MCP(Model Context Protocol)의 치명적 결함: AI 통합 표준화의 함정과 분산 시스템의 교훈

핵심 트렌드: AI 도구 통합 표준화를 표방하는 MCP(Model Context Protocol)가 40년간 축적된 분산 시스템의 핵심 원칙과 실무적 요구사항을 무시하여 엔터프라이즈 환경에서 심각한 운영 리스크를 초래할 수 있다는 비판이 제기되고 있습니다.

주요 변화 및 영향:
* 핵심 기능 부재: MCP는 운영 신뢰성, 유형 안전성, 보안, 관찰 가능성, 코스트 관리 등 엔터프라이즈 환경에 필수적인 기능들이 결여되어 있습니다.
* 외부 의존성 및 파편화: 필수 기능들을 외부 라이브러리에 의존하며, 이는 프로토콜 파편화, 통합 복잡성 증가, 감사 및 보안 관리 부담을 야기합니다.
* 과거 기술의 교훈 무시: UNIX RPC의 XDR/IDL, CORBA의 IDL, REST의 stateless/캐시, SOAP의 기계 판독 계약, gRPC의 분산 추적/데드라인 등 40년간 축적된 분산 시스템의 성숙한 원칙들을 무시하고 있습니다.
* 타입 안전성 문제: 스키마 없는 JSON 사용으로 런타임 타입 오류가 발생하여 금융, 헬스케어 등 치명적인 현업에서 데이터 오류 및 품질 문제를 일으킬 수 있습니다.
* 운영 및 확장성 제약: stateless 구분 모호, 캐시/idempotency 지원 부재 등으로 서버 확장, 리트라이, 로드밸런싱이 어렵습니다.
* 보안 취약성: 보안 기능 미비, OAuth 2.1의 HTTP 전송 단독 지원, stdio의 환경변수 의존 등 보안 통제가 부족합니다.
* 관찰 가능성 및 디버깅 난항: 분산 추적, 상관관계 ID 부재로 디버깅 및 오류 추적에 과도한 시간이 소요되며, 비용 관리 및 사용량 추적이 어렵습니다.
* 서비스 디스커버리 및 버전 관리 부재: 가용성, 다중 리전 확장, 무정지 업데이트가 불가능하며, 도구 업데이트 시 클라이언트 전체가 깨질 위험이 있습니다.
* 퍼포먼스 한계: JSON 오버헤드, 커넥션 풀링 부재, 구식 통신 패턴 반복 등으로 성능 효율성이 떨어집니다.
* AI 붐 편승: AI에 대한 과도한 시장 기대감으로 건축적 성숙 없이 도입이 앞당겨지고 있으며, 이는 결국 운영 실패와 불필요한 비용 발생으로 이어질 위험이 큽니다.

트렌드 임팩트:
MCP의 조기 도입은 엔터프라이즈에 심각한 장애, 운영 리스크, 중복 개발, 불필요한 비용 발생을 초래할 수 있습니다. AI가 민감한 영역에 진입함에 따라 이러한 위험성은 더욱 증대됩니다. 장기적으로는 프로토콜의 파편화와 중복 개발을 방지하고, 40년간 축적된 분산 시스템의 발전 역사를 통해 교훈을 얻는 것이 중요합니다.

업계 반응 및 전망:
MCP 옹호자들은 이를 '프로덕션-ready 인프라'로 소개하지만, 실제로는 개발 편의성에 치우쳐 운영 견고함이 부족하다는 비판이 지배적입니다. 2025년 3월 26일 판 또한 뒤늦게 발견된 결함들을 임시 추가한 패치노트에 불과하며, 이는 엔터프라이즈 요구사항에 대한 본질적 이해 부족을 방증합니다. AI 산업은 기존 분산 시스템의 성공 및 실패 경험에서 배우거나, 같은 실수를 반복할 기로에 서 있습니다.