모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 숨은 문제점: 실제 활용시의 고려사항

최근 며칠과 몇 주 동안 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)에 대한 이야기를 많이 들어보셨을 것입니다. 이 기술은 이제 거의 모든 디지털 제품을 보유한 회사들이 빠뜨리지 않기 위해 어떤 형태로든 MCP 지원을 도입하고 있다는 느낌이 드네요. AI의 초기 시절에는 PDF나 유튜브 영상과 대화하는 것이 신기해졌습니다. MCP 덕분에 이제 이런 개념이 거의 모든 것과 대화할 수 있는 방향으로 발전했습니다: 데이터베이스, 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 파일 시스템, 이메일 등이 있습니다. 아마도 머지 않아 자동차와 스마트 홈까지 포함될 것으로 예상됩니다. 많은 사람들이 MCP를 AI의 USB-C라고 부르는데, 실제로 그만큼 다목적이고 유용합니다. 그러나 이런 뛰어난 가능성에도 불구하고, 실제 생산 환경에서 AI 애플리케이션을 구현하는 문제를 간과하고 있을지도 모릅니다. 이 문제는 아직 발생하지 않았지만, 언젠가 문제가 될 때까지 말하고 싶지 않은 부분일 수도 있습니다. MCP는 다양한 데이터 원천에 접근하고 결합하는 데 있어 엄청난 가능성을 제공합니다. 아침마다 이메일을 확인하고 연구를 진행한 후 응답을 작성하고 뉴스를 확인하는 등의 일련의 과정을 단순화할 수 있습니다. 그러나 실제 사용 환경에서 MCP 기반 AI 애플리케이션을 구현할 때 여러 가지 문제점이 surface할 수 있습니다. 첫째, 데이터 통합 문제: MCP는 다양한 소스에서 데이터를 쉽게 결합할 수 있지만, 각 소스의 데이터 형식과 구조가 다르다는 점을 고려해야 합니다. 이는 데이터 통합 과정에서 복잡성과 오류를 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, 이메일 시스템에서 추출한 데이터와 데이터베이스에서 가져온 데이터를 일관되게 처리하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 둘째, 보안 문제: MCP를 통해 다양한 시스템에 접근할 수 있게 되면, 보안 위험이 증가합니다. 특히 개인 정보와 민감한 데이터가 포함된 시스템에서 이는 더욱 중요한 문제입니다. 따라서 MCP를 사용하는 회사는 강력한 보안 조치를 취해야 합니다. 셋째, 성능 문제: MCP는 많은 데이터를 처리해야 하므로, 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 특히 실시간 응답이 필요한 경우, 데이터 처리 속도가 느려져 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있습니다. 넷째, 규제 문제: MCP를 사용하여 다양한 데이터를 수집하고 결합하는 것은 많은 국가에서 개인정보 보호법과 같은 법률에 위배될 수 있습니다. 따라서 MCP를 이용하는 회사는 관련 법규를 준수해야 하며, 필요하다면 법적 자문을 받아야 합니다. 다섯째, 기술 지원 문제: MCP는 새로운 기술로, 이를 구현하고 유지 관리하기 위한 전문 인력이 부족할 수 있습니다. 이는 개발 및 운영 비용을 증가시키고, 기술 문제 해결에 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 이러한 문제들을 고려하면서 MCP의 잠재력을 최대한 활용하려면 체계적인 접근이 필요합니다. 회사는 데이터 통합, 보안, 성능, 규제, 기술 지원 등 여러 측면을 고려하여 MCP를 안전하게 도입하고 활용해야 합니다. 업계 전문가들은 MCP의 가능성을 긍정적으로 평가하지만, 실제 구현 시 발생할 수 있는 문제들을 신중히 고려해야 한다고 지적합니다. MCP를 지원하는 회사들은 이러한 문제들을 미리 해결하고, 안전하면서도 효율적인 MCP 환경을 구성하는 것이 중요하다고 강조합니다. 특히, 보안과 데이터 통합은 MCP 성공의 핵심 요소로 꼽히고 있습니다.