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search:
  exclude: true
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# Model context protocol (MCP)

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

> MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화하는 오픈 프로토콜입니다. MCP를 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트라고 생각해 보세요
> USB-C가 다양한 주변기기와 액세서리에 디바이스를 연결하는 표준화된 방법을 제공하듯이, MCP는 AI 모델을 서로 다른 데이터 소스와 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다

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

## MCP 통합 선택

MCP 서버를 에이전트에 연결하기 전에, 도구 호출이 어디에서 실행되어야 하는지와 도달 가능한 전송 방식이 무엇인지 결정하세요. 아래 매트릭스는 Python SDK가 지원하는 옵션을 요약합니다.

| What you need                                                                        | Recommended option                                    |
| ------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------- |
| OpenAI의 Responses API가 모델을 대신해 공개적으로 접근 가능한 MCP 서버를 호출하게 하기| [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool]을 통한 **Hosted MCP server tools** |
| 로컬 또는 원격에서 직접 운영하는 Streamable HTTP 서버에 연결하기                    | [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp]을 통한 **Streamable HTTP MCP servers** |
| Server-Sent Events를 사용하는 HTTP를 구현한 서버와 통신하기                          | [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse]를 통한 **HTTP with SSE MCP servers** |
| 로컬 프로세스를 실행하고 stdin/stdout으로 통신하기                                   | [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio]를 통한 **stdio MCP servers** |

아래 섹션에서는 각 옵션, 구성 방법, 그리고 어떤 전송 방식을 언제 선호해야 하는지를 안내합니다.

## 1. Hosted MCP server tools

호스티드 툴은 전체 도구 왕복 과정을 OpenAI 인프라로 밀어 넣습니다. 코드에서 도구를 나열하고 호출하는 대신, [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool]이 서버 레이블(및 선택적 커넥터 메타데이터)을 Responses API로 전달합니다. 그러면 모델이 원격 서버의 도구를 나열하고, Python 프로세스로 추가 콜백 없이 이를 호출합니다. 호스티드 툴은 현재 Responses API의 호스티드 MCP 통합을 지원하는 OpenAI 모델에서 동작합니다.

### 기본 호스티드 MCP 도구

에이전트의 `tools` 목록에 [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool]을 추가하여 호스티드 도구를 생성합니다. `tool_config` dict는 REST API로 전송할 JSON을 그대로 반영합니다:

```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 자동으로 도구를 노출하므로, `mcp_servers`에 추가하지 않습니다.

### 호스티드 MCP 결과 스트리밍

호스티드 툴은 함수 도구와 정확히 동일한 방식으로 결과 스트리밍을 지원합니다. `Runner.run_streamed`에 `stream=True`를 전달하면, 모델이 작업 중인 동안 점진적으로 출력되는 MCP 결과를 소비할 수 있습니다:

```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 흐름

서버가 민감한 작업을 수행할 수 있다면, 각 도구 실행 전에 사람 또는 프로그램에 의한 승인을 요구할 수 있습니다. `tool_config`에서 `require_approval`을 단일 정책(`"always"`, `"never"`) 또는 도구 이름을 정책에 매핑한 dict로 구성하세요. Python 내부에서 결정을 내리려면 `on_approval_request` 콜백을 제공합니다.

```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,
        )
    ],
)
```

이 콜백은 동기 또는 비동기일 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 처리하며 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 도구 샘플은
[`examples/hosted_mcp`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp)에 있습니다.

## 2. Streamable HTTP MCP servers

네트워크 연결을 직접 관리하려면 [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp]을 사용하세요. Streamable HTTP 서버는 전송을 제어할 수 있거나, 지연 시간을 낮게 유지하면서 자체 인프라 내부에서 서버를 실행하려는 경우에 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 추가 옵션을 받습니다:

- `client_session_timeout_seconds`는 HTTP 읽기 타임아웃을 제어합니다
- `use_structured_content`는 텍스트 출력보다 `tool_result.structured_content`를 우선할지 전환합니다
- `max_retry_attempts` 및 `retry_backoff_seconds_base`는 `list_tools()`와 `call_tool()`에 대한 자동 재시도를 추가합니다
- `tool_filter`는 도구의 일부만 노출할 수 있게 합니다([Tool filtering](#tool-filtering) 참고)

## 3. HTTP with SSE MCP servers

!!! warning

    MCP 프로젝트는 Server-Sent Events 전송 방식을 더 이상 권장하지 않습니다. 새로운 통합에서는 Streamable HTTP 또는 stdio를 선호하고, SSE는 레거시 서버에만 유지하세요.

MCP 서버가 HTTP with SSE 전송 방식을 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 servers

로컬 서브프로세스로 실행되는 MCP 서버에는 [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio]를 사용하세요. SDK가 프로세스를 생성하고 파이프를 열린 상태로 유지하며, 컨텍스트 매니저가 종료될 때 자동으로 닫습니다. 이 옵션은 빠른 PoC나 서버가 커맨드라인 엔트리 포인트만 노출하는 경우에 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)
```

## 5. MCP 서버 매니저

여러 MCP 서버가 있을 때는 `MCPServerManager`를 사용해 미리 연결하고, 연결된 하위 집합을 에이전트에 노출하세요.

```python
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerManager, MCPServerStreamableHttp

servers = [
    MCPServerStreamableHttp(name="calendar", params={"url": "http://localhost:8000/mcp"}),
    MCPServerStreamableHttp(name="docs", params={"url": "http://localhost:8001/mcp"}),
]

async with MCPServerManager(servers) as manager:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="Use MCP tools when they help.",
        mcp_servers=manager.active_servers,
    )
    result = await Runner.run(agent, "Which MCP tools are available?")
    print(result.final_output)
```

주요 동작:

- `drop_failed_servers=True`(기본값)일 때 `active_servers`에는 성공적으로 연결된 서버만 포함됩니다
- 실패는 `failed_servers`와 `errors`에 추적됩니다
- 첫 번째 연결 실패에서 예외를 발생시키려면 `strict=True`로 설정합니다
- 실패한 서버만 재시도하려면 `reconnect(failed_only=True)`를, 모든 서버를 재시작하려면 `reconnect(failed_only=False)`를 호출합니다
- `connect_timeout_seconds`, `cleanup_timeout_seconds`, `connect_in_parallel`로 라이프사이클 동작을 조정합니다

## Tool filtering

각 MCP 서버는 도구 필터를 지원하므로, 에이전트에 필요한 함수만 노출할 수 있습니다. 필터링은 생성 시점 또는 실행(run)별로 동적으로 수행할 수 있습니다.

### 정적 도구 필터링

단순한 허용/차단 목록을 구성하려면 [`create_static_tool_filter`][agents.mcp.create_static_tool_filter]를 사용하세요:

```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`를 모두 제공하면 SDK는 먼저 허용 목록을 적용한 다음, 남은 집합에서 차단된 도구를 제거합니다.

### 동적 도구 필터링

더 복잡한 로직을 위해 [`ToolFilterContext`][agents.mcp.ToolFilterContext]를 받는 callable을 전달하세요. callable은 동기 또는 비동기일 수 있으며, 도구를 노출해야 할 때 `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 요청하는 `agent`, 그리고 `server_name`을 노출합니다.

## Prompts

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

- `list_prompts()`는 사용 가능한 프롬프트 템플릿을 열거합니다
- `get_prompt(name, arguments)`는 선택적으로 매개변수를 포함해 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],
)
```

## Caching

각 에이전트 실행은 각 MCP 서버에 대해 `list_tools()`를 호출합니다. 원격 서버는 눈에 띄는 지연 시간을 유발할 수 있으므로, 모든 MCP 서버 클래스는 `cache_tools_list` 옵션을 노출합니다. 도구 정의가 자주 바뀌지 않는다고 확신할 때만 `True`로 설정하세요. 나중에 최신 목록을 강제로 가져오려면 서버 인스턴스에서 `invalidate_tools_cache()`를 호출하세요.

## Tracing

[Tracing](./tracing.md)은 다음을 포함한 MCP 활동을 자동으로 캡처합니다:

1. 도구 목록을 나열하기 위한 MCP 서버 호출
2. 도구 호출의 MCP 관련 정보

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

## 추가 읽을거리

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) – 사양 및 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) – 승인과 커넥터를 포함한 완전한 호스티드 MCP 데모