MCP는 모든 기업용 에이전트 아키텍처 질문에 대한 기본 답변이 되어가고 있습니다. 내부 데이터에 접근해야 하나요? MCP. 회사의 API를 호출해야 하나요? MCP. 두 에이전트가 통신해야 하나요? MCP. 내부 AI 플랫폼을 구축해야 하나요? 모든 것 앞에 MCP 서버를 두세요.

MCP 서버는 AI 플랫폼이 아닙니다.

MCP 서버는 어떤 소스가 권위 있는지 결정하지 않습니다. 비즈니스 트랜잭션 (Business transactions)을 보존하지 않습니다. 직원이 결제를 승인할 수 있는지 여부를 확립하지 않습니다. 인간의 승인을 위해 3일을 기다리는 프로세스를 실행하지 않습니다. 에이전트가 올바른 도구를 선택했는지 또는 정확한 결과를 생성했는지 결정하지 않습니다.

MCP는 하나의 경계, 즉 AI 애플리케이션과 기능 (Capability) 사이의 연결을 표준화합니다. 기업용 에이전트 플랫폼은 그 외 여러 경계를 처리해야 합니다.

누가 무엇을 만들었으며, 그것이 왜 중요한가

이 프로토콜들은 서로 18개월 이내의 간격으로 등장했습니다. 네 개의 벤더, 네 개의 오픈 프로토콜, 네 개의 서로 다른 문제:

**MCP (Anthropic, 2024년 11월 오픈 소스화)**는 AI 클라이언트가 도구를 발견하고 호출하는 방식을 표준화합니다. 라이프사이클 협상 (Lifecycle negotiation) 기능이 있는 JSON-RPC 기반입니다. Claude, Cursor, VS Code 및 수십 개의 에이전트 프레임워크에서 채택되었습니다. 적합한 사례: 하나의 기능 인터페이스를 공유하는 여러 AI 클라이언트.

**A2A (Google, 2025년 4월; v1.0 2026년 1월)**는 독립적으로 운영되는 에이전트들이 서로에게 작업을 위임하는 방식을 표준화합니다. 조직 간, 벤더 간 에이전트 협업을 위해 구축되었으며, 현재 Linux Foundation에서 관리합니다. 적합한 사례: 원격 에이전트가 결과에 대한 책임을 갖는 "이 공급업체를 조사하고 보고서를 작성하라"와 같은 작업.

**AG-UI (CopilotKit, 2025년 오픈 소스)**는 에이전트 백엔드와 프론트엔드 사이의 스트리밍 연결을 표준화합니다. 적합한 사례: 실시간 상태, 대화형 UI, 채팅을 넘어선 인간 참여형 (Human-in-the-loop) 방식.

**AgentCore (AWS, 2025년)**는 에이전트 신원 (Identity), 기능 게이트웨이 (Capability gateways) 및 런타임 (Runtime)을 위한 관리형 인프라를 제공합니다. 적합한 사례: AWS 환경에서의 자격 증명 관리 (Credential management), 워크로드 신원 (Workload identity) 및 게이트웨이 라우팅.

모두 열려 있습니다. 모두 다른 문제를 해결하고 있습니다. 어느 하나만으로는 프로덕션 환경의 기업용 플랫폼에 충분하지 않습니다.

일곱 가지 경계 (The seven boundaries)

'에이전트 통신(agent communication)'을 하나의 문제로 취급하는 것을 멈추면 아키텍처가 명확해집니다:

Capability (기능): 에이전트가 MCP 게이트웨이를 통해 create_refund_proposal(order_id, amount: 847, reason: "incorrect_charge", evidence: [...])를 호출함 → 주문 관리(order-management) 서비스로 전달.

Context (컨텍스트): 에이전트가 거버넌스가 적용된 데이터 제품(governed data products)으로부터 현재 정책(v4.2), 고객 이력(3년, 분쟁 0건), 반품 상태를 검색함.

Execution (실행): Step Functions가 내구성이 있는 워크플로(durable workflow)를 시작하고, 관리자에게 승인 요청을 보낸 뒤 최대 72시간 동안 대기함. 관리자는 모바일 알림을 통해 승인함.

Systems of record (기록 시스템): 워크플로가 SAP에서 환불을 실행하고, CRM 이벤트를 발행하며, 고객 알림을 트리거함. 감사 추적(Audit trail)은 모든 신원, 결정, 타임스탬프를 기록함.

에이전트는 해석과 증거 수집을 처리했습니다. 결과(consequences)를 수반하는 모든 작업은 결정론적 시스템(Deterministic systems)이 처리했습니다.

향후 2년을 형성할 5가지 트렌드

1. MCP는 API와 공존하며 에이전트-도구 간의 공통 커넥터가 됩니다. 기업 서비스는 기존의 REST/gRPC 인터페이스를 유지합니다. MCP는 에이전트 지향적인 어댑터(adapters)를 제공합니다.

2. 기능 발견(Capability discovery)이 기능 연결(Capability connection)보다 더 어려워집니다. 수천 개 중 적절하고 신뢰할 수 있는 도구를 찾고, 정책에 따라 필터링하며, 관련 있는 하위 집합을 제시하는 것—이것이 진정한 플랫폼의 과제입니다.

3. 코드가 정적 오케스트레이션(static orchestration)을 대체합니다. 모델은 샌드박스(sandboxes) 내부에서 임시 코드를 생성합니다. 경직된 시퀀스는 줄어들고, 안전한 실행 환경은 늘어납니다.

4. 에이전트 신원(Agent identity)이 보안 규율로 변모합니다. 조직은 에이전트 주체(agent principals)를 워크로드 및 사용자와 동일한 엄격함으로 관리합니다.

5. 기업 컨텍스트(Enterprise context)가 지속 가능한 우위가 됩니다. 모델은 개선되고 상호 교체 가능해집니다. 핵심 자산은 권위 있는 데이터, 비즈니스 의미론(business semantics), 고품질 도구, 그리고 권한 모델(permission models)입니다.

월요일 아침에 해야 할 일

1. 당신의 7가지 경계(boundaries)를 매핑하세요. 현재 어떤 경계가 존재합니까? 워크플로 엔진(workflow engine)의 대용으로 MCP를 사용하고 있는 곳은 어디입니까?

2. 모델이 결정론적(deterministic)이어야 하는 결정을 내리는 지점을 식별하세요. 우리가 가장 자주 목격하는 실패 사례는, 워크플로 게이트(workflow gate)가 실행을 중단시키지 못해 에이전트가 추론을 통해 환불을 실행해 버리는 경우입니다. 만약 에이전트가 그렇게 할 수 있다면, 당신에게는 제어 공백(control gap)이 존재하는 것입니다.

3. 추적 가능한(traced) 엔드 투 엔드(end-to-end) 사례를 하나 구축하세요. 실제 프로세스를 하나 선택하여 6개의 평면(planes) 전체를 통해 추적하고, 신뢰가 강제(enforced)되는 대신 당연하게 가정(assumed)되고 있는 지점을 식별하세요.

모델의 능력이 향상될수록 거버넌스가 적용된 기업 계층(governed enterprise layer)은 더 두꺼워집니다. 바로 그 지점에서 플랫폼 투자의 결실이 나타납니다.

이 시리즈의 다음 내용: MCP in Production: Tool Design, Catalogs, and the Gateway Problem — MCP를 대규모로 작동시키기 위한 실무자 가이드.