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[IT뉴스]AI에이전트 연결 표준 된 MCP···현장선 'API 정비·권한 관리'가 발목

온카뱅크관리자

2026-08-13 17:17:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 기존 API 활용해 AI 에이전트 연결···반복 개발·유지보수 부담 줄여 오래된 명세·실제 기능 불일치 난관···"프로그램·설명서 따로 움직여" 도구 선별부터 인증·권한 통제까지···MCP 도입 넘어 운영체계 관건 
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 인공지능(AI) 에이전트와 외부 시스템을 잇는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 주요 연결 표준으로 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 기존 시스템의 노후화와 보안 문제가 걸림돌로 떠오르고 있다. 연결 표준은 마련됐지만 기존 시스템과 권한체계를 정비하는 작업은 여전히 더딘 셈이다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
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 [시사저널e=김도영 기자] 인공지능(AI) 에이전트와 외부 시스템을 잇는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 주요 연결 표준으로 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 기존 시스템의 노후화와 보안 문제가 걸림돌로 떠오르고 있다. 연결 표준은 마련됐지만 기존 시스템과 권한체계를 정비하는 작업은 여전히 더딘 셈이다.
 13일 관련 업계에 따르면 기업들은 기존 시스템을 전면 교체하지 않고 MCP를 통해 AI 에이전트와 연결하는 작업에 나서고 있다. 그러나 현장에서는 낡고 부정확한 응용프로그램 인터페이스(API) 명세와 도구 선택 오류, 인증·권한 관리가 실제 전환의 병목으로 꼽힌다. 윤서율 SK AX 플랫폼 엔지니어 겸 에이전틱 AI 재단(AAIF) 서울 커뮤니티 운영자는 "기존 시스템이 워낙 오래돼 최신 표준에 미치지 못하는 경우가 많다"며 "이를 현재 표준으로 어떻게 한 번에 뛰어넘을 수 있을지 고민하고 있지만 아직 해결하지 못한 부분도 있다"고 말했다.
 MCP는 AI 에이전트가 기업의 데이터와 업무도구를 찾아 사용할 수 있도록 연결 방식을 통일한 기술이다. 서로 다른 프로그램이 데이터와 기능을 주고받는 통로인 API가 기존 시스템 사이의 연결을 맡는다면, MCP는 AI가 어떤 API를 언제, 어떻게 호출해야 하는지 알려주는 역할을 한다. 한 AI업계 관계자는 "MCP는 AI에 '이럴 때는 이 API를 호출하면 되고, 요청은 이런 형식으로 하면 된다'고 설명해주는 것과 비슷하다"며 "사람이 읽던 API의 기능과 사용법이 담긴 API 명세를 AI가 이해하고 사용할 수 있도록 체계적으로 제공하는 것"이라고 설명했다.
 MCP가 확산하면서 기업은 API마다 AI용 도구를 새로 개발해야 했던 부담을 줄일 수 있게 됐다. 기존에는 API가 100개라면 이에 대응하는 도구도 일일이 구현해야 했고, 실제 API가 바뀔 때마다 AI용 도구까지 수정해야 했다. 연결할 시스템이 늘어날수록 개발과 유지보수 비용도 함께 커지는 구조였다. API의 기능과 입력값, 호출 방법을 표준 형식으로 정리한 'OpenAPI 명세'를 MCP와 연동하면 이러한 작업의 상당 부분을 자동화할 수 있다.
 문제는 기업의 기존 시스템이 모두 최신 표준으로 정리돼 있지 않다는 점이다. 윤 엔지니어는 "금융권을 비롯한 일부 산업에서는 1990년대 말 등장한 WSDL 기반 시스템도 여전히 사용되고 있다"며 "기존 시스템이 아예 최신 표준에 근접하지 못하는 경우가 많아 그 간극을 어떻게 한 번에 뛰어넘을지가 기술적인 병목"이라고 말했다. WSDL은 웹서비스의 기능과 호출 방식을 기록하는 과거의 문서 형식이다.
 문서 형식을 최신 표준으로 바꾸는 것보다 더 까다로운 것은 명세의 정확성이다. 실제 프로그램은 계속 수정됐지만 이를 설명하는 문서에는 변경 사항이 반영되지 않은 경우가 있어서다. AI업계 관계자는 "API가 실제 프로그램이라면 명세는 이를 설명하는 문서인데, 두 가지가 사실상 평행세계처럼 따로 움직여 왔다"며 "프로그램이 업데이트돼도 설명서가 함께 바뀌지 않았다면 해당 문서가 실제 기능을 온전히 설명하지 못할 수 있다"고 지적했다.
 사람이 읽도록 만든 API 명세에는 개발자가 업무 맥락을 통해 빈틈을 보완할 수 있다는 전제가 깔려 있다. 일부 설명이 빠졌거나 표현이 불명확해도 개발자는 실제 시스템을 확인해 의미를 파악할 수 있다. 반면 AI 에이전트는 제공된 명세를 바탕으로 사용할 도구와 입력값을 고른다. AI업계 관계자는 "사람에게 보기 좋은 명세와 AI가 이해하기 좋은 형식은 다를 수 있다"며 "AI가 기존 명세를 그대로 읽고 여러 차례 시행착오를 거치게 하면 처리 시간과 비용이 함께 늘어난다"고 설명했다.
 기업은 형식을 변환하는 데 그치지 않고 명세가 실제 API와 일치하는지도 다시 검증해야 한다. 윤 엔지니어는 "OpenAPI 명세로 MCP를 만들었을 때 AI가 제대로 호출할 수 있는지 일정한 입력과 예상 결과를 정해 점검하고 있다"며 "AI에 명세를 검사하게 하는 것도 마지막 방법이지만 그렇게 하면 다시 토큰 비용이 발생한다"고 말했다. 이어 "가능한 한 정량적인 기준을 만들어 검사하고 있지만 현재는 사람이 직접 해결해야 하는 부분도 남아 있다"고 덧붙였다.
 AI에 연결할 도구의 범위를 정하는 작업도 필요하다. 사내 API를 모두 열어두면 에이전트가 확인해야 할 기능이 많아져 필요한 도구를 찾는 과정이 복잡해지고 선택 오류 가능성도 커질 수 있다. 윤 엔지니어는 "하나의 '슈퍼 에이전트'에 모든 일을 맡기기보다 팀장과 역할이 다른 팀원들처럼 에이전트와 도구를 나눠야 한다"며 "팀장이 A가 잘하는 일을 알고 있다면 해당 작업에 B·C·D를 호출하지 않아도 되고, 호출하지 않은 만큼 토큰도 사용하지 않게 된다"고 설명했다. MCP를 도입하는 것만으로 비용이 자동으로 낮아지는 것은 아니며, 업무에 따라 도구와 역할을 얼마나 정교하게 나누는지가 효율을 좌우한다는 설명이다.
 실제 운영 단계에서는 인증과 권한 관리가 주요 장벽으로 꼽힌다. 직원마다 열람하거나 수정할 수 있는 정보가 다른 만큼 AI 에이전트에도 이용자별 권한을 적용해야 한다. 자료를 조회할 권한만 있는 직원이 AI를 통해 정보를 수정하거나, 한 업무를 위해 부여한 인증정보가 다른 시스템까지 넘어가지 않도록 막아야 한다. 결제나 정보 삭제처럼 되돌리기 어려운 작업에는 실행 전 사람의 승인을 받는 절차도 필요하다.
 자동화 수준을 높일수록 보안과 편의성 사이의 선택은 어려워진다. AI가 외부 서비스를 사용할 때마다 이용자에게 승인을 받으면 위험은 줄지만 스스로 업무를 처리하는 효과도 낮아진다. 반대로 일정 기간 사용할 수 있는 인증정보를 AI에 부여하면 자동화에는 유리하지만 정보가 노출됐을 때 피해가 커질 수 있다. 특히 사람의 개입 없이 AI와 시스템이 연속적으로 업무를 처리하는 환경에서는 어떤 작업까지 사전에 허용할지를 세밀하게 정해야 한다.
 윤 엔지니어는 "사용자에게 매번 권한을 허용받을지, 인증정보를 이용해 자동으로 작업하게 할지 사이에는 선택의 문제가 있다"며 "인증정보를 장기간 사용하면 노출됐을 때 위험도 커진다"고 말했다. 이어 "사람의 개입 없이 시스템끼리 통신할 때 필요한 인증과 권한 관리는 여전히 풀어야 할 과제"라고 강조했다.
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