MCP Server의 역할: AI 데이터 중재자의 등장
지난 글에서는 Model Context Protocol(MCP)이란 무엇이며,
AI 학습 시스템과 데이터 제공 시스템 간의 데이터 교환 방식 표준화가 왜 중요한지를 설명했다.
이번 글에서는 그 연장선으로, MCP Server의 등장 배경과 그 역할, 그리고
실무적으로 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 이야기해보고자 한다.
왜 Transfer API만으로는 부족할까?
내가 만든 시스템의 로그를 AI 모델에서 학습할 수 있도록 MCP 포맷으로 변환하는 Transfer API를 개발했다고 가정해 보자.
이 API는 다음과 같은 기능을 수행한다:
- 로그 데이터 → MCP 포맷으로 변환
- 요청 시 인증 헤더(API Key) 체크
- 요청한 모델에 필요한 필드만 가공하여 제공
이처럼 Transfer API는 이미 MCP 프로토콜에 부합하는 구조로 잘 설계되어 있었고,
단일 모델, 단일 데이터 소스 환경이라면 사실상 완전한 시스템이라고 볼 수도 있다.
그러나 확장성을 고려해보자
- 다른 로그, 시스템 로그, 방화벽 로그도 등도 AI 학습에 쓰고 싶다면
- 한 모델이 아닌 여러 AI 모델이 서로 다른 목적(Context)으로 로그를 학습하길 원한다면
- 내가 만든 시스템의 로그 자체가 방대해졌고, 모델별로 필요한 부분만 효율적으로 분리해서 제공해야 한다면
이런 상황에서 Transfer API 하나로 모든 것을 처리하려고 하면 다음과 같은 문제가 생길 수 있다.
- 모델이 불필요한 데이터를 받아와서 직접 필터링해야함 → 비효율
- 권한 제어가 힘듦 → 민감한 로그에 대한 오용 가능성
- 다양한 context(문맥)를 구분하지 못하면 모델이 혼란스러워질 수 있음
이때 필요한 것이 바로 MCP Server다.
MCP Server란 무엇인가?
MCP Server는 Transfer API를 중심으로 움직이는 시스템에 “중재자(Mediator)” 역할을 추가하는 구조다.
즉, 단일 API → 다중 API 환경으로의 전환을 자연스럽게 중개해주는 허브 계층이며, 주요 역할은 다음과 같다.
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역할
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설명
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Context 분리 및 라우팅
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context: login_failure
context: access_log 처럼 목적별로 로그를 분리하여 제공 |
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다양한 로그 소스 통합
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DB, 시스템로그, 외부API로그 등 여러 로그를 통합
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모델 - 데이터 매핑 관리
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어떤 AI 모델이 어떤 데이터를 학습해야 하는지 regstry 로 관리
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접근제어 및 인증
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context별 접근권한제어
ex) A모델은 접속로그만 접근 가능하도록 처리 |
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데이터 캐싱 및 큐잉
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자주 요청되는 context 데잍터를 캐싱하여 성능 향상 또는 비동기 큐 처리 지원
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시스템 구조 예시
MCP Server는 context별 분기와 중재, 권한 제어, 큐잉, 캐싱 등을 책임진다.
실제 도입 시 고려할 점
1. context registry 설계
- 어떤 context가 있으며, 그에 따른 필드 정의, 목적, 권한을 명확히 한다.
2. 모델 별 접근 정책 정의
- 모델 A는 어떤 context에 접근할 수 있는가? 어떤 필드는 제외해야 하는가?
3. 전처리 단계 이관 여부
- Transfer API에서 하던 전처리(예: 로그 정제, 포맷 변환)를 MCP Server로 점진적으로 이관할 수 있다.
4. 보안
- 민감한 로그의 경우 context 기반으로 암호화/비식별화 처리할 수 있도록 hook 포인트를 MCP Server에 둔다.
MCP Server는 기능 그 자체보다는 철학과 설계 구조다.
즉, 분리 가능한 것들을 문맥(Context) 중심으로 나누고, 데이터 제공자와 소비자 간의 최적화된 통로를 설계하는 것이다.