MCP(Model Context Protocol)에 부쳐

Posted on Sunday, April 6, 2025.

청소를 하며 창문을 열어두었더니 시원한 바람이 들어왔다. 엊그제가 겨울이었지만 금세 봄이 오고, 이제 곧 여름이 다가올 것 같다. 매일같이 쏟아지는 기술 기사 속에서 세상의 변화 속도는 어지러울 지경이다. 다가올 미래는 어제까지 알고 있던 풍경과는 전혀 다를지도 모른다.

기업 업무에 LLM을 활용하는 건 피할 수 없는 흐름이다. 보안 문제로 도입을 주저하는 경우도 많지만, 옆 차가 앞서 달리는 걸 바라보고만 있을 순 없다. 흥미로운 점은 도입 방식이 크게 두 갈래로 나뉜다는 것이다. 하나는 기업이 직접 LLM을 구축해 내부 데이터 창고에 접근하게 하는 방식이다. 집안을 새로 고쳐 지어 한 방 한 방을 LLM이 돌아다니며 탐색하게 하는 셈이다. 기업은 이 AI를 길러내고 다듬어 환경에 맞춰 최적화한다.

다른 하나는 외부의 LLM이 기업 데이터를 활용하는 방식이다. 최근 이 방향을 위해 MCP(Model Context Protocol)라는 가교가 제시되고 있다. “AI용 범용 포트”라고 표현할 수도 있다. Anthropic이 이 구조를 제안한 뒤 Microsoft나 Cursor 같은 회사들도 관심을 보였다. MCP를 통해 LLM은 기업 시스템에 자연스럽게 접근해 은행 계좌 정보, 고객 상담 기록, 프로젝트 관리 데이터 등에서 맥락을 얻고 분석을 수행할 수 있다. 말하자면 기업이 LLM을 위해 대문을 열어주는 쪽이다.

기업 내부에 LLM을 들이는 방식이든, MCP를 통해 외부 LLM에 문을 여는 방식이든 어느 쪽이 더 나은지는 쉽게 말하기 어렵다. 전자는 자신만을 위한 전담 AI 분석가를 두는 셈이다. 민감한 데이터를 외부로 내보내지 않을 수 있고, 세밀한 조율도 가능하다. 다만 모델 구축과 유지라는 큰 부담이 따른다.

MCP 방식은 훨씬 수월하다. 이미 길러진 LLM을 불러와 필요한 정보만 연결하면 된다. 그러나 이 방식도 위험이 따른다. 기밀 시스템과 데이터를 오가는 동안 발생할 수 있는 보안 리스크 때문이다. 인증 토큰이나 접근 권한이 한데 모이기 때문에, 하나의 취약점이 전체로 번질 수 있다. 간단히 해결할 수 있는 문제가 아니다.

MCP의 등장은 기업 입장에서 새로운 시대의 신호이기도 하다. AI는 이제 특정 데이터에만 머물지 않는다. 고객정보, 판매 이력, 마케팅 자료, 내부 위키까지 모두 연결되어 더 풍부한 맥락과 통찰을 제공한다. 오래된 기록과 새로운 소식을 종합해 뜻밖의 예리한 답변을 내놓기도 한다. 이것이 MCP의 매력이다. 하지만 강력한 힘엔 그만큼 위험이 따른다. MCP 서버 하나만 뚫려도 연동된 시스템 전체가 침투당할 수 있다. 이건 분명 양날의 검이다.

그럼에도 많은 기업이 MCP에 관심을 갖는 건 이익이 위험보다 매력적이기 때문이다. 업무 효율이 올라가고 LLM이 대신하는 일이 늘어날수록 사람들은 더 중요한 일에 집중할 수 있다. AI가 중요한 데이터를 파고들어 예측하지 못한 인사이트를 제공하는 경우도 많다. 작더라도 경쟁에서 우위를 가질 수 있다면 기업들은 이를 외면하지 않는다.

결국 우리는 두 갈래 길 중 하나를 선택해야 한다. 사내에 LLM을 직접 들여와 모든 것을 통제하는 보수적인 방식, 혹은 MCP를 통해 외부 LLM을 활용하되 보다 정교한 보안 통제를 병행하는 방식. 어떤 선택이든 책임은 스스로 져야 한다. 무엇을 얻고 무엇을 감수할지 분명히 안다면, 방향은 자연스럽게 정해질 것이다.

이런 생각들을 정리하다 보면 오히려 마음이 가벼워지기도 한다. 세상은 언제나 완전한 안전과 완전한 효율을 동 시에 제공하진 않는다. 그렇다고 아무것도 하지 않기엔 도구는 점점 더 좋아지고 있다. MCP가 보여주는 가능성과 그 안에 담긴 위험은, 지금 우리가 마주한 가장 흥미로운 화두가 아닐까.. 그렇게 생각하니 창밖에서 불어오는 바람도 어딘가 묘하게 상쾌해지는 기분이다. 멈췄던 청소기의 전원을 다시 켜고, 청소를 계속한다.