칼럼 | MCP가 여는 데브옵스의 새로운 AI 시대

보안 측면에서는, MCP 에이전트 역시 생성형AI 기반 기술이 공통적으로 안고 있는 위험을 모두 내포하고 있다. MCP 서버가 접근할 수 있는 모든 리소스가 외부 AI 모델에 노출될 수 있기 때문에, 민감한 데이터가 유출될 가능성이 존재한다. 이를 방지하는 한 가지 방법은 서드파티 모델을 사용하는 대신, 자체 서버나 방화벽 뒤에 위치한 서버에서 모델을 직접 호스팅하는 방식이다. 그러나 모든 모델이 이 방식과 호환되는 것은 아니며, 이 또한 MCP 설정을 복잡하게 만드는 요소로 작용한다.

또한 MCP 서버가 사용자가 원치 않는 작업, 예컨대 중요한 리소스를 삭제하는 작업을 수행할 위험도 존재한다. 이런 문제를 통제하려면 최소 권한 원칙(least-privilege principle)을 기반으로 MCP 서버를 설계하고 관리해야 한다. 즉, 서버가 특정 용도에 필요한 최소한의 리소스에만 접근할 수 있도록 제약을 두는 방식이다. MCP 서버의 권한은 기본적으로 사용자의 보안 권한 수준에 따라 제한되기 때문에, 관리자가 사용자 권한을 엄격히 설정하면 MCP가 야기할 수 있는 보안 리스크도 함께 제한할 수 있다.

데브옵스의 미래, MCP가 이끄는 AI 활용 혁신

물론 MCP는 완벽한 기술은 아니다. 그러나 데브옵스 환경에서 AI를 활용하는 방식에 있어서는 한 단계 도약을 이끌어낼 수 있는 기술임은 분명하다. 이미 사용할 수 있는 수준에 도달한 기술이기도 하며, 데브옵스 엔지니어가 오늘 당장 실무에 적용할 수 있다. 향후에는 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD)처럼 데브옵스의 필수 기술로 자리 잡을 가능성이 높다.