“코드는 더 이상 한 몸이 아니다. 이제 에이전트는, 네트워크로 떠다니는 도구들의 별자리 위에 서서 문제를 푼다.”

1. ‘만능 해결사’ 네이티브 함수 호출

초기 AI 에이전트들은 “내 안에 모든 것이 있다” 전략을 택했습니다. 파이썬 애플리케이션 내부에 함수가 내장되고, LLM은 그 함수 목록에서 적절한 것을 골라 즉시 실행합니다.

장점

  • 저지연 — 프로세스 내부 호출이므로 왕복 지연이 거의 없습니다.
  • 단순 배포 — 도구와 에이전트가 한 컨테이너, 한 편의 코드에 묶여 있습니다.

제약

  • 확장성의 벽 — 새로운 기능을 넣으려면 코드를 다시 빌드·배포해야 합니다.
  • 팀 협업 난이도 — 한 저장소에 개발자가 몰리면서 PR 충돌이 빈번해집니다.
  • 자원 격리 부족 — GPU 메모리를 두 함수가 경쟁하면 전체 에이전트가 흔들립니다.

요약하면, 네이티브 방식은 단일공구 공방에 가깝습니다. 손에 익으면 빠르지만, 기계가 늘어날수록 작업장이 비좁아집니다.

2. ‘전문가 네트워크’ MCP

MCP(Multi-Capability Protocol)는 도구를 외부 서비스로 분리합니다. 에이전트(= MCP Host)는 하나 이상의 MCP Client 모듈을 통해 여러 MCP Server(도구 서비스)를 탐색·호출합니다.

장점

  • 모듈러 확장 — 새 기능은 “새 서버”로 배치 후 등록만 하면 됩니다.
  • 상호운용성 — 표준 프로토콜이므로, 서로 다른 조직이 만든 도구도 레고처럼 결합됩니다.
  • 전문성 극대화 — 팀·회사별로 잘하는 도구를 깊게 최적화해 제공할 수 있습니다.

비용

  • 네트워크 레이턴시 — 왕복 호출이 많은 고빈도 워크플로에서는 튜닝이 필요합니다.
  • 분산 복잡도 — 버전 관리, 인증·인가, 모니터링 체계가 필수로 따라옵니다.

MCP는 프로젝트 매니저 + 외부 전문가 군단입니다. 작업 특성에 맞춰 “이 부분은 비전 AI 팀, 이 부분은 금융 리스크 엔진”처럼 엮습니다.

3. 핵심 비교 표

구분 네이티브 함수 호출 MCP
도구 위치 에이전트 프로세스 내부 독립 서비스(MCP Server)
도구 발견 코드 빌드 시 고정 런타임에 동적 검색
업데이트 방식 재빌드·재배포 필요 서버 교체/추가 후 메타데이터 갱신
적합한 시나리오 단일 기능, 초저지연 다기능, 빈번한 기능 추가·협업

참고: 표는 개념 이해를 돕기 위한 요약용이며, 실제 구현 방식에 따라 세부 요소는 달라질 수 있습니다.

4. 왜 미래는 MCP 쪽으로 기운다고 보나?

문제 공간의 기하급수적 확장

생성 AI 도입 이후 기업은 텍스트 → 코드 → 3D 모델 → 백엔드 배포 등 복합 워크플로를 한 번에 처리하려 합니다. 단일 애플리케이션 내부에 이 모든 함수(그리고 의존 패키지)를 두는 것은 현실적으로 무리입니다.

독립 배포·책임·회귀 테스트

도구가 서버로 분리되면 CI/CD 파이프라인·롤백·A/B 테스트가 기능 단위로 가능합니다. “이미지 생성 서비스만 v2로 올렸다가 문제 생기면 즉시 v1로 되돌리기”가 쉬워집니다.

플랫폼-독립 생태계 형성

MCP → “TCP/IP for tools”라는 별칭이 붙는 이유입니다. 외부 커뮤니티·스타트업이 만든 도구를 가져다 꽂기만 하면 됩니다. 이는 OSS 생태계가 폭발적으로 성장한 메커니즘과 동일합니다.

5. 그러나 ‘네이티브’는 사라지지 않는다

극단적 저지연 파이프라인

실시간 음성 변환, 초고빈도 트레이딩 등은 네트워크 왕복 10ms도 버겁습니다.

온프레미스·에어갭 환경

외부 통신이 원천 차단된 군·금융 데이터센터에서는 내부 함수 호출이 기본값입니다.

따라서 “MCP 중심 + 네이티브 편승” 이중 전략이 당분간 병존할 가능성이 높습니다. 핵심 로직은 네이티브로, 확장 도구·실험 기능은 MCP로 분리하는 하이브리드 모델이 실용적입니다.

6. 가까운 미래 시나리오

MCP 마켓플레이스

개발자는 “OCR-v5”, “세금계산서 파싱-v3”처럼 버전 태깅된 도구를 한곳에서 검색·구매·구독합니다.

LLM-네이티브 오케스트레이션 툴

플로우 컨트롤, 상태 저장, 퇴화 감지, 재시도 로직 등을 “meta-agent”가 담당하고, 실제 계산은 MCP Server로 넘기는 구조입니다.

도구 재귀 창출

LLM 자체가 코드를 작성해 새로운 MCP Server를 배포→등록→호출합니다. 에이전트가 에이전트를 만드는 자기증식형 생태계가 나타날 수 있습니다.

7. 남은 과제

과제 왜 중요한가
표준 스키마 서로 다른 도구가 일관된 입·출력 타입을 사용해야 LLM이 추론 ↔ 호출 흐름을 안정화합니다.
보안 & 신뢰 외부 MCP Server를 호출할 때 데이터 주권·민감 정보 보호·결과 위변조 방지가 필수입니다.
관찰 가능성 호출 체인이 깊어질수록 추적(Tracing)·로깅·지표 대시보드가 없으면 디버깅이 불가능합니다.
비용 모델링 호출당 요금, 데이터 전송, GPU 서버 시간까지 고려한 계정·과금 레이어가 필요합니다.

8. 맺음말

AI 에이전트는 더 이상 단일 애플리케이션이 아닙니다. “내부 함수 호출”은 납작한 모놀리스를 빠르게 프로토타이핑할 때 유효하지만, “MCP”는 다가오는 대규모 지능 네트워크의 토대를 다집니다.

“미래의 코드는 프로세스가 아니라 프로토콜 위에 산다.”

지금 설계하는 에이전트가 훗날 도구들의 은하와 자연스럽게 상호작용하기를 원한다면, MCP 친화적 아키텍처를 지금부터 고려해 두시기 바랍니다. 그러면 언젠가, 당신의 에이전트는 필요할 때마다 새로운 별을 연결하며 스스로 진화할 것입니다.

참고