다음은 요청하신 내용을 기반으로 블로그 형식으로 구성한 예시입니다. Claude의 MCP(Memory, Control, Planning) 개념을 LangChain과 LangGraph의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 응용에서 어떻게 활용할 수 있는지를 설명하며, 약 9000자 분량으로 단계별 설명과 함께 구성하였습니다.
들어가며
최근 Anthropic의 Claude 모델에서 소개된 MCP(Memory, Control, Planning) 기능은 LLM 기반 애플리케이션 설계에 새로운 전환점을 제시하고 있습니다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때, 이 기능은 더욱 정교한 문맥 유지, 대화 흐름 제어, 장기적인 목표 기반의 질의 응답에 기여할 수 있습니다. 본 글에서는 Claude의 MCP 개념을 소개하고, 이를 LangChain과 LangGraph 프레임워크에서 어떻게 통합하여 RAG 파이프라인을 향상시킬 수 있는지 단계적으로 살펴보겠습니다.
MCP란 무엇인가?
Claude의 MCP는 다음과 같은 세 가지 주요 기능으로 구성됩니다.
- Memory: 사용자와의 이전 대화를 기억하여 문맥 유지를 돕는 기능.
- Control: 에이전트의 행동을 조절하고, 외부 API나 함수 호출을 효과적으로 구성할 수 있도록 하는 흐름 제어 기능.
- Planning: 목표 중심적인 사고를 통해, 중장기적인 계획 수립 및 이행이 가능한 기능.
이는 기존 LLM이 단발성 응답에 집중했던 것을 넘어, 다단계 추론, 대화 상태 추적, 사용자 중심의 개인화된 흐름 제어를 가능하게 만듭니다.
RAG 시스템의 구성 요소
RAG는 LLM이 외부 지식베이스를 검색하여, 더욱 정확하고 신뢰성 높은 답변을 생성하는 기술입니다. 기본적으로 다음과 같은 단계로 구성됩니다.
- 질문 분석: 사용자의 질의를 받아서 키워드 혹은 문맥을 분석
- 문서 검색: 벡터 DB를 활용하여 관련 문서를 검색
- 문서 랭킹 및 요약: 검색된 문서 중 최적의 정보를 추출
- LLM 응답 생성: 문서와 질의를 기반으로 응답 생성
이러한 구조 속에서 MCP의 기능은 ‘대화 맥락 유지’(Memory), ‘검색-생성 흐름 제어’(Control), ‘질문 의도 파악 및 목표 추론’(Planning)에 활용될 수 있습니다.
LangChain과 LangGraph 개요
LangChain
LangChain은 LLM 기반 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있는 파이프라인 프레임워크입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 체이닝(Chaining)을 통한 다단계 작업 구성
- 메모리 및 에이전트 기능 통합
- 다양한 LLM과 Vector Store 지원
LangGraph
LangGraph는 LangChain 기반의 “유한 상태 머신(Finite State Machine)” 구조를 구현하기 위한 프레임워크입니다. 특히 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 분기와 루프 기반의 워크플로우 설계
- 상태 기반의 대화 흐름 제어
- LLM의 출력에 따라 동적으로 경로 전환 가능
LangChain이 LLM 애플리케이션의 구조를 담당한다면, LangGraph는 그것을 더 정교하게 흐름 제어하는 역할을 한다고 볼 수 있습니다.
MCP 기능을 RAG 파이프라인에 통합하는 방법
Claude의 MCP를 효과적으로 RAG 구조에 통합하려면 다음과 같은 전략을 고려해야 합니다.
단계 1: Memory – 대화형 문맥 지속
- LangChain의 Memory 객체를 Claude MCP의 Memory 기능과 연동
- 예) 사용자의 최근 질문을 요약하여 메모리로 전달하고 Claude에게 지속적 문맥 제공
단계 2: Control – 흐름 제어 및 조건 분기
- LangGraph를 활용하여 검색-요약-생성 단계를 상태 기반으로 구성
- Claude의 Control 기능과 LangGraph의 상태 전이를 연결하여 동적 워크플로우 구성
단계 3: Planning – 다단계 질의 해결
- Claude의 Planning 기능을 LangChain 에이전트 체인에 연결
- LLM이 사용자 질문을 분석하고, 필요한 하위 작업(예: 함수 호출, 추가 검색 등)을 계획하고 실행
LangChain 기반의 Claude MCP 통합 예시
예를 들어, 사용자가 “최근 발표된 AI 연구 중 RAG 관련 논문 요약해줘”라고 물었을 때 다음과 같은 파이프라인이 가능합니다.
- Memory 적용:
- 사용자가 과거에 “AI 연구”에 관심을 보인 이력을 기억
- Claude는 이 정보를 바탕으로 보다 정교한 응답 생성
- Control 적용:
- LangChain의
Tool호출을 통한 논문 검색 API 연동 - Claude는 필요한 경우 검색을 반복 요청
- LangChain의
- Planning 적용:
- “RAG 관련 논문”을 먼저 분류하고, 적절한 논문을 요약한 후, 관련 예제를 포함해 응답 구성
LangGraph 기반의 Claude MCP 활용 예시
LangGraph에서는 Claude의 Control과 Planning 기능이 더욱 강력하게 작동합니다.
- 상태 A: 사용자 질문 수신
- 상태 B: 검색이 필요한지 판단 (Claude Control 사용)
- 상태 C: 검색 결과 요약
- 상태 D: 요약에 기반한 응답 생성
- 상태 E: 사용자 피드백에 따라 루프 재진입 혹은 종료
이 구조에서 Claude는 각 단계에서 판단과 흐름 제어를 하며, RAG 시스템은 더욱 자연스럽고 유연한 동작을 하게 됩니다.
통합 시 고려사항 및 한계점
고려사항
- Claude의 MCP 기능은 API로 호출 가능한 구조인지 확인 필요
- LangChain/LangGraph에서 Claude 통합을 위한 커스텀 Wrapper 필요 가능
- Token cost 증가에 따른 비용 문제 고려
한계점
- Claude의 MCP가 LangChain의 메모리 구조와 100% 일치하지 않을 수 있음
- LangGraph의 상태 기반 제어가 LLM 의도와 충돌할 가능성 존재
- 고차원 계획(Planning)이 항상 유효하거나 정확하지 않을 수 있음
결론 및 향후 전망
Claude의 MCP는 RAG 구조의 한계를 보완하는 핵심 기술입니다. LangChain과 LangGraph는 각각의 방식으로 이 MCP 기능과 잘 어우러지며, 더욱 강력한 LLM 기반 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.
향후에는 다음과 같은 방향으로 확장이 기대됩니다.
- Claude MCP와 LangChain 통합을 위한 공식 모듈 등장
- LangGraph에서 LLM 기반의 상태 추론을 위한 자동화 기능 추가
- 멀티 LLM 구조에서 Claude MCP를 중심으로 한 메타 에이전트 구조 등장
참고자료
- Anthropic Claude 공식 문서: https://www.anthropic.com
- LangChain Docs: https://docs.langchain.com
- LangGraph GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph
- RAG 기술 개요: Facebook AI Research (FAIR) 논문 등
더 자세한 예제나 코드 구현이 필요하다면, 다음 포스트에서 실습 중심으로 다루도록 하겠습니다.