전반을 설계·관리·확장”할 수 있는 프레임워크 차원의 통합 경험을 제공합니다.

옵시디언 쓰고싶음. 옵시디언으로 세컨브레인 어쩌고.. 여기에 프롬프트로 제텔카스텐 기법 쓰라고 하자. 있어보이는건 다 때려넣는거임.

MS에서 발표하니까 Teams도 넣을까…? “팀즈에 일정 추가하고 옵시디언 캘린더에 넣어줘” 이런식으로 ㅇㅇ…

웹 검색기능도 넣자 Perplexity “검색해서 이 내용 옵시디언에 추가해줘”

참고자료를 보면 MCP 서버는 따로 구동시켜놓고 이를 SK에서 불러와 쓰는 방식이라 함. 그럼 docker로 MCP 서버 각각을 말아서 compose로 실행시켜야겠다.

SK 쓰는 이유? 여러 모델 쓰려고 하잖음.

사용자 음성 - OpenAI 인식 - 프롬프트로 전달 - 응답 - TTS 배출

Real-time API with SK, MCP

이렇게 되면 파이썬으로 넘어가는 것이 필수이다. 파이썬에서만 Real-time API를 지원하기 때문. …아니, 굳이 Real-time API를 써야하나?

옵시디언 MCP << 작성 권한 없음. 읽기만 가능. 파일시스템 << Desktop을 루트로 지정함.

Flow

• Semantic Kernel이 뭔지
• MCP가 뭔지
• 그래서 내가 이 앱 만듦 걍 자비스임
  • 시맨틱 커널, MCP 같이 쓰는 시너지
  • 어떤 MCP 서버 추가했는지
• 주의할 점
  • 보안 (중요)
• 나중에 추가하고싶은거
  • IoT
    • 애플 홈팟이랑 연동
    • MCP 서버 없으면 직접 만들어야할듯?