14,800개 MCP 서버 대상 Runtime 기반 Behavioral Trust Scoring 체계 구축

Context

기존 Static Analysis 기반 보안 스캔은 배포 후 발생하는 Runtime 성능 저하 및 가용성 문제를 탐지하지 못하는 한계 존재. 소스 코드의 무결성과 별개로 인프라 변동 및 의존성 문제로 인한 실제 동작의 불일치가 발생하는 문제 상황 분석.

Technical Solution

• Runtime 관찰 기반의 Behavioral Trust Score 모델을 도입하여 서버의 실제 동작 상태를 정량화한 설계
• Success Rate, Latency Profile, Uptime Pattern 등 다차원 지표를 통한 서버의 Operational Reputation 측정
• 개별 Tool 단위의 세밀한 상호작용 분석을 통해 서버 전체가 아닌 특정 기능의 성능 저하를 식별하는 Granular Monitoring 구현
• 과거 Baseline 대비 응답 속도의 급격한 변화를 감지하는 Anomaly Detection 로직을 통한 오동작 및 캐싱 쓰레기 데이터 반환 탐지
• 분석 시스템 자체를 MCP Server로 구현하여 Agent가 decision-making 시점에 실시간으로 Trust Score를 쿼리하는 구조 설계
• Payment Flow 내 beforeSettle Hook에 Trust Score 임계값 검증 로직을 결합하여 경제적 신뢰 계층(Economic Primitive) 구축

Impact

• 기존 Static Analysis 대비 약 8배 확대된 14,800개 이상의 MCP 서버 커버리지 확보

Key Takeaway

정적 분석은 '가능성'을 검증하고 동적 분석은 '실제 상태'를 검증하므로, 신뢰성 높은 시스템을 위해 두 분석 체계의 상호 보완적 결합이 필수적임.