칼럼 | 기업용 AI 에이전트를 위한 기반··· MCP 알아보기

AI가 실험 단계를 넘어 기업 핵심 인프라로 자리 잡으면서, CIO와 IT 리더는 빠르게 진화하는 기술 환경 속에서 조직을 이끌어 나가야 하는 과제에 직면하고 있다. 이 가운데 최근 주목받는 트렌드는 AI 에이전트의 부상이다. 이는 최소한의 사람 개입만으로 복잡한 다단계 업무를 수행하고 스스로 의사결정을 내리는 시스템이다. 최근 조사에 따르면 IT 전문가의 72%는 조직 내에 AI 에이전트를 이미 도입했다고 답했으며, 21%는 향후 24개월 이내에 도입할 계획이라고 밝혔다.

AI 에이전트는 큰 잠재력을 갖고 있지만, 결국은 익숙한 장벽에 부딪히고 있다. 바로 ‘통합’이다. 많은 신기술이 그렇듯 AI 에이전트도 비즈니스 데이터와 운영 논리가 존재하는 핵심 시스템과 분리되어 동작하는 경우가 많다. 표준화된 통합 구조 없이 도입된 AI는 확장성이 떨어지고, 유지비용이 높으며, 비즈니스 효과도 제한적일 수 있다. 실제로 가트너(Gartner)는 2026년까지 전체 AI 프로젝트의 60%가 AI에 적합한 데이터 부족으로 인해 폐기될 것이라고 전망했다.

이러한 한계를 해결할 해법으로 주목받는 것이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)이다. MCP는 AI 에이전트와 기업 시스템 간에 보안이 보장된 양방향 연결을 가능하게 해주는 개방형 표준으로, 특정 벤더에 종속되지 않는다. IT 관점에서 보면 MCP는 단순한 기술 혁신이 아니라, 지능형 자율 운영을 지원하는 IT 인프라 전략의 전환점이라 할 수 있다.

MCP가 필요한 이유

기존에는 기업 시스템에 신기술을 통합할 때 API나 커넥터, 미들웨어 등을 개별 맞춤형으로 개발해야 했다. 이런 접근 방식이 파일럿 프로젝트에서는 가능하지만, 조직 전반에 AI를 확산하려는 단계에서는 유지하기 어렵다.

MCP는 AI 에이전트가 다음과 같은 기능을 수행할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공함으로써 개별 맞춤형 통합의 필요성을 없앤다.

• 스토리지, 애플리케이션, 서비스 전반의 구조화/비구조화 데이터 접근
• 다양한 도구 및 API와의 상호작용을 통해 의미 있는 작업 수행
• 변화하는 비즈니스 환경에 실시간으로 적응

이런 기능을 바탕으로 MCP는 자율형 AI 시스템과 복잡한 기업 IT 환경을 연결하는 범용 번역기 역할을 하게 된다.

파일럿을 넘어 확장 가능한 AI로 ROI 실현

AI 투자에 대한 가시적인 성과를 요구받는 IT 리더에게 MCP는 명확한 실행 경로를 제시한다. MCP를 활용해 AI 시스템의 데이터 및 도구 접근 방식을 통합하면, 조직은 통합 비용을 줄이고 배포 속도를 높이며 기존 인프라를 재활용할 수 있다.

MCP는 특히 ‘한 번 구축하면 어디서든 통합 가능’한 구조를 지향한다. 이는 개발팀이 포인트-투-포인트 연결 작업보다 혁신 그 자체에 집중할 수 있도록 도와준다. 결과적으로 기술 부채를 줄이고 시스템 복원력과 AI 이니셔티브의 총소유비용(TCO)도 낮출 수 있다.

기업 IT 전략은 혁신과 통제를 동시에 고려해야 하는데, MCP는 이 균형을 직접적으로 해결할 수 있다. MCP는 사용자 동의 명시, 데이터 접근 감사 기능, 명확한 권한 모델, 경계가 적용된 보안 실행 환경 등을 기본적으로 지원한다. 이를 통해 데이터 거버넌스, 컴플라이언스, 사이버 보안 요구사항을 훼손하지 않고도 고도화된 AI 기능을 도입할 수 있다. 특히 규제가 엄격한 산업에서는 MCP의 존재가 단순한 파일럿 테스트에 그칠지, 자신 있게 확장 가능한 AI 시스템으로 진화할 수 있을지를 가르는 핵심 요인이 될 수 있다.

전략적 사용례

현실적인 적용 사례를 살펴보면, MCP는 핵심 IT 및 비즈니스 우선순위에 부합하는 다양한 에이전트 기반 애플리케이션을 가능하게 한다.

• 계약 인텔리전스: 법무와 구매 팀은 파일 저장소를 모니터링하고 핵심 조항을 추출하며, 불일치를 표시하고 계약 데이터베이스를 업데이트하는 에이전트를 활용할 수 있다. 이를 통해 검토 시간을 단축하고 준수를 강화할 수 있다.
• 연구 요약: R&D 부서는 내부 연구를 분석하고 패턴을 식별하며 구조화된 지식을 생성하는 에이전트를 통해 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있다.
• AEC 분야의 프로젝트 조율: 건축, 엔지니어링, 건설 업계는 문서 버전 관리, 코드 위반 감지, 보고 자동화 등을 에이전트를 통해 수행함으로써 협업 효율을 높이고 오류를 줄일 수 있다.

이런 사례는 MCP를 통해 IT 리더가 아키텍처와 데이터 정책에 대한 중앙 통제를 유지하면서도, 각 비즈니스 부서가 지능형 워크플로우를 자율적으로 구축하고 개선할 수 있도록 지원할 수 있음을 보여준다.

실질적인 도입 전략

MCP는 기존 IT 인프라 스택을 전면 교체하지 않고도 도입 가능하다. 다음과 같은 방식을 통해 단계적으로 접근할 수 있다.

• 파일 저장소, 협업 플랫폼, 데이터베이스 등 자주 사용하는 시스템부터 적용
• 샌드박스 환경에서 에이전트 기능을 안전하게 테스트
• 레거시 또는 독점 시스템에 맞춘 커스텀 커넥터를 내부 또는 오픈소스로 개발

이 접근 방식은 기업의 IT 변화 관리 프로세스에 부합하며, 팀이 시제품 테스트에서부터 확장 배포까지의 혼란을 최소화할 수 있도록 지원한다.

MCP는 하이브리드 클라우드 아키텍처와 함께 도입할 때 가장 효과적이다. 왜일까? 하이브리드 클라우드는 온프레미스와 클라우드 환경 전반에서 데이터 및 애플리케이션 접근을 원활히 보장하며, MCP는 앞서 언급한 대로 표준화되고 안전하며 확장 가능한 통합 수단을 제공한다. 두 기술을 결합하면 AI 에이전트가 거버넌스, 성능, 데이터 위치 관련 요구사항을 충족하면서 다양한 시스템에서 안정적으로 작동할 기반이 마련된다. 이는 기업이 운영 탄력성과 규제 준수를 유지하면서 혁신을 추진할 수 있도록 하며, 전사적으로 성공적이고 효율적인 에이전틱 AI 구현을 보장한다.

에이전틱 AI가 현대 비즈니스 운영의 핵심 축이 되어가는 지금, 시스템 간의 연결성과 데이터 접근의 표준화 수준이 곧 성공과 정체를 가르는 기준이 될 수 있다. MCP는 단순한 기술 표준이 아니다. 상호운용 가능한 AI 기업으로 전환하는 데 필요한 촉매로 자리매김하고 있다.
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