AI 프레임워크 선택
상태
승인
후보군
| 방안 | 설명 |
|---|---|
| Spring AI (MCP Server 전용) | spring-ai-bom:1.0.0 + spring-ai-starter-mcp-server-webmvc만 추가. ChatClient·Anthropic 스타터 없이 MCP 서버 노출 용도로만 사용 |
| Spring AI ChatClient | Anthropic ChatClient를 함께 사용해 API를 직접 호출 |
| LangChain4j | Java 기반 LLM 프레임워크 |
결정
Spring AI 1.0.x를 MCP Server 용도로만 채택. ChatClient·Anthropic 스타터는 추가하지 않는다.
결정 이유
- MCP 서버 노출(
spring-ai-starter-mcp-server-webmvc)에만 Spring AI를 사용하므로 Anthropic API 키가 필요 없다. - LLM 호출은 로컬
claude -pCLI가 담당해 추가 비용이 없다. - 기존 Spring Boot 스택에 의존성 추가만으로 통합 가능하다.
검토 대안
| 방안 | 기각 이유 |
|---|---|
| Spring AI ChatClient | Anthropic API 키 필요, 호출당 과금 발생 |
| LangChain4j | API 키 필요, Spring Boot와의 통합 비용 높음, 커뮤니티 규모 작음 |
| Python FastAPI | 별도 스택 도입으로 운영 복잡도 증가 |
트레이드 오프
- 득: Anthropic API 키 없이 Claude Code Pro 구독만으로 동작. 빌드 의존성 최소화.
- 실: Spring AI의 ChatClient·RAG 등 고급 기능을 사용하려면 이후 스타터 추가가 필요하다.