MCP, 이상과 현실 사이의 간극: AI 통합 표준의 현주소와 미래 과제

핵심 트렌드

MCP는 AI 모델과 임의의 도구 및 기능을 원활하게 연결하기 위한 보편적인 표준을 제시하지만, 현재 구현 및 사양의 한계로 인해 그 잠재력을 완전히 발휘하지 못하고 있는 상황입니다.

주요 변화 및 영향

• 이상과 현실의 괴리: MCP의 비전은 AI 모델과 외부 도구를 플러그 앤 플레이 방식으로 연결하는 것이지만, 현재 대부분의 구현은 tools 기능에만 국한되어 있으며, resources, roots, sampling 등 다른 중요한 기능들은 미구현이거나 설계상 결함이 존재합니다.
• 생태계의 단편화: 많은 MCP 서버들이 tools 기능만 구현하는 이유는 범용성 및 타 모델과의 호환성 때문입니다. 이는 결국 MCP의 전체적인 힘을 제한하는 요인이 됩니다.
• 트랜스포트 옵션의 문제점: STDIO 및 SSE 트랜스포트는 로컬 개발에는 유용하나, 프로덕션 환경에서의 확장성, 서버리스 호환성, 보안 및 관리 측면에서 여러 문제를 안고 있습니다. Streamable HTTP 트랜스포트가 개선된 방안이지만, 아직 널리 채택되지 않았고 구현 방식이 복잡합니다.
• 보안 및 설계 결함: 샘플링 기능은 LLM이 서버에 프롬프트를 보낼 수 있어 보안 및 신뢰도 문제를 야기하며, OAuth 통합 사양 또한 이중적인 역할 강요 등 설계상 오류를 포함하고 있습니다.
• 실무적 활용: Cursor나 Windsurf와 같은 일부 서비스는 MCP를 활용하여 개발 속도를 높이고 데이터베이스 접근성을 확보했지만, 이는 MCP의 제한된 기능만을 사용한 사례입니다.

트렌드 임팩트

MCP 생태계는 아직 초기 단계이며, 명확한 표준과 안정적인 구현이 뒷받침되지 않으면 잠재력이 크게 제한될 수 있습니다. 개발자는 MCP 도입 시 이러한 한계를 명확히 인지하고, 특정 기능 구현에 집중하거나 대안적인 접근 방식을 고려해야 합니다.

업계 반응 및 전망

MCP의 비전 자체는 매우 매력적이며 많은 기대를 받고 있지만, 현재의 구현 상태는 이 비전을 현실화하기에는 부족합니다. 개발자들은 범용성과 호환성을 이유로 가장 기본적인 기능(tools)에 집중하고 있으며, 이는 장기적으로 MCP의 확장성을 저해할 수 있습니다. Streamable HTTP와 같은 개선된 기술의 채택률을 높이고, OAuth 통합과 같은 설계적 문제를 해결하는 것이 MCP 생태계 발전에 필수적입니다.