LLM(Large Language Models)의 급격한 발전과 Model Context Protocol (MCP)의 도입은 지능형 에이전트가 결정론적이고 구조화된 방식을 통해 API와 상호작용하는 방식을 혁신했습니다 extcite{ModelContextProtocolIntro2025}. AutoMCP와 같은 일부 기존 시스템은 이전에는 완전히 수동이었던 MCP 서버 생성 프로세스를 자동화하려고 시도하지만, 진화하는 엔터프라이즈급 API와 그에 대응하는 MCP 툴셋(toolset) 구현 사이의 동기화를 유지해야 하는 반복적인 과제를 해결하지 못하고 있습니다 extcite{mastouri2025makingrestapisagentready}. 본 논문은 엔터프라이즈급 MCP 서버를 위한 명세 인식(specification-aware) 점진적 재생성 도구인 DeltaMCP를 소개합니다. DeltaMCP는 개발자가 해당 서비스의 OpenAPI 명세(specification)의 새로운 릴리스가 제공될 때, MCP 서버의 영향을 받는 툴링(tooling)만을 업데이트할 수 있도록 합니다. Azure REST API 명세를 평가 데이터셋으로 사용하여, DeltaMCP를 생성 품질 및 시스템 성능 측면에서 기존의 전체 생성(full generation) 방식과 비교하여 벤치마킹했습니다. 결과는 DeltaMCP를 통해 유지보수성과 버전 일관성을 향상시키는 동시에 개발자 오버헤드(overhead)를 줄일 수 있음을 보여줍니다. 본 연구는 LLM 기반 시스템을 위해 고충실도(high-fidelity)의 최신 MCP 서버 인프라를 유지하고자 하는 기업들에게 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다.