코드 기반 자동화의 우월성: MCP 대신 LLM의 코드 생성 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

개발자, DevOps 엔지니어, 자동화 도구 사용자

• 난이도: 중급 이상 (LLM 활용, 코드 생성, DevOps 개념 이해 필요)

핵심 요약

• MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 한계: 조합성 부족, 과도한 컨텍스트 소비로 인해 직접 코드 작성보다 효율성이 낮음
• 코드 기반 자동화의 강점: 검증 가능성, 확장성, 반복 실행 효율성, LLM과의 "코드 생성 → 심사 → 반복" 루프의 신뢰성
• LLM의 역할: 코드 생성 및 실행을 통해 "추론 기반 자동화"보다 더 높은 신뢰도와 확장성을 제공

섹션별 세부 요약

1. MCP의 한계와 문제점

• 조합성 부족: MCP는 여러 도구와의 통합이 어려워 복잡한 작업에 한계
• 과도한 컨텍스트 소비: MCP 사용 시 더 많은 문맥 정보가 필요해 효율성이 떨어짐
• 실험적 비교: GitHub MCP vs. gh CLI → gh CLI가 훨씬 빠르고 효과적

2. 코드 기반 자동화의 핵심 전략

• LLM + 코드 생성 루프: LLM이 코드를 생성 → 다른 LLM이 코드를 심사 → 반복 개선
• 검증 가능성: 코드는 공식/로직 자체를 검토할 수 있어 신뢰도 상승
• 예시: reStructuredText → Markdown 변환 시 코드 생성 + LLM 심사로 신뢰성 확보

3. MCP vs. 코드 기반 자동화 비교

• Playwright 사례: MCP 방식은 매 단계마다 추론이 필요해 디버깅 어려움
• 코드 기반 접근: 한 번 생성된 스크립트로 수십/수백 회 반복 실행 가능
• 비용/속도/신뢰성: 코드 기반 자동화가 MCP보다 우위

4. MCP의 미래 가능성과 한계

• MCP의 강점 영역: 특정 도메인(예: 금융 자동화)에서 유용할 수 있음
• 현재 한계: 추론에 의존 → 확장성 부족, 대규모 자동화에 적합하지 않음
• 향후 방향: 샌드박스 환경 개선, API 설계 최적화 필요

5. 실무 적용 전략

• LLM 활용: 코드 생성 → 심사 → 반복 개선 구조로 자동화 흐름 구축
• 비개발자 대상: 코드 생성 과정에 맥락 정보 추가 → 자연어 설명 가능
• 예시: Claude Code의 스니펫 활용, CLAUDE.md 파일로 명령 모음 관리

결론

• 핵심 팁: MCP 대신 LLM의 코드 생성 능력을 활용 → "코드 생성 → 심사 → 반복" 루프로 신뢰성과 확장성 확보
• 실무 적용: 코드 기반 자동화는 반복적 작업에 적합 → 검증 가능, 재사용성 우수
• 향후 방향: 샌드박스 환경 개선, API 설계 최적화로 MCP와 코드 기반 자동화의 역할 분리 필요