LLM agent와 데이터 공간을 연결하는 아키텍처 중재 방법: 모델 컨텍스트 프로토콜을 이용한 접근

데이터 공간은 조직 간의 데이터 공유를 주권적이고 관리되는 방식으로 허용하지만, 확률적 언어 모델 상호작용과 정책 기반 데이터 인프라 간의 불일치로 인해 인공지능 agent와의 통합이 어려울 수 있다. 이 문서는 Model Context Protocol (MCP) 기반의 아키텍처 중재 접근 방식을 제시하며, Eunomia Agent를 통해 대규모 언어 모델(LLM) agent와 데이터 공간 서비스 간에 제어된 상호작용을 가능하게 한다. 제안된 중재层는 데이터 공간 기능을 구조화된, 스키마 기반 도구로 변환하여 AI agent가 데이터 공간 기능을 발견하고 호출할 수 있도록 한다. 기존 데이터 공간 구성 요소 변경 없이 카탈로그 발견, 메타데이터 검색, 데이터 서비스 호출을 위한 종단 간 상호작용을 검증하는 프로토 타입 implementation은 프로토콜 기반 중재가 인공 지능 agent를 데이터 공간 생태계에 상호운용성과 표준화된 통합을 허용한다는 것을 보여준다. 이 접근 방식은 조직이 관리되는 데이터 공유 환경에 인공지능 기반 자동화 기술을 도입하면서도 합의, 상호운용성, 아키텍처적 관심사 분리를 유지하는 데 필요한 실제 지침을 제공한다.