왜 MCP를 구축해야 할까? 채택의 4단계 — API 액세스부터 전사적 시맨틱 레이어까지
Source: Dev.to
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1. 간단한 API‑접근 사용 사례
가장 명백한 시나리오: 에이전트에게
“analyze the Telegram channel @llm_under_hood, identify topics and popular posts”에이전트는 Telegram API를 호출하고, 게시물을 가져와서, 메트릭을 계산한 뒤 분석 결과를 반환합니다.
2. MCP로 추상화 수준 높이기
AI는 서버와 데이터 위치를 잊어버리거나, 구문 오류를 발생시키거나, 컨텍스트를 오해하는 등 실수를 자주 합니다. MCP는 추상화 수준을 높여 이러한 문제를 해결합니다.
예시: 작은 MCP 서버 3개 (각각 ≈200‑300 줄, TypeScript)
- infra –
vm_health는 상태 보고서(12개 이상의 임계값 알림)를 생성하고,container_logs는 로그를 반환하며,redis_query는 Redis 쿼리를 실행합니다. - deps – 5개의 저장소에 걸친
dep_versions,tag_api_types,update_consumer. 의존성 버전 확인 및 API‑타입 동기화를 처리합니다. - s3 –
s3_org_tree,s3_device_files,s3_cat. “어제 디바이스 X의 파일을 보여줘”와 같은 작업을 무한히 이어지는aws s3 ls경로 없이 제공합니다.
MCP 없이
ssh user@server "docker exec redis redis-cli -a $PASS INFO memory | grep used_memory_human"에이전트가 명령을 잘못 조합하는 경우가 흔합니다.
MCP와 함께
redis_query({ server: "audioserver", command: "INFO memory" })하나의 툴 호출만으로 취약하고 다단계인 SSH 명령을 대체합니다.
3. 도메인‑특정 래퍼
의존성 관리
dep_versions는 여러 저장소에 걸쳐 버전을 조회할 수 있으며, tag_api_types와 update_consumer는 API 계약을 자동으로 동기화합니다.
S3 탐색
s3_org_tree, s3_device_files, s3_cat와 같은 함수는 사용자가 “어제의 장치 X 파일을 보여줘”와 같은 고수준 질문을 길고 복잡한 aws s3 ls 경로를 구성하지 않고도 할 수 있게 합니다.
4. 전사적 접근을 위한 시맨틱 레이어
MCP 서버는 API뿐만 아니라 전체 시맨틱 레이어를 래핑할 수 있습니다. 데이터가 이미 준비되고 라벨링되어 있기 때문에 에이전트는 원시 스키마가 아니라 비즈니스 개념으로 작업합니다.
- 예시 질의:
- “어제의 트래픽 인사이트를 보여줘”
- “어떤 ASN을 차단해야 할까?”
- “가장 많은 수익을 창출한 사용자는 누구인가?”
에이전트는 테이블 이름, 조인 로직, 필터링 규칙을 알 필요가 없습니다—MCP 서버가 이를 모두 캡슐화합니다. 이를 통해 분석가는 시맨틱 레이어를 한 번만 구축하고, 비기술 관리자까지 포함한 전체 팀에 권한을 부여할 수 있습니다.
5. 역할 기반 접근 및 산업 채택
- Google Search Console – 자격 증명을 배포하는 대신, 내부 OAuth 흐름이 기업 SSO 및 역할에 따라 접근을 부여합니다.
- Revenue dashboards – 일부 사용자는 어제의 매출을 볼 수 있고, 다른 사용자는 볼 수 없으며, 이는 도구 수준에서 강제됩니다.
이 패턴은 이제 표준이 되었습니다. Sentry, Stripe, GitHub, Atlassian, Cloudflare, Supabase, Linear, Grafana, Playwright, AWS, Terraform, MongoDB 등 많은 기업이 OAuth 2.1을 사용해 원격 MCP 서버를 노출합니다. 사용자는 URL을 추가하고 브라우저를 통해 로그인한 뒤 바로 작업을 시작합니다—구성 없이.
6. 프로덕션 패턴 분석
우리는 위 공급업체들의 50개 프로덕션 MCP 서버의 소스 코드와 문서를 검토하고, 다음과 같은 Claude Code 스킬로 결과를 정리했습니다:
- Architecture – 전송 방식 선택 (STDIO vs. Streamable HTTP), 배포 모델, OAuth 2.1.
- Tool design – 명명 규칙, LLM‑친화적 설명, 도구 수 관리 (1 → 1400+).
- Implementation – 오류 처리, 보안, 프롬프트 인젝션 방지, 토큰 최적화.
- Operations – MCP Inspector를 이용한 디버깅, LLM‑기반 평가 테스트, Docker 배포.
- Industry patterns – 프로덕션에서 도출된 상위 35개 패턴, 사전 릴리스 체크리스트.
7. MCP 구축을 위한 Claude Code 스킬
스킬은 Claude Code 스킬(23 섹션)로 패키징되어 있습니다. ~/.claude/skills/ 디렉터리에 넣고 /mcp-guide를 실행하세요:
MCP Building Guide Skill on GitLab
에이전트는 MCP 서버를 계획, 개발 또는 검토할 때 자동으로 이러한 모범 사례를 적용합니다.