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[IT뉴스]AI와 기업 시스템 잇는 ‘공통 언어’…MCP 생태계 확산
온카뱅크관리자
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4
2026-09-13 06:07:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">15일 양재 엘타워서 ‘오픈 테크넷 서밋 2026’ 개최</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bYk1WOcny2"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e2701ef1ed3486ee5dcc704e348f7d212a5720908b4888c1f90ea418647aebcf" dmcf-pid="KGEtYIkLl9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/552796-pzfp7fF/20260913060017327qqql.png" data-org-width="640" dmcf-mid="qdKji6b0lf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/552796-pzfp7fF/20260913060017327qqql.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="56d978a8fceb9bfcfbdbc5698718719536e1fb1c3101300471645eb1f8a836ed" dmcf-pid="9USbpHlwSK" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 인공지능(AI)이 질문에 답하는 챗봇을 넘어 직접 업무를 수행하는 에이전트로 진화하면서 기업 데이터와 업무시스템을 연결하는 방식도 달라지고 있다. 데이터베이스 조회부터 전사적자원관리(ERP) 처리, 개발 일정 등록까지 수행하려면 AI가 여러 시스템과 소통해야 하기 때문이다.</p> <p contents-hash="74d89a619ee61daa1ba75dca0ccdf52594d328dfc580811b52b3f5f5a119669e" dmcf-pid="2uvKUXSrhb" dmcf-ptype="general">그동안은 AI와 연결할 시스템마다 별도 프로그램을 개발해야 했다. 사용하는 AI 모델이나 업무 도구를 바꾸면 연결 작업도 다시 해야 했다. 이런 복잡성을 줄이기 위한 공통 연결 방식으로 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol·MCP)’이 주목받고 있다.</p> <p contents-hash="eceb4caf7bece8b8b2ae0274d1cf5f3aef042fca9c6b0d9feb0ba95598b6c17e" dmcf-pid="V7T9uZvmyB" dmcf-ptype="general">MCP는 AI 애플리케이션이 외부 데이터와 도구를 이용하는 방식을 표준화한 개방형 규격이다. 스마트폰과 주변기기를 하나의 USB-C 단자로 연결하듯 서로 다른 AI와 업무시스템이 정해진 방식으로 정보를 주고받게 해준다.</p> <p contents-hash="0c5f888f3a2a9e42d51ef5e1426fdfaa1f49ddd7467546c0ca25f7e4df412866" dmcf-pid="fzy275TsWq" dmcf-ptype="general">구조도 비교적 단순하다. 기업 데이터나 업무 기능을 제공하는 쪽은 ‘MCP 서버’를 만들고 AI 에이전트는 ‘MCP 클라이언트’를 통해 필요한 정보를 찾거나 작업을 요청한다. 한 번 만든 연결 기능을 여러 MCP 지원 AI 서비스에서 다시 활용할 수 있다는 것이 장점이다.</p> <p contents-hash="778369da30544769182f483808c8404d956495fe893b3b3cfb4b5542e05ec677" dmcf-pid="4qWVz1yOvz" dmcf-ptype="general">MCP는 앤트로픽이 2024년 11월 공개한 뒤 빠르게 생태계를 넓혔다. 오픈AI와 구글, 마이크로소프트 등이 자체 AI 제품과 개발도구에 MCP 지원을 추가하면서 특정 AI 모델에 한정된 기술에서 업계 공통 규격으로 영역을 확장했다.</p> <p contents-hash="20f7bd3d6233c748d332c0f67b7d272f2bfd477e3f5c21267e69fba2b92e2329" dmcf-pid="8BYfqtWIW7" dmcf-ptype="general">지난해 12월에는 MCP가 리눅스재단 산하 에이전틱AI재단(AAIF)에 기증됐다. 앤트로픽과 오픈AI, 블록이 재단 설립에 참여하고 구글과 마이크로소프트, 아마존웹서비스(AWS), 클라우드플레어 등이 지원사로 합류했다. 특정 기업이 아닌 개방형 협력체계에서 MCP를 발전시키겠다는 취지다.</p> <p contents-hash="8f8bbdfd49b8f50e93bcc539f7a9e87f2c7f50e139402b8f287b5b3136739fdf" dmcf-pid="6bG4BFYCWu" dmcf-ptype="general">리눅스재단은 재단 출범 당시 공개된 MCP 서버가 1만개를 넘어섰다고 밝혔다. 챗GPT와 제미나이, 마이크로소프트 코파일럿, 커서, 비주얼스튜디오코드 등 주요 AI·개발 도구도 MCP를 채택했다.</p> <p contents-hash="ba88f48021266bc9c4249436d417e61775ae3a3c6efc7ee4e3c8c3972eaf3a7d" dmcf-pid="PvNHSwaevU" dmcf-ptype="general">AI 에이전트 연결 표준은 MCP에만 그치지 않는다. 구글이 처음 공개한 ‘에이전트투에이전트(Agent2Agent·A2A)’도 리눅스재단 주도로 개발되고 있다. A2A는 서로 다른 AI 에이전트끼리 정보를 주고받고 협업하는 방식을 정한다. MCP가 AI와 데이터·도구를 연결한다면 A2A는 AI 에이전트와 다른 에이전트를 연결하는 규격이다. 두 기술은 경쟁 관계라기보다 역할을 나눠 에이전트 생태계의 상호운용성을 높이는 관계에 가깝다.</p> <p contents-hash="c0d4b217c879486de3b002a447ffd646dada54a347e21a265d4d720cdaca2a91" dmcf-pid="QTjXvrNdyp" dmcf-ptype="general">기업 입장에서는 특정 AI 제품에 대한 종속을 줄일 수 있다는 점이 MCP 주요 장점으로 꼽힌다. 사내 데이터베이스와 업무시스템을 MCP 방식으로 연결해 놓으면 목적에 따라 AI 모델과 에이전트를 교체하거나 함께 사용하는 것이 쉬워진다. 연결 기능을 매번 새로 개발하는 부담도 줄일 수 있다.</p> <p contents-hash="b9d6ec843ce264767b8d59ea7eac576523d61dacadbf33af15ba8f718e163b10" dmcf-pid="xyAZTmjJS0" dmcf-ptype="general">다만 MCP 지원 자체가 안전한 연결을 보장하는 것은 아니다. AI 에이전트가 문서를 읽는 데 그치지 않고 데이터를 수정하거나 외부 시스템에서 작업을 실행할 수 있기 때문이다. 어떤 MCP 서버를 허용할지, 이용자와 에이전트에 어느 범위까지 권한을 줄지, 중요한 작업에 사람의 승인을 거칠지 등을 별도로 정해야 한다.</p> <p contents-hash="15903518b2658a1b8f6584c7dfe5914f7af6953863f2682ef322ac46eb8ce91d" dmcf-pid="yxUiQKpXS3" dmcf-ptype="general">MCP 공식 규격도 이용자가 데이터 접근과 도구 실행을 명확히 승인하고 민감한 작업은 거부할 수 있어야 한다고 권고한다. 서버 신뢰성을 확인하고 접근권한과 실행 기록을 관리하는 기능도 요구된다. MCP가 연결 통로를 표준화해 주지만 그 통로를 누가, 어떻게 이용할지는 기업이 관리해야 한다는 의미다.</p> <p contents-hash="c49550f8654d247e25da9fdf9d95aac93e9da997a0a17ec0f08b7ba8d9b20173" dmcf-pid="WMunx9UZCF" dmcf-ptype="general">관련 기업들도 MCP를 활용해 AI와 기업 시스템 접점을 넓히고 있다. 깃랩은 AI 도구가 프로젝트 정보와 이슈, 병합 요청, 개발·배포 작업에 접근할 수 있도록 MCP 서버를 베타로 제공하고 있다. 클로드와 커서, 제미나이, 깃허브 코파일럿, 오픈AI 코덱스 등 MCP를 지원하는 여러 AI 도구를 깃랩과 연결할 수 있다.</p> <p contents-hash="5da8c7d09aef7671488d7c881fd61d85e22470ed22a74a57a387b31edfdc6f9b" dmcf-pid="YR7LM2u5St" dmcf-ptype="general">메가존클라우드는 기업용 AI 플랫폼 ‘AIR 스튜디오 V2’에서 MCP 서버를 등록하고 관리하는 기능을 제공한다. AI 에이전트와 외부 시스템을 연결하는 데서 나아가 MCP 서버의 배포와 버전, 이용자별 권한을 함께 관리하는 데 초점을 맞췄다. 사내에서 허용된 MCP 서버를 공용 자산으로 등록해 부서별로 재사용하는 방식이다.</p> <p contents-hash="64c77b3a9d283c06205762cd8d2a9869d6e96faa576c112b11ba1636002566d5" dmcf-pid="GezoRV71S1" dmcf-ptype="general">나무에이엑스의 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘NAA’도 MCP와 응용프로그램인터페이스(API)를 이용해 내부 데이터와 외부 도구를 연결한다. 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스를 비롯해 고객관계관리(CRM), ERP, 제조실행시스템(MES) 등 기업 업무환경과 AI 에이전트를 연동하는 구상이다.</p> <p contents-hash="a0a4dad28b3c7a9abfa8db9568899de19d5b12d957b90e9394bd166d52194468" dmcf-pid="HdqgefztT5" dmcf-ptype="general">오라클은 AI 에이전트 스튜디오와 자율운영 AI 데이터베이스 등에 MCP 지원을 확대하고 있다. AI 에이전트가 별도의 연결 프로그램을 일일이 만들지 않고도 외부 시스템이나 오라클 데이터베이스의 승인된 기능을 사용할 수 있도록 하는 방식이다.</p> <div contents-hash="7dc3a1282ecb9f0329fcb3aee0fd49dcd480774606595f1536db7b60f975b4e0" dmcf-pid="Xo2cLQ9UlZ" dmcf-ptype="general"> 이에 따라 기업용 AI 플랫폼 경쟁은 MCP를 지원하는지 여부를 넘어 연결 대상을 누가 검증하고 권한과 버전, 실행 이력을 어떻게 관리하는지로 옮겨갈 전망이다. 개방형 표준이 여러 AI와 시스템을 잇는 공통 통로를 제공한다면, 기업에는 그 통로를 안전하게 관리할 운영체계가 함께 요구된다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="41193ac37871586da69d92940c5d70ce978457a1f8fc2b5a35542c5474f80661" dmcf-pid="ZgVkox2uyX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/552796-pzfp7fF/20260913060017565inhy.png" data-org-width="640" dmcf-mid="Bx1xVu5TCV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/552796-pzfp7fF/20260913060017565inhy.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="ccb6fe19d2348a844b250acacf355538dcc77201b74296f8d9ede2c7b25eee79" dmcf-pid="5afEgMV7yH" dmcf-ptype="general">이 같은 AI 시대 오픈소스 운영과 책임 문제를 논의하는 자리가 마련된다. 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신산업진흥원과 <디지털데일리>가 공동 주관하는 ‘오픈 테크넷 서밋 2026’이 오는 9월15일 서울 양재동 엘타워 그레이스홀에서 열린다. ‘AI 시대 오픈소스 거버넌스·보안·표준 혁신’을 주제로 AI 도입부터 검증, 운영, 확산까지 필요한 기업 전략을 다룬다.</p> <p contents-hash="5ffdf368f0cbe13c742d252c67702218d5626596a2269f320b97521fc9ba8c9a" dmcf-pid="1N4DaRfzlG" dmcf-ptype="general">오전 세션에서는 감정한 깃랩(GitLab) 솔루션 아키텍트가 안전한 에이전틱 오케스트레이션 플랫폼 구축 방안을 발표한다. 오진석 메가존클라우드 전무는 공격 도구로 활용되는 오픈 AI에 대한 방어 전략을, 김제민 삼성전자 빅데이터센터 파트장은 삼성전자의 에이전틱 AI 도입과 운영 혁신 여정을 소개한다.</p> <p contents-hash="99bc2cf3edf4600fd51a8f70ef73f89c361dde3f548346ad84ed2bac40b4f90c" dmcf-pid="tj8wNe4qlY" dmcf-ptype="general">오후에는 A·B 트랙으로 나뉜다. A트랙에서는 윤종원 스패로우 최고기술책임자(CTO)가 AI 시대 소프트웨어 신뢰성 확보 전략을, 고우주 나무에이엑스 최고AI책임자(CAIO)가 오픈소스 LLM의 효율적인 공유·배포 방안을 발표한다. 이진현 맨텍솔루션 전무는 AI 네이티브 인프라의 조건과 구축 전략을 다룬다.</p> <p contents-hash="445bc316ef6ade0d49b818383f3a82654034b37eeed9bf87c06c0b7b9389f25a" dmcf-pid="FA6rjd8BhW" dmcf-ptype="general">B트랙에서는 이창원 오라클 상무가 AI 시대 엔터프라이즈 자바와 오픈소스 플랫폼 운영 전략을 발표한다. 김지섭 뤼튼테크놀러지스 CoS는 AI 전환의 현실적 과제를, 박제호 GS네오텍 시큐리티 리드는 오픈소스 취약점의 공급망 보안 대응 전략을 공유한다.</p> <p contents-hash="08eeaba0e3d5e1299a78584109aee541a5056a6db81aa2b75b82d1aecf6c9427" dmcf-pid="3cPmAJ6bly" dmcf-ptype="general">이어 이주영 NHN클라우드 개발장의 소규모 오픈모델 활용 방법론, 정영진 링크알파(LinqAlpha) 엔지니어의 AI 코딩 에이전트 시대 시프트레프트 보안 전략, 이서연 클라우드브로 공동창업자·CSO의 오픈소스 검증·도입 플레이북 발표가 진행된다. 손석호 한국전자통신연구원(ETRI) 전문위원은 신뢰할 수 있는 에이전틱 AI 시스템 구축을 위한 클라우드 네이티브 오픈소스 기술 동향을 소개한다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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