대규모 언어 모델 (LLMs)은 AI 기반 소프트웨어 엔지니어링에서 점점 더 많이 사용되고 있지만, 복잡한 작업 실행 및 다중 도구 조정 (multi-tool coordination)에서의 한계로 인해 Model Context Protocol (MCP)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 기존 연구는 주로 MCP의 기술적 설계에 집중되어 왔으며, 특히 배포 과제, 운영 리스크 및 실무자 기대 사항과 관련하여 기업 실무에서 MCP가 어떻게 채택되고 사용되는지에 대한 실증적 증거는 제한적이었습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 우리는 인터넷 및 금융 분야 8개 기업의 실무자 20명을 대상으로 반구조화된 인터뷰 (semi-structured interviews)를 진행했습니다. 연구 결과에 따르면, MCP는 LLM 기반 워크플로우에서 교차 시스템 협업 (cross-system collaboration), 작업 디커플링 (task decoupling), 지식 재사용을 지원한다는 점에서 가치를 인정받고 있으나, 생태계 파편화 (ecosystem fragmentation), 컴포넌트 간 조정의 어려움, 그리고 분산 상태 관리 (distributed state management) 및 결함 진단 (fault diagnosis)에서의 미해결 문제들로 인해 채택이 제약되고 있는 것으로 나타났습니다. 또한 참가자들은 더 나은 표준화, 로우코드 (low-code) 또는 플러그인 기반 접근 방식을 통한 채택 장벽 완화, 그리고 더 체계적인 운영 지원에 대한 강력한 요구를 표명했습니다. 이러한 결과는 기업의 MCP 실무에 대한 초기 실증적 증거를 제공하며, 실제 소프트웨어 엔지니어링 환경에서 MCP의 표준화, 사용성 및 배포 준비성을 향상시키기 위한 실질적인 시사점을 제공합니다.