MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동

이 글은 대규모 언어 모델(LLM)의 최신 데이터 및 특정 도메인 지식 부족 한계를 보완하기 위해 지식 그래프와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연동하는 방안을 소개합니다. 지식 그래프는 개체와 그 관계를 구조화된 데이터로 표현하며, MCP는 LLM과의 표준화된 통신 방식을 제공합니다.

이 두 기술의 결합은 LLM이 외부 지식 그래프를 활용하여 더 정확하고 심층적인 응답을 생성하도록 돕습니다. 특히, LLM이 지식 그래프를 기반으로 추론하는 방식 중 하나인 Think-on-Graph를 설명하며, 이를 통해 복잡한 정보를 이해하고 실제 세계 작업을 수행하는 능동적인 AI 에이전트 구현 가능성을 제시합니다.