MCP 서버 구축 경험 보고서: 도전 과제와 전망

Building with MCP, for Real

작성자
발행일
2026년 01월 24일

핵심 요약

  • 1 MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션과 외부 시스템을 연결하는 오픈 소스 표준이나, 실제 구현에는 상당한 엔지니어링 노력이 요구됩니다.
  • 2 Claude Desktop과 TypeScript는 MCP 서버 코드 작성에 효과적이었으나, 데이터 품질 문제와 민감한 데이터 처리 시 보안 위험은 여전히 중요한 과제입니다.
  • 3 MCP는 현재 R&D 단계의 기술(Thoughtworks Technology Radar 'Assess' 단계)로, 신중한 평가와 투자가 필요하며, 즉각적인 핵심 비즈니스 성과를 기대하기는 어렵습니다.

도입

본 보고서는 R&D 지원을 위해 Model Context Protocol(MCP) 서버를 구축한 경험을 공유합니다. MCP는 AI 애플리케이션이 외부 시스템과 연동할 수 있도록 돕는 오픈 소스 표준으로, LLM이 Gmail이나 GitHub 같은 서비스에 직접 접근하여 사용자 이메일이나 파일을 활용할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 저자는 Claude Desktop을 활용하여 REST API 호출 및 SQL 쿼리 기능을 수행하는 두 가지 MCP 서버를 개발했습니다.

MCP 서버 구축의 성공 요인

  • 유용한 문서: MCP 문서는 간결하지만 유용하여, 단시간 내에 작동하는 서버를 구축할 수 있었습니다.

  • Claude Desktop의 코드 생성 능력: Claude Desktop은 MCP 서버 코드 생성에 탁월한 성능을 보였으며, 이는 MCP를 개발한 회사에서 제공하는 LLM의 특성상 놀라운 일은 아닙니다.

  • TypeScript의 이상적인 활용: LLM이 TypeScript에 대한 방대한 지식을 가지고 있어, MCP 서버 언어로 TypeScript를 활용하는 것이 매우 효과적이었습니다.

MCP 구현 시 직면한 도전 과제

  • 실질적인 엔지니어링 작업 필요: MCP는 ‘노코드’ 또는 ‘로우코드’ 솔루션이 아니며, 질문과 도구 간의 결합도가 높아 상당한 엔지니어링 노력이 요구됩니다. 복잡한 쿼리를 처리하려면 정교한 MCP 서버 구현이 필수적입니다.

  • 데이터 품질 문제 (Garbage In, Garbage Out): MCP는 데이터의 불완전성이나 모호성을 해결해주지 않습니다. 예를 들어, ‘전투 승리’와 같은 개념이 데이터마다 다르게 정의될 경우, LLM은 정확하고 의미 있는 답변을 제공하기 어렵습니다. 이는 데이터의 의미론적 이해와 추가적인 소프트웨어 개발의 필요성을 시사합니다.

  • 보안 문제: LLM에 민감한 클라이언트 데이터를 제공하는 것은 심각한 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 이러한 위험성에 대한 충분한 논의와 해결책 마련이 시급합니다.

개선을 위한 제언

  • 데이터 제약 해결: 데이터 저장소 사용자 설문조사를 통해 데이터 사용 방식을 파악하고, 이를 LLM 프롬프트에 활용하여 더 나은 답변을 유도할 수 있습니다. 특히 SQL MCP의 경우, LLM에 데이터베이스 스키마를 제공하는 것이 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

  • 에이전트 프로그래밍 고려: MCP를 활용한다면 에이전트 프로그래밍을 함께 고려하는 것이 효율적입니다. 이는 LLM이 이미 작성한 코드에 대해 다시 설명하는 불필요한 시간을 줄일 수 있습니다.

결론

MCP는 AI 애플리케이션의 외부 시스템 연동에 대한 큰 잠재력을 가지고 있지만, 현재는 여러 한계와 도전 과제를 안고 있습니다. Thoughtworks Technology Radar의 'Assess' 단계에 해당하는 기술로, 이는 신중한 검토와 투자가 필요하며, 당장의 핵심 비즈니스 성과를 기대하기보다는 R&D 차원에서 접근해야 함을 의미합니다. 저자는 MCP를 포함한 다양한 AI 솔루션에 대한 지속적인 학습과 실험을 통해 기술 발전에 기여할 것입니다.

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