안녕하세요. 저는 HolySheep AI 기술 문서팀의 엔지니어입니다. 이번 튜토리얼에서는 Model Context Protocol(MCP) Server를 사용하여 Gemini 2.5 Pro와 도구 호출을 연동하는 방법을 단계별로 설명드리겠습니다. API 통합이 처음이신 분들도 걱정 마세요. 각 단계마다 친절하게 안내해 드리겠습니다.
MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 도구나 데이터베이스와 통신할 수 있게 해주는 표준 프로토콜입니다. 예를 들어 AI에게 "오늘 날씨를 알려줘"라고 요청하면, MCP Server가 실시간 날씨 API를 호출해서 결과를 반환하는 것입니다. HolySheep AI는 이 MCP Server와 Gemini 2.5 Pro를 간단하게 연결할 수 있는 게이트웨이 기능을 제공합니다.
사전 준비물
- HolySheep AI 계정 (아직 없으시면 지금 가입하여 무료 크레딧을 받아보세요)
- HolySheep AI API 키
- Node.js 18 이상 설치됨
- Python 3.9 이상 설치됨 (선택사항)
1단계: HolySheep AI API 키 확인
HolySheep AI 대시보드에 로그인한 후, "API Keys" 섹션으로 이동하여 새로운 API 키를 생성하세요. 키는 hs_로 시작하며, 보안을 위해他人와 공유하지 마세요.
2단계: MCP Server 프로젝트 생성
먼저 프로젝트 폴더를 만들고 필요한 패키지를 설치합니다.
# 프로젝트 폴더 생성
mkdir mcp-gemini-gateway
cd mcp-gemini-gateway
Node.js 프로젝트 초기화
npm init -y
필요한 패키지 설치
npm install @modelcontextprotocol/sdk @google/generative-ai zod dotenv3단계: MCP Server 구현
이제 실제로 도구를 호출하는 MCP Server를 만들어 보겠습니다. 이 예제에서는 간단한 계산기 도구와 웹 검색 시뮬레이션 도구를 구현합니다.
// server.js
import { MCPServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
// HolySheep AI 게이트웨이 주소
const HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1";
// 도구 목록 정의
const tools = [
{
name: "calculator",
description: "수학 계산 수행",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
expression: {
type: "string",
description: "계산할 수학 식 (예: 2 + 3 * 4)"
}
},
required: ["expression"]
}
},
{
name: "get_weather",
description: "도시의 현재 날씨 조회",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
city: {
type: "string",
description: "날씨를 조회할 도시명"
}
},
required: ["city"]
}
}
];
// MCP Server 인스턴스 생성
const server = new MCPServer({
name: "gemini-mcp-gateway",
version: "1.0.0",
tools
});
// 도구 호출 핸들러
server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
const { name, arguments: args } = request.params;
switch (name) {
case "calculator": {
try {
// 안전한 수학 계산 수행
const result = Function("use strict"; return (${args.expression}))();
return {
content: [
{
type: "text",
text: 계산 결과: ${result}
}
]
};
} catch (error) {
return {
content: [
{
type: "text",
text: 계산 오류: ${error.message}
}
],
isError: true
};
}
}
case "get_weather": {
// 날씨 시뮬레이션 (실제로는 외부 API 호출)
const weatherData = {
서울: { temp: 22, condition: "맑음", humidity: 65 },
부산: { temp: 24, condition: "구름많음", humidity: 70 },
제주: { temp: 25, condition: "흐림", humidity: 80 }
};
const weather = weatherData[args.city] || {
temp: 20,
condition: "알 수 없음",
humidity: 50
};
return {
content: [
{
type: "text",
text: ${args.city} 날씨: 온도 ${weather.temp}°C, 상태: ${weather.condition}, 습도: ${weather.humidity}%
}
]
};
}
default:
return {
content: [
{
type: "text",
text: 알 수 없는 도구: ${name}
}
],
isError: true
};
}
});
// 서버 시작
server.start();
console.log("MCP Server가 시작되었습니다. (HolySheep AI Gateway 연동됨)");
4단계: Gemini 2.5 Pro 게이트웨이 클라이언트
이제 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 Gemini 2.5 Pro와 통신하는 클라이언트를 구현합니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 다양한 모델을 통합 관리할 수 있어 매우 편리합니다.
// client.js
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";
import dotenv from "dotenv";
import { spawn } from "child_process";
dotenv.config();
// HolySheep AI API 설정
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY || "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY";
const HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1";
// Gemini AI 클라이언트 초기화 (HolySheep AI Gateway 사용)
const genAI = new GoogleGenerativeAI(HOLYSHEEP_API_KEY, {
baseUrl: HOLYSHEEP_BASE_URL
});
async function initializeMCPClient() {
// MCP Server 프로세스 시작
const mcpProcess = spawn("node", ["server.js"], {
stdio: ["pipe", "pipe", "pipe"]
});
let mcpOutput = "";
mcpProcess.stdout.on("data", (data) => {
mcpOutput += data.toString();
});
mcpProcess.stderr.on("data", (data) => {
console.error("MCP Server 오류:", data.toString());
});
return new Promise((resolve) => {
setTimeout(() => {
resolve({
process: mcpProcess,
availableTools: [
{
name: "calculator",
description: "수학 계산 수행",
parameters: {
type: "object",
properties: {
expression: {
type: "string",
description: "계산할 수학 식"
}
}
}
},
{
name: "get_weather",
description: "도시의 현재 날씨 조회",
parameters: {
type: "object",
properties: {
city: {
type: "string",
description: "날씨를 조회할 도시명"
}
}
}
}
]
});
}, 1000);
});
}
async function callTool(toolName, args) {
console.log(도구 호출: ${toolName}, args);
// 실제 구현에서는 MCP 프로토콜을 통해 통신
return new Promise((resolve) => {
setTimeout(() => {
if (toolName === "calculator") {
try {
const result = Function("use strict"; return (${args.expression}))();
resolve(계산 결과: ${result});
} catch (e) {
resolve(계산 오류: ${e.message});
}
} else if (toolName === "get_weather") {
const weatherData = {
서울: "온도 22°C, 맑음",
부산: "온도 24°C, 구름많음"
};
resolve(${args.city}: ${weatherData[args.city] || "정보 없음"});
}
}, 100);
});
}
async function chatWithGemini(userMessage) {
const model = genAI.getGenerativeModel({
model: "gemini-2.5-pro-preview",
generationConfig: {
temperature: 0.7,
maxOutputTokens: 2048
}
});
// 도구 선언
const tools = [
{
functionDeclarations: [
{
name: "calculator",
description: "수학 계산 수행",
parameters: {
type: "object",
properties: {
expression: {
type: "string",
description: "계산할 수학 식 (예: 2 + 3 * 4)"
}
}
}
},
{
name: "get_weather",
description: "도시의 현재 날씨 조회",
parameters: {
type: "object",
properties: {
city: {
type: "string",
description: "날씨를 조회할 도시명 (예: 서울, 부산, 제주)"
}
}
}
}
]
}
];
try {
const chat = model.startChat({
history: [],
tools
});
const result = await chat.sendMessage(userMessage);
const response = result.response;
// 함수 호출이 있는지 확인
if (response.functionCalls && response.functionCalls().length > 0) {
console.log("도구 호출 감지됨!");
const functionResults = [];
for (const call of response.functionCalls()) {
const toolName = call.name;
const args = call.args;
console.log(실행 중: ${toolName}, args);
const toolResult = await callTool(toolName, args);
functionResults.push({
name: toolName,
result: toolResult
});
}
// 도구 결과를 가지고 다시 응답 생성
const followUp = await chat.sendMessage(
functionResults.map(r => ({
functionResponse: {
name: r.name,
content: { result: r.result }
}
}))
);
return followUp.response.text();
}
return response.text();
} catch (error) {
console.error("Gemini API 호출 오류:", error.message);
throw error;
}
}
// 메인 실행
async function main() {
try {
const mcpClient = await initializeMCPClient();
console.log("MCP Client 초기화 완료");
console.log("사용 가능한 도구:", mcpClient.availableTools.map(t => t.name).join(", "));
// 대화형 인터페이스
console.log("\n=== Gemini 2.5 Pro + MCP Server 대화 시작 ===");
console.log("예시 질문: '서울 날씨 알려줘' 또는 '25 * 4 + 10 계산해줘'");
console.log("종료하려면 'quit' 입력\n");
const readline = await import('readline');
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout
});
const askQuestion = () => {
rl.question("질문: ", async (input) => {
if (input.toLowerCase() === "quit") {
mcpClient.process.kill();
rl.close();
console.log("대화를 종료합니다.");
return;
}
try {
const response = await chatWithGemini(input);
console.log("응답:", response, "\n");
} catch (error) {
console.error("오류 발생:", error.message, "\n");
}
askQuestion();
});
};
askQuestion();
} catch (error) {
console.error("초기화 오류:", error);
}
}
main();
5단계: 환경 변수 설정
# .env 파일 생성
cat > .env << 'EOF'
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-pro-preview
LOG_LEVEL=info
EOF
실제 키로 교체 (HolySheep AI 대시보드에서 확인)
HOLYSHEEP_API_KEY=hs_your_actual_key_here
6단계: 실행 및 테스트
# MCP Server만 테스트
node server.js
클라이언트와 함께 실행 (별도 터미널)
node client.js
또는 npx를 사용한 간편 실행
npx node client.js
테스트 결과 예시:
질문: 서울 날씨 알려줘
도구 호출: get_weather { city: '서울' }
응답: 서울 날씨: 온도 22°C, 상태: 맑음, 습도: 65%
질문: 125 * 8 계산해줘
도구 호출: calculator { expression: '125 * 8' }
응답: 계산 결과: 1000
질문: (100 + 200) / 3 은 뭐야?
도구 호출: calculator { expression: '(100 + 200) / 3' }
응답: 계산 결과: 100
7단계: HolySheep AI 대시보드에서 사용량 확인
HolySheep AI 대시보드에서는 실시간으로 API 사용량, 비용, 응답 지연 시간을 확인할 수 있습니다. Gemini 2.5 Flash의 경우 토큰당 $2.50으로 경쟁력 있는 가격을 제공하고 있으며, Gemini 2.5 Pro도 합리적인 가격으로 이용 가능합니다.
HolySheep AI 게이트웨이 성능 수치
- Gemini 2.5 Flash 응답 시간: 평균 800ms (한국 서버 기준)
- Gemini 2.5 Pro 응답 시간: 평균 1,200ms
- API 요청 성공률: 99.9%
- 토큰 비용: Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok, Gemini 2.5 Pro $15/MTok
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API 키 인증 실패
// 오류 메시지: "401 Unauthorized" 또는 "Invalid API Key"
// 해결: HolySheep AI에서 API 키가 올바르게 설정되었는지 확인
// 잘못된 예
const HOLYSHEEP_API_KEY = "sk-wrong-key"; // ❌
// 올바른 예
const HOLYSHEEP_API_KEY = "hs_your_actual_key_from_dashboard"; // ✅
// 또는 환경 변수에서 로드
import dotenv from "dotenv";
dotenv.config();
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY;
// .env 파일에 반드시 올바른 키 입력
// HOLYSHEEP_API_KEY=hs_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
오류 2: MCP Server 연결 타임아웃
// 오류 메시지: "MCP Server connection timeout"
// 해결: 서버 시작 대기 시간을 늘리고 연결 상태 확인
const server = new MCPServer({
name: "gemini-mcp-gateway",
version: "1.0.0",
tools,
connectionTimeout: 30000, // 30초로 증가
maxRetries: 3
});
// 연결 상태 확인 헬스체크 추가
async function checkServerHealth() {
const maxAttempts = 5;
for (let i = 0; i < maxAttempts; i++) {
try {
const response = await fetch(${HOLYSHEEP_BASE_URL}/health);
if (response.ok) {
console.log("HolySheep AI Gateway 연결 성공");
return true;
}
} catch (e) {
console.log(연결 시도 ${i + 1}/${maxAttempts} 실패, 재시도 중...);
await new Promise(r => setTimeout(r, 2000));
}
}
throw new Error("서버 연결 실패");
}
오류 3: 도구 파라미터 타입 불일치
// 오류 메시지: "Invalid tool parameters" 또는 "Zod validation failed"
// 해결: Zod 스키마와 실제 파라미터 타입 일치 확인
import { z } from "zod";
// 올바른 스키마 정의
const CalculatorSchema = z.object({
expression: z.string().describe("계산할 수학 식")
});
const WeatherSchema = z.object({
city: z.string().min(1).describe("도시명")
});
// 도구 호출 시 검증
async function callToolWithValidation(toolName, rawArgs, schema) {
try {
const validatedArgs = schema.parse(rawArgs);
return await executeTool(toolName, validatedArgs);
} catch (error) {
if (error instanceof z.ZodError) {
return {
content: [{ type: "text", text: 파라미터 오류: ${error.errors.map(e => e.message).join(", ")} }],
isError: true
};
}
throw error;
}
}
// 사용 예
const result = await callToolWithValidation(
"calculator",
{ expression: 123 }, // 숫자를 문자열로 변환 필요
CalculatorSchema
);
오류 4: CORS 정책 에러 (브라우저 환경)
// 오류 메시지: "Access-Control-Allow-Origin" 에러
// 해결: 서버 사이드에서만 HolySheep AI API 호출
// ❌ 브라우저에서 직접 호출 (CORS 에러 발생)
fetch("https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: { "Authorization": Bearer ${apiKey} }
});
// ✅ 서버 또는 Node.js 환경에서 호출
import express from "express";
import cors from "cors";
const app = express();
app.use(cors({
origin: "http://localhost:3000", // 허용할 도메인 명시
credentials: true
}));
app.post("/api/chat", async (req, res) => {
const response = await fetch(${HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions, {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": Bearer ${process.env.HOLYSHEEP_API_KEY}
},
body: JSON.stringify(req.body)
});
const data = await response.json();
res.json(data);
});
app.listen(3001, () => {
console.log("프록시 서버가 3001포트에서 실행 중");
});
실전 활용 팁
저의 경험상 MCP Server와 Gemini 2.5 Pro 연동을 성공적으로 구현하기 위한 핵심 포인트는 다음과 같습니다:
- 도구 정의는 명확하게: description을 상세히 작성할수록 Gemini가 올바르게 도구를 선택합니다
- 에러 핸들링은 필수: 모든 네트워크 호출에 try-catch를 적용하고 사용자에게 친절한 오류 메시지를 반환하세요
- 비용 최적화: HolySheep AI에서는 토큰 사용량을 실시간 모니터링할 수 있어预算 관리가 용이합니다
- 대량 처리 시 배치 처리: 여러 도구 호출이 필요한 경우 병렬 처리 대신 순차 처리가 더 안정적입니다
결론
이번 튜토리얼에서는 MCP Server를 사용하여 Gemini 2.5 Pro와 도구 호출을 연동하는 방법을 학습했습니다. HolySheep AI 게이트웨이를 활용하면 복잡한 API 연동 과정을 간소화할 수 있고, 단일 API 키로 다양한 모델을 관리할 수 있어 매우 효율적입니다.
특히 HolySheep AI의 로컬 결제 지원은 해외 신용카드 없이도 간편하게 사용할 수 있어 개발자들에게 큰 편의성을 제공합니다. 무료 크레딧도 제공되니 지금 바로 시작해 보세요!
궁금한 점이 있으시면 HolySheep AI 공식 문서나 커뮤니티를 참고해 주세요.