# MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동

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- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/21178.md](https://news.hada.io/topic/21178.md)
- Type: news
- Author: [leesk](https://news.hada.io/@leesk)
- Published: 2025-05-29T18:11:01+09:00
- Updated: 2025-05-29T18:11:01+09:00
- Original source: [tech.hancom.com](https://tech.hancom.com/mcp-knowledge-graph-llm-integration/)
- Points: 10
- Comments: 1

## Summary

**MCP**와 **지식 그래프**를 결합하면 **도메인 특화 지식**을 LLM에 효과적으로 통합해, 기존 RAG 방식보다 관계 중심의 추론이 가능해집니다. 이 LLM + MCP + Knowledge Graph 기술 조합은 앞으로 **에이전트 기반 AI 시스템의 핵심 아키텍처**가 될 것으로 보입니다.

## Topic Body

#### LLM 한계를 넘는 기술 조합 : 지식 그래프 × MCP × 에이전트  
  
대형 언어 모델(LLM)은 강력하지만, 최신 정보나 도메인 특화 지식에는 약합니다.  
이를 보완하기 위해 **검색 증강 생성(RAG)**, **에이전트**, 그리고 최근 급부상하는 **MCP(Model Context Protocol)** 와 **지식 그래프(Knowledge Graph)** 가 주목받고 있습니다.  
  
이 블로그에서는 LLM의 추론 능력을 강화하는 방향으로 지식 그래프를 MCP와 연계하는 방식을 다루며, 실제 시스템에서 어떻게 활용되는지를 설명합니다.  
  
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##### 주요 내용 요약  
  
- **지식 그래프란?**  
  - 개체/관계/속성 기반의 구조적 지식 표현 방식  
  - 추천 시스템, 질의응답, 문서 검색 등에 활용  
  
- **MCP란?**  
  - LLM이 외부 시스템(도구, 리소스)과 통신하는 **표준화된 인터페이스**  
  - 다양한 툴을 LLM 기반 AI 에이전트가 자동으로 호출 가능  
  
- **지식 그래프 × MCP 연동 방식**  
  1. **MCP 서버로 연동**: 지식 그래프를 툴/리소스로 노출  
  2. **에이전트 내부 기억장치로 활용**: 여러 MCP 서버에서 받은 정보를 통합해 지식 그래프 형태로 저장, 추론 수행  
  
- **LLM 기반 추론 기법 예시: Think-on-Graph**  
  - LLM이 지식 그래프를 탐색하며 다단계 추론  
  - 예: “캔버라가 있는 나라의 여당은?” → 지식 그래프 탐색 → 최종 답변 도출  
  
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##### 실무 포인트  
  
- 단순 문서 RAG를 넘는 **관계 중심 추론**  
- 도메인 지식 내재화를 위한 **지식 그래프 기반 에이전트 설계**  
- MCP 기반 연동으로 **LLM을 확장 가능한 API 소비자**로 활용  
  
> LLM + MCP + Knowledge Graph 조합은 앞으로 **에이전트 기반 AI 시스템의 핵심 아키텍처**가 될 것으로 보입니다.  
  
[전체 기술블로그 보기](https://tech.hancom.com/mcp-knowledge-graph-llm-integration/)

## Comments



### Comment 39588

- Author: bungker
- Created: 2025-05-31T21:11:03+09:00
- Points: 1

지식 그래프 란게 몇십년전의  Symbolic 방식을 다시 들고 나온 느낌 이네요.