MCP를 단순 RPC에서 팀 단위 Governance를 위한 Context Distribution 레이어로 전환

MCP Is More Useful as Context Distribution Than as RPC

synthaicode2026년 6월 26일7분advanced

AI 요약

Context

기존 RAG 기반의 정보 추출 방식은 단순 정보 제공에 그쳐 작업 수행 방식과 거버넌스를 정의하는 데 한계가 있음. 개인별 Local Prompt에 의존하는 방식은 프롬프트 품질의 파편화와 관리 오버헤드를 유발하여 팀 수준의 일관된 출력 보장이 어려움.

Technical Solution

단순 Tool Call 중심의 RPC 모델에서 작업 시작 전 운영 계약을 정의하는 Context Distribution 모델로 아키텍처 전환
Session Start 시점에 get_startup_context 함수를 호출하여 Access Policy, Workflow Catalog, Closure Rules 등 권위 있는 컨텍스트를 강제 로드하는 Bootstrapping 메커니즘 도입
도메인 지식을 개별 프롬프트가 아닌 MCP Server 기반의 중앙 집중식 Skill로 패키징하여 정의자와 사용자 역할을 분리
Local Repository 체크아웃 없이 MCP Server 접속만으로 최신 거버넌스 정의를 실시간 동기화하는 Portability 구조 설계
Unknown Handling 및 Closure Condition을 MCP 기반 Operating Contract로 정의하여 모델의 임의 판단을 억제하고 프로세스 준수 강제

실천 포인트

- AI 에이전트 설계 시 단순 API 도구 제공을 넘어 '작업 시작 전 로드해야 할 거버넌스 컨텍스트'를 정의했는가? - 팀 내 도메인 지식이 개별 엔지니어의 프롬프트에 파편화되어 있지 않고 중앙 집중식 Skill로 관리되고 있는가? - 모델의 종료 조건(Closure Condition)과 불확실성 처리 방식(Unknown Handling)이 시스템 레벨의 계약으로 명시되었는가? - 거버넌스 업데이트 시 모든 클라이언트가 즉시 반영받을 수 있는 Distribution 레이어가 존재하는가?

태그

#AI Agent #MCP #Context Distribution #Operating Contract #Governance

원문 읽기