MCP, 분산 시스템에서 얻어진 소중한 교훈을 간과함

• MCP(Model Context Protocol) 는 AI 도구 통합 표준화를 내세우지만, 40년간 축적된 분산 시스템과 RPC 베스트 프랙티스를 무시하는 문제점이 있음
• 이로 인해 엔터프라이즈 환경에서는 운영의 신뢰성, 유형 안전성, 보안, 관찰 가능성, 코스트 관리 등 핵심 기능이 결여됨
• MCP는 필수적인 기능을 외부 라이브러리에 의존할 뿐 아니라, 프로토콜 파편화와 통합 복잡성, 감사·보안 관리 부담을 야기함
• 분산 추적, 스키마 버전 관리, 서비스 디스커버리, 성능 최적화 등 주요 운영 요구사항이 여전히 부족함
• MCP의 조기 도입은 AI 붐에 기대어 엔터프라이즈에 심각한 장애, 운영 리스크, 중복 개발, 불필요한 비용 발생으로 이어질 위험이 있음

MCP의 단순함이 초래할 위험

MCP(Model Context Protocol)는 AI 도구 간 통합을 'AI 분야의 USB-C'로 표방하며 도입 장벽을 낮추는 단순함을 강조함. 하지만 이 단순함이 오히려 분산 시스템에서 40년간 축적된 교훈을 무시하고 있어, 실제 운영 환경에서는 치명적인 기능 결함을 초래함. MCP를 현재 도입하는 기업들은 본질적으로 필수적인 RPC 시스템 기능이 빠진 기반 위에 시스템을 쌓고 있는 셈임.

현실과 기대의 위험한 격차

MCP 옹호자들은 이 프로토콜을 프로덕션-ready 인프라로 소개하지만, 실제 설계 철학은 개발편의성에 치우쳐 운영의 견고함이 부족함. 단기간 내 AI 도구를 연결할 수 있지만, 수백만 요청 단위로 실제 비즈니스에서 활용될 때는 치명적인 부실함을 드러냄. AI에 대한 과도한 시장 기대로 건축적 성숙 없이 도입이 앞당겨지고 있으며, 이는 결국 운영 실패로 이어질 위험이 큼.

40년 역사에서 반복되는 실수

• UNIX RPC(1982년) 에서는 32비트 정수와 같은 이종 시스템 간 데이터 호환을 위해 XDR(External Data Representation) 및 IDL(Interface Definition Language) 을 도입, 빌드타임에 타입 불일치 오류를 검출함
  MCP는 이 경험을 무시하고 스키마 없는 JSON과 비강제적 힌트만 제공함. 런타임에 타입 오류가 발생하며, AI가 잘못된 날짜를 생성하거나, 금융·헬스케어·제조 등 실제 현업에서 치명적 데이터 변환 오류와 품질 문제로 이어질 수 있음

• CORBA(1991년) 는 여러 언어 간 동일한 인터페이스 보장을 위해 OMG IDL을 사용했음. MCP는 각 언어가 별개로 구현되어, 직렬화 방식과 오류 처리 등에서 언어·라이브러리마다 일관성이 없어 통합의 악몽을 야기함

• REST(2000년) 는 stateless 구조, 버브(verb) 기반 의미 명확화, 캐시 헤더 등으로 대규모 확장성과 신뢰성을 확보함
  MCP는 stateful/stateless 구분이 모호하고, 캐시·표준 요청 의미 구분·idempotency 지원이 없음. 서버 확장과 리트라이, 로드밸런싱이 극도로 어려움

• SOAP/WSDL은 강력한 기계 판독 계약, 자동화 가능성, 보안 확장성을 갖춤
  MCP는 단순 JSON 스키마만 제공, 머신리더블 계약, 자동 생성, 유형 안전성, 보안 감사 등 기능이 부재함. OAuth 2.1도 뒤늦게 HTTP 전송에만 추가, stdio는 환경변수에 의존하는 등 보안 통제도 미비함

• gRPC(2016년) 는 관찰 가능성, 분산 추적, 양방향 스트리밍, 데드라인, 구조적 오류 코드를 내장 제공
  MCP는 Event 형태의 단방향 스트리밍만 지원하며, 복잡한 상호작용 구현에는 비효율적임. 추적 컨텍스트, 데드라인, 오류 분류 등의 필수 요소가 부족함

‘이 라이브러리만 쓰세요’라는 위험

MCP는 치명적 결함 제기 시마다 서드파티 라이브러리 추가(예: mcp-oauth-wrapper, mcp-tracing-extension, mcp-schema-generator)를 답변으로 내세움. 그러나 이는 프로토콜의 핵심 실패 지점임. 주요 기능이 외부에 분산될수록 파편화, 비일관성, 유지보수·보안·연동 책임 분산 문제가 심화됨.
엔터프라이즈에서 수개월 내 표준화·감사·통합 부담이 커지고, 개발자 교육·외부 의존도 역시 비정상적으로 높아짐.

점점 덧대어지는 임시방편 패치

MCP의 2025–03–26 판은 생산 환경에서 뒤늦게 발견한 결함들을 임시 추가해 놓은 패치노트와 다름없음. OAuth, 세션 관리, 툴 속성(annotation), 진행 상태 알림 등은 최초부터 필수였던 기능의 사후 추가에 불과함.
툴 속성 구분 등도 초창기에는 부재, 보안 인증 역시 초기에 불필요하다고 간주됨. 이는 엔터프라이즈 요구사항에 대한 본질적 이해 부족임을 방증함.

디버깅 악몽 및 운영 추적 불가

gRPC 환경에서는 분산 추적, 트레이스 ID로 빠르고 일관된 디버깅 가능
반면 MCP는 요청 간 상관관계 ID 미존재, 로그 포맷 불일치, 자체 구현 요구 등으로 디버깅·오류 추적에 수일 소요
운영·비즈니스 측면에서도 비용 분배 및 사용량 관리(header, 토큰 카운팅, 쿼터 등) 불가.
클라우드 환경에서는 기본적인 기능이 MCP에서는 아예 제공되지 않아, AI 사용 비용과 책임 소재 추적이 거의 불가능함

아직 남아 있는 주요 운영상 문제점

• 서비스 디스커버리 부재로 가용성·다중 리전 확장·무정지 업데이트가 불가능함
• 툴 별 스키마 버전 관리 부재로, 도구 업데이트 시 예고 없이 클라이언트 전체가 깨질 위험이 상존
• 퍼포먼스 한계: JSON 오버헤드, 커넥션 풀링 부재, 이진 프로토콜·압축 등 미흡, 프로세스 단위 통신 방식 등 구식 패턴 반복

엔터프라이즈 적용 시 심각한 위험

AI가 실제 수익·안전·품질 책임 영역(금융, 의료, 제조, 고객지원 등)에 진입하면서, MCP 도입의 위험성이 커짐
오랜 기간 구축한 견고한 통합 패턴을 버리고, 보안·감사·유형 안전성·운영 안정성을 사후 적용으로 임시 보완하는 셈이 됨
시범적 프로토타입 수준에서 "빠르게 만들고 깨지는" 전략은 중요한 서비스에는 치명적 결과를 초래함

개선 방향 및 장기적 요구조건

• 단기: 프로토콜 내장 수준에서 타입 안전성, 분산 추적(상관관계 ID), 권한 부여, 표준감사 포맷, 도구별 독립적 스키마 버전 관리 필수
• 운영 측면: 서비스 디스커버리, 연결 풀, 이진 전송, 데드라인, 표준화된 오류·리트라이 정책 등 요구
• 장기: 양방향 스트리밍, 내장 쿼터·비용 관리, SLA enforcement, 워크플로우 오케스트레이션 등 엔터프라이즈급 기능 필요

결론

MCP의 단순성 지향 설계는 실험적·짧은 주기의 AI 도구 통합에는 적합하지만, 엔터프라이즈급 운영 환경에서는 치명적으로 운용 리스크와 운영 비용으로 이어짐
AI 붐에 편승하여 도입이 앞서가며, 보안·관찰성·운영 안정성 등 필수 기능을 나중에 덧붙이는 임시방편적인 행태가 반복되고 있음
결국, 프로토콜이 방지하고자 했던 파편화와 중복 개발이 오히려 MCP 위에서 재현될 위험
AI 산업은 40년간의 분산 시스템 발전사를 무시하고, 이미 해결된 문제들을 다시 겪을지, 역사에서 배울지의 기로에 있음
이대로라면 실패한 도입, 보안 결함, 운영 악몽이 반복되고, 그 비용은 전적으로 엔터프라이즈가 부담할 것임