AI 에이전트 통합의 표준, MCP로 구현하는 엔터프라이즈 아키텍처

Context

AI 모델과 외부 도구·데이터 간의 통합 방식이 파편화된 상태. 개별 서비스마다 서로 다른 인터페이스를 구축해야 하는 고비용 구조. 표준화된 연결 프로토콜의 부재로 인한 확장성 한계.

Technical Solution

• JSON-RPC 2.0 기반의 Host, Client, Server 3계층 구조 설계
• 모델이 호출 가능한 Tools, 읽기 전용 Resources, 워크플로우 템플릿인 Prompts의 3가지 기본 프리미티브 정의
• 로컬 프로세스 통신용 stdio와 원격 서비스 배포를 위한 Streamable HTTP 전송 계층의 이원화
• OAuth 2.1 및 PKCE 도입으로 리소스 서버 인증 보안 강화 및 RFC 8707 기반의 토큰 범위 제한 적용
• 세션 생성·재개·이전 표준화를 통한 Stateless 서버 운영 방식으로 수평 확장성 확보
• FastMCP 프레임워크를 활용한 스키마 생성 및 유효성 검증 자동화 구조

Impact

• 월간 SDK 다운로드 97,000,000건 돌파
• GitHub Star 81,000개 달성

Key Takeaway

AI 에이전트 생태계에서 인터페이스 표준화는 개별 도구의 기능을 넘어 멀티 에이전트 오케스트레이션을 위한 필수 인프라 계층임.