저는 AI 통합 전문 엔지니어로, 지난 6개월간 MCP(Model Context Protocol)를 사용해 여러 AI 모델을 도구 호출 시스템에 연결해왔습니다. 이 글에서는 완전 초보자도 따라 할 수 있도록 MCP 프로토콜을 통해 Mythos AI와 DeepSeek V4를 안정적으로 연결하고, 도구 호출(tool calling)을 구현하는 방법을 단계별로 안내합니다.

MCP 프로토콜이란 무엇인가요?

MCP는 AI 모델이 외부 도구, 데이터베이스, API와 표준화된 방식으로 통신할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다. 마치 USB-C가 다양한 기기를 하나로 연결하듯, MCP는 서로 다른 AI 모델과 도구를 하나의 인터페이스로 묶어줍니다.

MCP의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:

왜 HolySheep AI를 사용해야 할까요?

저는 처음에 각 AI 공급사의 API를 개별 연동하다가 다음과 같은 문제에 부딪혔습니다.

HolySheep AI는 이 모든 문제를 한 번에 해결해줍니다. 지금 가입하면 단일 API 키로 Mythos AI, DeepSeek V4, GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash 등 모든 주요 모델을 동일한 인터페이스로 호출할 수 있습니다.

제가 직접 측정해본 2026년 1월 기준 실측 가격과 지연 시간은 다음과 같습니다.

사전 준비물

이 튜토리얼을 따라 하려면 다음이 필요합니다.

1단계: HolySheep AI 계정 만들기 및 API 키 발급

먼저 HolySheep AI 웹사이트에 접속합니다. 우측 상단의 "Sign Up" 버튼을 클릭합니다.

스크린샷 안내: 가입 페이지에서 이메일과 비밀번호 입력란이 보입니다. Google 계정으로 1초 만에 가입할 수도 있습니다.

가입 직후 대시보드에서 무료 크레딧이 자동으로 지급됩니다. 좌측 메뉴에서 "API Keys"를 클릭한 뒤 "Create New Key" 버튼을 눌러 새 키를 생성하세요. 생성된 키는 한 번만 화면에 표시되므로 안전한 곳에 즉시 복사해두시기 바랍니다.

발급받은 키를 환경 변수로 저장합니다.

# macOS / Linux 터미널
export HOLYSHEEP_API_KEY="hs-여기에-발급받은-키-붙여넣기"
echo 'export HOLYSHEEP_API_KEY="hs-여기에-발급받은-키-붙여넣기"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc


Windows PowerShell

$env:HOLYSHEEP_API_KEY="hs-여기에-발급받은-키-붙여넣기"
[Environment]::SetEnvironmentVariable("HOLYSHEEP_API_KEY", "hs-여기에-발급받은-키-붙여넣기", "User")

2단계: 프로젝트 폴더 만들기 및 패키지 설치

터미널을 열고 작업 폴더를 만듭니다.

mkdir mcp-mythos-deepseek
cd mcp-mythos-deepseek
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows의 경우: venv\Scripts\activate

pip install openai mcp httpx python-dotenv

스크린샷 안내: 마지막 pip install 명령 후 "Successfully installed openai-x.x.x mcp-x.x.x httpx-x.x.x python-dotenv-x.x.x" 메시지가 4줄 정도 흘러갑니다.

3단계: MCP 서버 작성하기

이제 MCP 서버를 만들어 우리 도구들을 표준화된 스키마로 노출합니다. 예제로 날씨 조회 도구와 계산기 도구를 함께 만들어보겠습니다.

프로젝트 폴더에 mcp_server.py 파일을 만들고 다음 코드를 붙여넣습니다.

import asyncio
import json
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.types import Tool, TextContent

app = Server("holy-sheep-mcp-server")

@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="get_weather",
            description="도시 이름으로 현재 날씨를 조회합니다",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "도시 이름 (예: Seoul, Tokyo)"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        ),
        Tool(
            name="calculate",
            description="두 숫자의 사칙연산을 수행합니다",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {"type": "number", "description": "첫 번째 숫자"},
                    "b": {"type": "number", "description": "두 번째 숫자"},
                    "op": {"type": "string", "enum": ["+", "-", "*", "/"], "description": "연산자"}
                },
                "required": ["a", "b", "op"]
            }
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "calculate":
        a, b, op = arguments["a"], arguments["b"], arguments["op"]
        if op == "+": result = a + b
        elif op == "-": result = a - b
        elif op == "*": result = a * b
        elif op == "/":
            if b == 0:
                return [TextContent(type="text", text="오류: 0으로 나눌 수 없습니다")]
            result = a / b
        return [TextContent(type="text", text=f"계산 결과: {result}")]
    
    if name == "get_weather":
        city = arguments["city"]
        # 실제 운영에서는 외부 날씨 API를 호출합니다
        mock_data = {"Seoul": "18°C 맑음", "Tokyo": "22°C 흐림", "Paris": "14°C 비"}
        weather = mock_data.get(city, f"{city}의 날씨 데이터를 찾을 수 없습니다")
        return [TextContent(type="text", text=weather)]
    
    raise ValueError(f"지원하지 않는 도구입니다: {name}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(stdio_server(app))

4단계: MCP 클라이언트로 DeepSeek V4와 Mythos AI 연결하기

이제 핵심 단계입니다. MCP 클라이언트를 작성하여 DeepSeek V4와 Mythos AI가 위 도구들을 호출할 수 있게 합니다.

같은 폴더에 client.py 파일을 만듭니다.

import asyncio
import os
import json
from dotenv import load_dotenv
from openai import AsyncOpenAI
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

load_dotenv()


HolySheep AI 통합 엔드포인트 — 단일 키로 모든 모델 접근

client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

async def chat_with_tools(model: str, user_message: str):
    # 1) MCP 서버를 자식 프로세스로 실행
    server_params = StdioServerParameters(
        command="python",
        args=["mcp_server.py"]
    )
    
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            
            # 2) MCP 서버에서 노출 중인 도구 목록을 LLM 형식으로 변환
            tools_resp = await session.list_tools()
            available_tools = [
                {
                    "type": "function",
                    "function": {
                        "name": t.name,
                        "description": t.description,
                        "parameters": t.inputSchema
                    }
                }
                for t in tools_resp.tools
            ]
            
            # 3) 첫 번째 LLM 호출 — 사용자 메시지와 도구 스키마 전달
            messages = [{"role": "user", "content": user_message}]
            response = await client.chat.completions.create(
                model=model,

관련 리소스
관련 문서