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  exclude: true
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# Model context protocol (MCP)

[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction) (MCP)는 애플리케이션이 도구와 컨텍스트를 언어 모델에 노출하는 방식을 표준화합니다. 공식 문서에서 인용합니다:

> MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI
> applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP
> provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.

Agents Python SDK는 여러 MCP 전송 방식을 이해합니다. 이를 통해 기존 MCP 서버를 재사용하거나 자체 서버를 구축해 파일 시스템, HTTP, 또는 커넥터 기반 도구를 에이전트에 노출할 수 있습니다.

## MCP 통합 선택

에이전트에 MCP 서버를 연결하기 전에 도구 호출을 어디에서 실행할지, 그리고 어떤 전송 방식을 사용할 수 있는지 결정하세요. 아래 매트릭스는 Python SDK가 지원하는 옵션을 요약합니다.

| 필요한 사항                                                                            | 권장 옵션                                              |
| ------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------- |
| OpenAI의 Responses API가 모델을 대신해 공개적으로 접근 가능한 MCP 서버를 호출하도록 하기     | **호스티드 MCP 서버 도구** via [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] |
| 로컬 또는 원격에서 실행하는 Streamable HTTP 서버에 연결                                 | **Streamable HTTP MCP 서버** via [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp] |
| Server-Sent Events 를 구현한 서버와 통신                                                | **HTTP with SSE MCP 서버** via [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] |
| 로컬 프로세스를 실행하고 stdin/stdout 으로 통신                                          | **stdio MCP 서버** via [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] |

아래 섹션에서는 각 옵션을 구성하는 방법과 어떤 상황에서 특정 전송 방식을 선호해야 하는지를 안내합니다.

## 1. 호스티드 MCP 서버 도구

호스티드 툴은 전체 도구 왕복 과정을 OpenAI 인프라로 옮깁니다. 코드에서 도구를 나열하고 호출하는 대신,
[`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool]이 서버 레이블(및 선택적 커넥터 메타데이터)을 Responses API로 전달합니다. 모델은 원격 서버의 도구를 나열하고, 추가적인 Python 프로세스 콜백 없이 도구를 호출합니다. 호스티드 툴은 현재 Responses API의 호스티드 MCP 통합을 지원하는 OpenAI 모델에서 작동합니다.

### 기본 호스티드 MCP 도구

에이전트의 `tools` 리스트에 [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool]을 추가해 호스티드 툴을 생성합니다. `tool_config`
dict는 REST API에 전송하는 JSON과 동일합니다:

```python
import asyncio

from agents import Agent, HostedMCPTool, Runner

async def main() -> None:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        tools=[
            HostedMCPTool(
                tool_config={
                    "type": "mcp",
                    "server_label": "gitmcp",
                    "server_url": "https://gitmcp.io/openai/codex",
                    "require_approval": "never",
                }
            )
        ],
    )

    result = await Runner.run(agent, "Which language is this repository written in?")
    print(result.final_output)

asyncio.run(main())
```

호스티드 서버는 도구를 자동으로 노출합니다. `mcp_servers`에 추가할 필요가 없습니다.

### 스트리밍 호스티드 MCP 결과

호스티드 툴은 함수 도구와 정확히 동일한 방식으로 스트리밍 결과를 지원합니다. `Runner.run_streamed`에 `stream=True`를 전달해
모델이 작업 중일 때 점진적인 MCP 출력을 소비하세요:

```python
result = Runner.run_streamed(agent, "Summarise this repository's top languages")
async for event in result.stream_events():
    if event.type == "run_item_stream_event":
        print(f"Received: {event.item}")
print(result.final_output)
```

### 선택적 승인 플로우

서버가 민감한 작업을 수행할 수 있는 경우 각 도구 실행 전에 사람 또는 프로그램 승인을 요구할 수 있습니다. `tool_config`의
`require_approval`을 단일 정책(`"always"`, `"never"`) 또는 도구 이름을 정책에 매핑하는 dict로 구성하세요. Python 내에서 결정을 내리려면 `on_approval_request` 콜백을 제공하세요.

```python
from agents import MCPToolApprovalFunctionResult, MCPToolApprovalRequest

SAFE_TOOLS = {"read_project_metadata"}

def approve_tool(request: MCPToolApprovalRequest) -> MCPToolApprovalFunctionResult:
    if request.data.name in SAFE_TOOLS:
        return {"approve": True}
    return {"approve": False, "reason": "Escalate to a human reviewer"}

agent = Agent(
    name="Assistant",
    tools=[
        HostedMCPTool(
            tool_config={
                "type": "mcp",
                "server_label": "gitmcp",
                "server_url": "https://gitmcp.io/openai/codex",
                "require_approval": "always",
            },
            on_approval_request=approve_tool,
        )
    ],
)
```

콜백은 동기 또는 비동기로 구현할 수 있으며, 모델이 계속 실행하기 위해 승인 데이터가 필요할 때마다 호출됩니다.

### 커넥터 기반 호스티드 서버

호스티드 MCP는 OpenAI 커넥터도 지원합니다. `server_url`을 지정하는 대신 `connector_id`와 액세스 토큰을 제공하세요.
Responses API가 인증을 처리하고, 호스티드 서버가 커넥터의 도구를 노출합니다.

```python
import os

HostedMCPTool(
    tool_config={
        "type": "mcp",
        "server_label": "google_calendar",
        "connector_id": "connector_googlecalendar",
        "authorization": os.environ["GOOGLE_CALENDAR_AUTHORIZATION"],
        "require_approval": "never",
    }
)
```

스트리밍, 승인, 커넥터를 포함한 완전한 호스티드 툴 샘플은
[`examples/hosted_mcp`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp)에 있습니다.

## 2. Streamable HTTP MCP 서버

네트워크 연결을 직접 관리하려면
[`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp]를 사용하세요. Streamable HTTP 서버는 전송 방식을 제어하거나, 지연 시간을 낮게 유지하면서 자체 인프라 내에서 서버를 실행하고자 할 때 이상적입니다.

```python
import asyncio
import os

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStreamableHttp
from agents.model_settings import ModelSettings

async def main() -> None:
    token = os.environ["MCP_SERVER_TOKEN"]
    async with MCPServerStreamableHttp(
        name="Streamable HTTP Python Server",
        params={
            "url": "http://localhost:8000/mcp",
            "headers": {"Authorization": f"Bearer {token}"},
            "timeout": 10,
        },
        cache_tools_list=True,
        max_retry_attempts=3,
    ) as server:
        agent = Agent(
            name="Assistant",
            instructions="Use the MCP tools to answer the questions.",
            mcp_servers=[server],
            model_settings=ModelSettings(tool_choice="required"),
        )

        result = await Runner.run(agent, "Add 7 and 22.")
        print(result.final_output)

asyncio.run(main())
```

생성자는 다음 추가 옵션을 허용합니다:

- `client_session_timeout_seconds`는 HTTP 읽기 타임아웃을 제어합니다
- `use_structured_content`는 텍스트 출력보다 `tool_result.structured_content`를 우선할지 여부를 전환합니다
- `max_retry_attempts` 및 `retry_backoff_seconds_base`는 `list_tools()`와 `call_tool()`에 자동 재시도를 추가합니다
- `tool_filter`는 도구의 일부만 노출하도록 합니다 (참고: [도구 필터링](#tool-filtering))

## 3. HTTP with SSE MCP 서버

!!! warning

    MCP 프로젝트는 Server-Sent Events 전송을 사용 중단했습니다. 새로운 통합에는 Streamable HTTP 또는 stdio를 권장하며, SSE는 레거시 서버에만 유지하세요.

MCP 서버가 HTTP with SSE 전송을 구현한다면
[`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse]를 인스턴스화하세요. 전송 방식을 제외하면 API는 Streamable HTTP 서버와 동일합니다.

```python

from agents import Agent, Runner
from agents.model_settings import ModelSettings
from agents.mcp import MCPServerSse

workspace_id = "demo-workspace"

async with MCPServerSse(
    name="SSE Python Server",
    params={
        "url": "http://localhost:8000/sse",
        "headers": {"X-Workspace": workspace_id},
    },
    cache_tools_list=True,
) as server:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        mcp_servers=[server],
        model_settings=ModelSettings(tool_choice="required"),
    )
    result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?")
    print(result.final_output)
```

## 4. stdio MCP 서버

로컬 하위 프로세스로 실행되는 MCP 서버에는 [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio]를 사용하세요. SDK가 프로세스를 시작하고 파이프를 열어두며, 컨텍스트 매니저가 종료될 때 자동으로 닫습니다. 이 옵션은 빠른 개념 증명이나 서버가 커맨드 라인 엔트리 포인트만 노출할 때 유용합니다.

```python
from pathlib import Path
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

current_dir = Path(__file__).parent
samples_dir = current_dir / "sample_files"

async with MCPServerStdio(
    name="Filesystem Server via npx",
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", str(samples_dir)],
    },
) as server:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="Use the files in the sample directory to answer questions.",
        mcp_servers=[server],
    )
    result = await Runner.run(agent, "List the files available to you.")
    print(result.final_output)
```

## 도구 필터링

각 MCP 서버는 에이전트가 필요한 기능만 노출할 수 있도록 도구 필터를 지원합니다. 필터링은 생성 시점 또는 실행마다 동적으로 수행할 수 있습니다.

### 정적 도구 필터링

[`create_static_tool_filter`][agents.mcp.create_static_tool_filter]를 사용해 간단한 허용/차단 목록을 구성하세요:

```python
from pathlib import Path

from agents.mcp import MCPServerStdio, create_static_tool_filter

samples_dir = Path("/path/to/files")

filesystem_server = MCPServerStdio(
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", str(samples_dir)],
    },
    tool_filter=create_static_tool_filter(allowed_tool_names=["read_file", "write_file"]),
)
```

`allowed_tool_names`와 `blocked_tool_names`가 모두 제공되면 SDK는 먼저 허용 목록을 적용한 다음 남은 집합에서 차단된 도구를 제거합니다.

### 동적 도구 필터링

더 정교한 로직을 위해 [`ToolFilterContext`][agents.mcp.ToolFilterContext]를 받는 호출 가능 객체를 전달하세요. 이 호출 가능 객체는 동기 또는 비동기일 수 있으며, 도구를 노출해야 하는 경우 `True`를 반환합니다.

```python
from pathlib import Path

from agents.mcp import MCPServerStdio, ToolFilterContext

samples_dir = Path("/path/to/files")

async def context_aware_filter(context: ToolFilterContext, tool) -> bool:
    if context.agent.name == "Code Reviewer" and tool.name.startswith("danger_"):
        return False
    return True

async with MCPServerStdio(
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", str(samples_dir)],
    },
    tool_filter=context_aware_filter,
) as server:
    ...
```

필터 컨텍스트는 활성 `run_context`, 도구를 요청한 `agent`, 그리고 `server_name`을 제공합니다.

## 프롬프트

MCP 서버는 에이전트 instructions를 동적으로 생성하는 프롬프트도 제공할 수 있습니다. 프롬프트를 지원하는 서버는 다음 두 가지
메서드를 노출합니다:

- `list_prompts()`는 사용 가능한 프롬프트 템플릿을 열거합니다
- `get_prompt(name, arguments)`는 선택적으로 매개변수와 함께 구체적인 프롬프트를 가져옵니다

```python
from agents import Agent

prompt_result = await server.get_prompt(
    "generate_code_review_instructions",
    {"focus": "security vulnerabilities", "language": "python"},
)
instructions = prompt_result.messages[0].content.text

agent = Agent(
    name="Code Reviewer",
    instructions=instructions,
    mcp_servers=[server],
)
```

## 캐싱

모든 에이전트 실행은 각 MCP 서버에서 `list_tools()`를 호출합니다. 원격 서버는 눈에 띄는 지연을 초래할 수 있으므로, 모든 MCP
서버 클래스는 `cache_tools_list` 옵션을 노출합니다. 도구 정의가 자주 변경되지 않는다고 확신할 때만 `True`로 설정하세요. 나중에 새 목록을 강제로 가져오려면 서버 인스턴스에서 `invalidate_tools_cache()`를 호출하세요.

## 트레이싱

[트레이싱](./tracing.md)은 MCP 활동을 자동으로 캡처합니다. 포함 내용:

1. 도구 목록을 가져오기 위한 MCP 서버 호출
2. 도구 호출에 대한 MCP 관련 정보

![MCP Tracing Screenshot](../assets/images/mcp-tracing.jpg)

## 추가 자료

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) – 명세와 설계 가이드
- [examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) – 실행 가능한 stdio, SSE, Streamable HTTP 샘플
- [examples/hosted_mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp) – 승인 및 커넥터를 포함한 완전한 호스티드 MCP 데모