MCP 도입 전, 반드시 알아야 할 5가지 현실적 고려사항

최근 AI 시스템들이 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 업무 도구와 연결되면서 새로운 문제가 생겼습니다.

각 AI 모델마다 외부 도구와 연결하는 방식이 달라서, 개발자들은 시스템을 연결하는 데만 엄청난 시간을 쓰고 있습니다. IT 팀들이 AI를 실제로 활용하는 시간보다 시스템을 연결하는 데 더 많은 시간을 보내고 있다는 얘기까지 나오고 있죠.

Anthropic이 발표한 MCP(Model Context Protocol)는 이런 문제를 해결하려는 시도입니다. 쉽게 말해, AI들이 외부 도구와 대화할 때 사용할 공통 언어를 만들자는 것입니다. 마치 웹사이트들이 REST API라는 공통 규칙을 사용하는 것처럼 말이죠.

MCP의 기본적인 정의나 개념에 대해서는 이글에서 더 자세히 확인하실 수 있습니다.

MCP가 해결하려는 문제

현재 AI 도구 통합은 정말 복잡합니다. ChatGPT는 ChatGPT만의 방식이 있고 Claude는 또 다른 방식을 사용합니다. 새로운 AI 에이전트 프레임워크가 나올 때마다 또 다른 연결 방식을 배워야 하는 상황입니다. 이런 상황에서는 한 번 만든 도구를 다른 시스템에서 재사용하기도 어렵고, 시스템을 바꿀 때마다 처음부터 다시 개발해야 하는 경우가 많습니다.

MCP는 이 문제를 클라이언트-서버 모델로 해결하려고 합니다. AI 모델이 클라이언트 역할을 하고 외부 도구들이 서버 역할을 하는 구조입니다. 그리고 이들 사이의 대화 방식을 표준화하려는 것이죠.

MCP가 제시하는 주요 해결책들을 보면 다음과 같습니다.

• 표준화된 연결 방식 - 각 AI 모델이 제각각 다른 방식으로 도구에 연결하는 대신, 하나의 통일된 방법을 사용합니다. 이렇게 되면 개발자들이 매번 새로운 연결 방식을 배울 필요가 없어지고, 한 번 만든 도구를 여러 AI 시스템에서 공통으로 사용할 수 있게 됩니다.

• 상태 비저장 통신 - 각각의 요청이 독립적으로 처리되도록 설계되어 있어서, 시스템 간의 복잡한 의존성을 줄일 수 있습니다. 마치 레고 블록처럼 필요에 따라 조립하고 해체할 수 있는 구조라고 보면 됩니다.

이론적으로는 정말 좋은 아이디어입니다. 웹 서비스 분야에서 REST API와 OpenAPI가 가져온 표준화의 혜택을 AI 도구 영역에도 적용할 수 있다면, 개발 효율성이 크게 향상될 것입니다.

하지만 현실은 복잡합니다

MCP는 분명 유망해 보이지만 아직 넘어야 할 산이 많습니다. 가장 큰 문제는 MCP가 아직 정식 산업 표준이 아니라는 점입니다. 현재는 Anthropic이 주도하고 있고, 독립적인 거버넌스 구조나 다양한 이해관계자들의 참여는 부족한 상황입니다.

진정한 표준이 되려면 단순히 오픈소스로 공개하는 것만으로는 부족합니다. 독립적인 관리 기구가 있어야 하고, 여러 회사들이 함께 참여해서 발전 방향을 결정해야 합니다. 그리고 분쟁이 생겼을 때 해결할 수 있는 체계도 필요하죠. 지금의 MCP에는 이런 요소들이 아직 갖춰지지 않았습니다.

보안 문제도 만만치 않습니다. AI가 자율적으로 도구를 실행한다는 것은 강력한 기능이지만 동시에 위험할 수도 있습니다. 특히 기업 환경에서는 세밀한 권한 제어가 필수인데, MCP가 이런 요구사항을 얼마나 잘 충족할 수 있을지는 아직 불분명합니다. 잘못 설정된 도구 하나가 전체 시스템을 위험에 빠뜨릴 수도 있으니까요.

기업이 고려해야 할 현실적 문제들

기업 입장에서 보면 더 복잡한 문제들이 있습니다. 우선 대부분의 기존 도구들이 MCP를 지원하지 않습니다. 기업들이 MCP를 도입하려면 기존 API들을 다시 만들거나 중간에서 변환해주는 어댑터를 개발해야 합니다. 이런 추가 작업에는 당연히 비용과 시간이 들어갑니다.

벤더 종속 위험도 고려해야 합니다. 만약 도구들을 MCP 방식으로만 개발하고 나중에 Anthropic이 방향을 바꾸거나 다른 표준이 주류가 된다면? 그동안의 투자가 물거품이 될 수도 있습니다. 멀티 모델 전략이 일반화되고 있는 지금, 특정 벤더에 묶이는 것은 현명하지 않을 수 있습니다.

디버깅과 모니터링도 어려운 문제입니다. AI가 도구를 사용하는 이유나 과정이 모델 내부에 숨겨져 있어서, 문제가 생겼을 때 원인을 파악하기가 쉽지 않습니다. 기업 환경에서는 모든 작업에 대한 로그와 감사 기능이 필요한데, 이런 부분이 아직 충분히 고려되지 않은 것 같습니다.

MCP, 어떻게 접근해야 할까?

MCP는 신중한 접근이 필요합니다. 특히 Claude를 이미 사용하고 있는 조직이라면 작은 규모로 실험해볼 만합니다. 하지만 전면적인 도입은 아직 이르다고 봅니다.

현재 시점에서는 MCP에 너무 깊이 의존하지 않으면서도 유연성을 유지하는 전략이 좋을 것 같습니다. MCP 전용으로 도구를 개발하기보다는, 나중에 다른 프로토콜로도 쉽게 변환할 수 있도록 어댑터 패턴을 사용하는 것이 현명할 것입니다.

보안과 거버넌스 측면에서도 미리 준비해야 합니다. MCP를 사용하더라도 세밀한 권한 제어, 출력 검증, 실시간 모니터링 같은 기업급 보안 기능들은 별도로 구축해야 할 것으로 생각됩니다.

또한 LangChain과 같은 오픈소스 진영의 움직임도 주시해야 합니다. 이들이 벤더 중립적인 대안을 제시할 수도 있으니까요.

표준화 논의가 중요한 이유

결국 MCP의 성공 여부를 떠나서, AI 도구 통합의 표준화는 반드시 필요한 일입니다. 지금처럼 각 벤더마다 다른 방식을 사용한다면 AI 활용 비용은 계속 높아질 수밖에 없습니다. 개발자들이 도구를 연결하는 데만 대부분의 시간을 써야 한다면, AI의 진정한 가치를 실현하기 어렵겠죠.

MCP가 그 답이 될지, 아니면 다른 표준이 나타날지는 아직 모르겠습니다. 하지만 적어도 이런 논의가 시작되었다는 것 자체가 의미 있습니다. 앞으로 몇 년 안에 AI 도구 통합에 대한 업계 합의가 만들어질 가능성이 높아 보입니다.

기업들은 이런 변화를 미리 준비하면서도, 당장의 업무 효율성을 포기할 필요는 없습니다. 기존 시스템을 최대한 활용하면서 점진적으로 새로운 표준에 대응해 나가는 것이 현실적인 전략일 것입니다.

MCP와 같은 시도들이 계속 나타나고 발전해 나간다면, 언젠가는 AI 도구들도 웹 서비스처럼 자유롭게 연결하고 조합할 수 있는 날이 올 것입니다. 그때까지는 조금 더 기다리면서 지켜봐야 할 것 같습니다.

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