Ruby on Rails 애플리케이션을 위한 MCP(Model Context Protocol) 서비스 구축 및 활용 가이드

Episode #521 - Model Context Protocol

작성자
jeff
발행일
2025년 08월 03일

핵심 요약

  • 1 MCP는 애플리케이션의 데이터(리소스)와 기능(도구)을 AI가 활용할 수 있는 API 형태로 노출하여 지능형 서비스 구현을 가능하게 합니다.
  • 2 Ruby on Rails에서 `fast-mcp` 젬을 사용하여 MCP 서비스를 쉽게 구축할 수 있으며, 리소스 및 도구 정의를 통해 애플리케이션 기능을 외부에 연동합니다.
  • 3 MCP는 강력한 AI 통합 기능을 제공하지만, 민감 데이터 노출 및 예측 불가능한 AI 동작으로 인한 보안 위험을 최소화하기 위한 철저한 안전 장치 마련이 필수적입니다.

도입

Model Context Protocol(MCP)은 애플리케이션의 내부 데이터와 기능을 외부로 노출하는 API의 한 형태로, 리소스(Resources)와 도구(Tools)라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이 프로토콜은 특히 인공지능(AI)과의 통합을 염두에 두고 설계되어, AI가 애플리케이션의 데이터를 질의하고 특정 기능을 실행할 수 있도록 돕습니다. 본 영상에서는 Ruby on Rails 환경에서 `fast-mcp` 젬을 활용하여 MCP 서비스를 구축하고, 이를 통해 애플리케이션의 잠재력을 확장하는 방법과 함께 발생할 수 있는 보안 문제 및 주의사항을 심층적으로 다룹니다.

1. MCP 서비스 구축 및 기본 구성

Ruby on Rails에서 MCP 서비스 구축은 fast-mcp 젬 설치와 bin/rails generate fast_mcp install 명령으로 시작됩니다. 이 과정에서 config/initializers/mcp.rb 설정 파일과 app/tools, app/resources 디렉터리가 생성되어 애플리케이션의 데이터와 기능을 MCP를 통해 외부에 노출할 준비가 됩니다.

2. 리소스(Resources) 정의 및 데이터 노출 주의사항

리소스는 애플리케이션의 데이터를 외부에 제공하는 역할을 하며, app/resources에 정의됩니다. DSL을 사용하여 엔드포인트와 설명을 명시하고, content 블록 내에서 실제 데이터를 JSON 형태로 반환합니다. 예를 들어, 사용자 정보를 노출할 수 있습니다. 이때 as_json과 같은 메서드를 사용할 경우 사용자 ID, 생성/업데이트 시간 등 민감한 정보가 여과 없이 노출될 수 있으므로, 반드시 노출 범위를 제한하고 필요한 속성만 선택적으로 제공하도록 주의해야 합니다.

3. 도구(Tools) 정의 및 활용의 보안 위험성

도구는 애플리케이션의 특정 기능을 외부에서 실행할 수 있도록 정의됩니다. app/tools에 구현되며, requires로 인자를 지정하고 call 메서드 내에서 실제 로직을 처리합니다. 사용자 생성과 같은 데이터 변경(mutating) 도구는 특히 AI와 연동될 때 매우 위험합니다. AI가 불완전하거나 잘못된 정보를 기반으로 도구를 실행하여 의도치 않은 데이터 생성이나 변경을 초래할 수 있기 때문입니다. 따라서 도구 사용에 대한 철저한 유효성 검사 및 접근 제어가 필수적입니다.

4. MCP 보안 설정 및 활용 시 고려사항

MCP 서비스의 보안은 config/initializers/mcp.rb 파일에서 localhost_only, allowed_origins 설정과 Rails 애플리케이션의 config.hosts 설정을 통해 제어됩니다. fast-mcpauthentication bearer header token을 통한 인증을 지원하지만, 커스텀 커넥터 사용 시 추가 보안 장치 마련이 필요할 수 있습니다. MCP는 AI 기반의 지능형 애플리케이션 개발에 강력한 도구이지만, 데이터 유출 및 무단 접근과 같은 보안 위험을 항상 염두에 두고 철저한 안전 장치를 마련하는 것이 중요합니다.

결론

MCP(Model Context Protocol)는 Ruby on Rails 애플리케이션에 AI 기능을 통합하여 더욱 지능적이고 사용자 친화적인 서비스를 구현할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 리소스와 도구를 통해 애플리케이션의 데이터와 기능을 효율적으로 외부에 노출함으로써, 개발자는 AI가 복잡한 작업을 자동화하고 사용자 질의에 응답하도록 할 수 있습니다. 하지만 이러한 강력한 기능은 동시에 보안에 대한 높은 주의를 요구합니다. 데이터 노출 범위 제한, 도구의 안전한 구현, 그리고 철저한 인증 및 인가 메커니즘 적용을 통해 잠재적 위험을 최소화하면서 MCP의 이점을 최대한 활용하는 것이 중요합니다.

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