MCP가 Agentic AI의 데이터 문제를 해결하겠다고 약속했다. 하지만 아직 부족한 점은 다음과 같다.
Source: Dev.to
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문제는 MCP가 아니다. 위에 무엇이 빠졌는가
MCP는 연결 문제를 해결했지만, 새로운 과제를 도입했다:
도구 과부하
Microsoft 연구원들은 7,000개 이상의 MCP 서버에서 775개의 이름 충돌 도구가 존재한다는 것을 발견했으며, 가장 흔한 충돌은 search이다. OpenAI는 도구 목록을 20개 이하로 유지할 것을 권장하지만, GitHub의 MCP만 해도 약 40개의 도구를 제공한다. LLM에 너무 많은 도구가 제시되면 올바른 도구를 선택하기 어려워지고, 성능이 저하된다.
컨텍스트 부족
거대한 컨텍스트 윈도우를 가지고 있더라도, LLM은 원시 데이터베이스 덤프를 효율적으로 처리할 수 없다. 연구에 따르면 상위 MCP 도구들은 평균 557,766 토큰을 반환하며, 이는 대부분의 모델을 압도하기에 충분하다. 에이전트는 전체 데이터가 아니라 관련 데이터가 필요하다.
비용이 많이 드는 도구 호출 루프
각 도구 호출은 라운드‑트립을 포함한다: LLM → 클라이언트 → 도구 → 클라이언트 → LLM. 각 루프에는 전체 도구 목록과 대화 기록이 포함된다. 다단계 작업에서는 토큰이 빠르게 소모된다.
지능형 라우팅 부재
MCP는 도구를 모델에 연결하지만, 어떤 도구를 사용할지는 누가 결정하는가? 현재 그 결정은 LLM 자체에 맡겨져 있으며, 옵션이 수십 개에 달할 때는 최적이 아니다.
누락된 레이어: 의미 라우팅
LLM과 MCP 도구 사이에 다음과 같은 레이어가 있다면 어떨까요:
- 도구를 선택하기 전에 의도를 이해한다
- 쿼리를 자동으로 적절한 데이터 소스로 라우팅한다
- 토큰 홍수 대신 집중된 데이터를 반환한다
- 다중 의도 쿼리를 지능적으로 처리한다
이것이 OneConnecter의 아이디어입니다.
작동 방식
flowchart TD
User["User: \"weather London Bitcoin price gold futures\""] --> IntentSplitter
IntentSplitter["Intent Splitter\n(Detects 3 separate intents)"] --> SplitArray["[\"weather London\", \"BTC price\", \"gold futures\"]"]
SplitArray --> SemanticRouter
SemanticRouter["Semantic Router\n(Routes each to the right agent)"] --> Agents
Agents --> Combined["Combined, structured response"]LLM은 40개 이상의 도구를 보지 않습니다; 하나의 엔드포인트만 보고, 그 엔드포인트가 선별된 전문 에이전트로 지능적으로 라우팅합니다.
실제 결과
- 78 % 토큰 감소 원시 웹 검색 대비 (시맨틱 캐싱)
- 서브초 라우팅 올바른 데이터 에이전트로
- 깨끗하고 구조화된 응답 — HTML 덤프나 토큰 홍수가 아님
예시 쿼리 (시스템을 통한):
Query: "NVDA stock price market cap"
Response:
- NVDA stock price: $142.50 (+2.3%)
- NVDA market cap: $3.48T
Time: 1.2 s total (including intent split + parallel agent calls)의도 분할기는 엔티티 복제(NVDA)를 하위 쿼리들에 걸쳐 수행한다는 것을 알고 있다—정규식 기반 분할기가 놓칠 수 있는 부분이다.
아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OneConnecter │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Intent Splitter │ Qwen3 4B on Modal (~950 ms) │
│ Semantic Router │ Vector embeddings + similarity search │
│ Data Agents │ Weather, Crypto, Stocks, Commodities │
│ Semantic Cache │ Reduces redundant API calls │
│ MCP Interface │ Works with Claude, LangChain, etc. │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘OneConnecter는 MCP와 호환되므로 Claude Desktop, LangChain 또는 모든 MCP 클라이언트에 연결하여 순수 MCP가 해결하지 못하는 문제들을 해결할 수 있습니다.
왜 이것이 중요한가
업계에서는 “컨텍스트 기아”와 “툴‑스페이스 간섭”을 해결되지 않은 문제처럼 이야기합니다. 실제로는 그렇지 않습니다. 해결책은 지능형 라우팅 레이어입니다.
MCP는 인프라입니다. 지금 우리가 필요한 것은 오케스트레이션—사용자가 원하는 것을 이해하고 LLM을 과부하시키지 않으면서 적절한 데이터를 가져오는 것입니다.
사용해 보기
OneConnecter는 oneconnecter.io에서 라이브 중입니다.
초기 액세스 에이전트에는 다음이 포함됩니다:
- 실시간 날씨 데이터
- 암호화폐 가격
- 주식 시장 데이터
- 상품 선물
- 기업 인텔리전스
- 주간으로 추가 에이전트 제공
에이전트 기반 시스템을 구축하면서 위에서 언급한 어려움에 부딪히고 있다면, 여러분의 이야기를 듣고 싶습니다. 댓글을 남기거나 Discord에서 저를 찾아 주세요.
다음 단계
- RAG 지식 에이전트 — 인용이 포함된 선별된 과학/학술 데이터
- 더 많은 데이터 에이전트 — 항공편, 레스토랑, 뉴스, 채용
- 향상된 캐싱 — 일반 쿼리를 위한 예측 사전 가져오기
목표는 MCP를 대체하는 것이 아니라 실제 운영 환경에서 제대로 작동하도록 하는 것입니다.
Techne Labs에서 OneConnecter를 구축 중입니다. 진행 과정을 함께 지켜봐 주세요.
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