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Dev.toAI/ML
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MCP 도입을 통한 AI Agent용 표준 컨텍스트 계층 구축 및 API Glue 코드 제거
Why Model Context Protocol (MCP) is the Real MVP of Cloud Next '26
AI 요약
Context
개별 데이터 소스마다 Custom Connector를 개발해야 하는 파편화된 API 통합 구조로 인한 유지보수 비용 증가. 데이터 스키마 변경 시 Agent 동작이 중단되는 취약한 의존성 및 스케일링 한계 직면.
Technical Solution
- 개별 API Wrapper 방식에서 탈피한 Model Context Protocol(MCP) 기반의 표준 번역 계층 도입
- Agent와 데이터 소스 간의 통신 규격을 단일화하여 Bespoke Connector 개발 공수 제거
- MCP-enabled 데이터 소스를 통한 자동 스키마 인식 및 데이터 쿼리 메커니즘 구현
- Apache Iceberg 기반의 Cross-Cloud Lakehouse와 MCP를 결합한 이기종 데이터 소스 간 상호운용성 확보
- 표준 연결 계층 내 중앙 집중형 Governance 설계를 통한 권한 제어 및 보안 정책 적용
실천 포인트
- 기존의 개별 API fetch 함수 중심 설계에서 표준 프로토콜 기반의 Context Layer 구조로 전환 검토 - Agentic AI 구축 시 데이터 소스와 모델 사이의 결합도를 낮추기 위한 인터페이스 표준화 적용 - 외부 CRM 및 DB 연동 시 MCP 준수 여부를 확인하여 통합 비용 최소화 전략 수립