LangChain과 LangGraph, 그리고 MCP가 만나면 어떤 일이 생길까요?

요즘 생성형 AI가 다양한 분야에서 활용되면서, 개발자들도 LLM 기반 애플리케이션을 더 효율적으로 만들 수 있는 도구들을 찾고 있어요. 그중에서도 LangChain과 LangGraph는 꽤 주목받는 프레임워크예요. 여기에 MCP(Model Context Protocol)까지 더해지면 어떤 장점이 생길까요? 오늘은 이 세 가지 기술이 어떻게 통합되어 활용될 수 있는지, 그리고 실제 개발에서 어떤 도움을 주는지 함께 알아볼게요.

 

LangChain과 LangGraph는 어떤 역할을 하나요?

LangChain은 LLM을 활용한 애플리케이션을 만들 때 유용한 프레임워크예요. 예를 들어, 복잡한 프롬프트를 순차적으로 연결하거나, 사용자의 입력을 기억하는 메모리 기능, 외부 데이터와 연동하는 기능까지 다양하게 지원해요. 쉽게 말해, LLM 기반 앱을 더 똑똑하게 만들어주는 도구라고 할 수 있어요.

LangGraph는 LangChain을 기반으로 만들어졌고, 복잡한 멀티 에이전트 시스템의 워크플로우를 관리하는 데 최적화돼 있어요. 여러 에이전트가 서로 협업해야 하는 구조를 시각적으로 설계하고, 각 단계에서 어떤 행동을 할지 제어할 수 있게 도와줘요. 덕분에 대규모 프로젝트나 복잡한 시나리오도 효율적으로 처리할 수 있어요.

 

MCP는 왜 필요한 걸까요?

MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 도구나 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 표준 프로토콜이에요. 쉽게 말해, 서로 다른 시스템이나 툴을 연결해주는 일종의 "공통 언어" 역할을 해요. 덕분에 개발자들은 다양한 도구를 하나의 시스템처럼 연결해서 사용할 수 있고, 새로운 기능을 추가하거나 확장하기도 훨씬 쉬워지지요.

또한 MCP는 단순히 연결만 해주는 게 아니라, 데이터를 주고받는 방식도 표준화해서 어떤 도구든지 일관된 방식으로 활용할 수 있도록 도와줘요. 이렇게 되면 여러 도구를 조합해서 사용할 때 생기는 호환성 문제도 크게 줄어들어요.

 

LangChain과 LangGraph에서 MCP를 어떻게 활용하나요?

LangChain과 LangGraph는 MCP 어댑터를 통해 MCP 서버와 통합할 수 있어요. 이 어댑터를 이용하면 개발자가 MCP 서버에서 제공하는 다양한 도구와 서비스를 에이전트에 직접 연결할 수 있지요.

예를 들어, 검색 API, 외부 데이터베이스, 업무 자동화 도구 등을 MCP를 통해 연결하면, LangGraph로 설계한 에이전트가 이 도구들을 자유롭게 사용할 수 있어요. 이렇게 되면 단순한 대화형 AI를 넘어서 복잡한 업무를 처리하거나, 특정 분야에 특화된 맞춤형 시스템을 만들 수 있게 되는 거예요.

 

실제 개발에서는 어떻게 활용할 수 있나요?

• LangChain 소개: https://python.langchain.com/docs/introduction/
• LangGraph 소개: https://langchain-ai.github.io/langgraph/
• MCP 어댑터 GitHub 저장소: https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters

현재 LangGraph와 MCP를 활용한 다양한 실습 예제와 자료들이 공개돼 있어요. 이를 통해 개발자들은 MCP를 실제 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지 단계별로 배울 수 있어요. 예를 들어, 에이전트를 설계하고, 여기에 검색 도구나 캘린더 기능을 연결해서 실제로 작동하는 시스템을 만드는 방식이에요.

 

세가지 기술을 함께 쓰면 어떤 점이 좋을까요?

결론적으로 LangChain과 LangGraph에 MCP를 더하면, 개발자는 훨씬 더 유연하고 확장 가능한 LLM 애플리케이션을 만들 수 있어요. 외부 도구와 데이터를 자연스럽게 통합할 수 있고, 다양한 기능을 조합해서 복잡한 업무도 자동화할 수 있지요.

이제는 단순한 챗봇이 아니라, 진짜 일 잘하는 AI 에이전트를 만드는 시대예요. 이런 시스템을 좀 더 쉽고, 강력하게 만들고 싶다면 LangChain, LangGraph, 그리고 MCP의 조합을 꼭 한 번 고려해보세요!