AI
전 기능 MCP 서버 지원

기능도 이렇게 하나로 통합할 수 있다고요?

모든 기능을 하나의 프로토콜로 통합하다

LMS의 기능이 점점 늘어나면서 시스템 간 연동과 관리 효율성은 커다란 과제가 되었습니다.

AI, 통계, 챗봇, 번역, 자막, 시험 등 다양한 모듈이 각각 따로 작동하면, 유지보수는 복잡해지고 관리 비용은 점점 늘어나죠.

LX2는 이 문제를 해결하기 위해 모든 기능을 하나의 MCP(Multi-Component Protocol) 서버로 통합했습니다.

이 MCP 서버는 AI와 LMS를 유기적으로 연결하는 핵심 인프라로, 복잡했던 기능들을 하나의 흐름으로 단순화해 효율적이고 확장 가능한 환경을 만들어줍니다.

1 MCP 서버란?

MCP 서버란

(출처: What is Model Context Protocol (MCP)?)

MCP는 다양한 기능 모듈을 하나의 표준 프로토콜 아래에서 관리할 수 있도록 만든 통신 구조입니다.

기존처럼 모듈마다 개별 API를 호출할 필요 없이, 하나의 MCP 서버가 모든 요청을 통합적으로 처리하죠.

AI 요청, 데이터 처리, 로그 관리까지 — 모든 과정이 LLM 프롬프트 단위로 제어되어 LMS 전반의 흐름이 단순하고 명확해집니다.

결국 한 곳에서 모든 기능을 제어할 수 있는 '통합 허브' 역할을 합니다.

2 LMS 전 기능을 AI 중심으로 제어

LMS 전 기능을 AI 중심으로 제어

(출처: The Architectural Elegance of Model Context Protocol (MCP))

MCP 구조에서는 LX2의 주요 기능들이 모두 AI와 직접 연결됩니다.

AI 챗봇의 질의응답, 시험 문항 자동 생성, 학습자 분석 리포트, 자동 자막 생성 등 모든 프로세스가 MCP 서버를 통해 LLM 프롬프트로 제어되고 응답되죠.

이 방식은 각 기능의 동작 원리를 일관되게 만들고, AI가 LMS 전반의 기능을 '한 흐름 안에서' 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

복잡한 기능 호출 없이, 하나의 AI 구조로 모든 기능이 매끄럽게 연결되는 셈입니다.

3 통합 관리로 얻는 안정성과 확장성

통합 관리로 얻는 안정성과 확장성

(출처: MCP Server vs MCP Gateway Comparison 2025)

하나의 MCP 서버가 모든 기능을 담당하므로 데이터 흐름이 단순해지고 보안과 로그 추적도 훨씬 명확해집니다.

어떤 기능이 언제 사용되었는지, 어떤 데이터가 처리되었는지 모두 한 곳에서 관리할 수 있어 운영 효율성이 크게 향상됩니다.

새로운 기능을 추가할 때도 기존 시스템과의 호환성을 유지하면서 쉽게 확장할 수 있죠.

복잡했던 기능 구조가 하나의 프로토콜로 통합되면서, LX2는 더 안정적이고 예측 가능한 학습 관리 환경을 제공합니다.

LX2가 만드는 차이는 '통합'입니다

LX2의 전 기능 MCP 서버 지원은 모든 기능을 하나의 프로토콜로 통합 관리하는 혁신적인 구조입니다.

서로 다른 방식으로 작동하던 모듈들이 이제는 하나의 MCP 서버를 통해 유기적으로 연결되고, AI와 LMS의 경계가 사라진 완전한 통합 환경을 실현했습니다.

이제는 기능도, 관리도, 확장도 — LX2와 함께 하나의 흐름으로 이어집니다.

'복잡함을 단순하게', LX2가 그 변화를 만들어가고 있습니다.