MCP Server 실전 가이드: 구축부터 테스트, 배포까지

AI 에이전트 시스템을 구축할 때 흔히 마주하는 문제는 에이전트가 외부 도구와 데이터를 안전하고 신뢰할 수 있게 호출하면서도 에이전트에 의해 동적으로 검색 가능하게 하는 방법입니다. Model Context Protocol (MCP)은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 또는 도구 간의 표준화된 인터페이스 프로토콜을 제공하기 위해 만들어졌습니다.

간단히 말해, MCP는 LLM(클라이언트 역할)과 데이터/도구 제공자(MCP 서버 역할) 간의 통신 규칙을 정의합니다. 이는 몇 가지 핵심 엔지니어링 문제를 해결합니다.

파편화된 도구 거버넌스: 도구가 검색, 설명 및 호출되는 방식을 통합합니다.
어려운 컨텍스트 및 상태 관리: 컨텍스트 주입 및 전송 메커니즘을 표준화합니다.
모호한 권한 및 보안 경계: 프로토콜 계층에서 도구 및 데이터 접근을 위한 명확한 경계를 설정합니다.
이종 시스템 통합의 높은 복잡성: 표준 프로토콜을 통해 다양한 백엔드 시스템을 연결합니다.

MCP 서버의 일반적인 시나리오:

다중 도구 AI 에이전트: 에이전트가 쿼리, 쓰기, 계산, API 작업 등 다양한 기능을 유연하게 결합하고 호출해야 할 때.
내부 기업 시스템/사설 데이터 접근: 내부 데이터베이스, CRM 또는 지식 기반을 AI 에이전트에 안전하게 노출할 때.
통합 컨텍스트 및 권한이 필요한 에이전트 아키텍처: 복잡한 다단계 워크플로에서 사용자 신원, 세션 상태 및 데이터 접근 권한을 관리할 때.

MCP 서버에 부적합한 시나리오:

단일 API 호출: 사용자 쿼리를 고정된 API 엔드포인트에 단순히 매핑하는 경우, 기존 Function Calling이 더 경량일 수 있습니다.
단순 챗봇/폼 기반 자동화: 작업 로직이 고정되어 있고 동적 도구 검색 또는 조합이 불필요한 시나리오.

핵심 차이점:

Function Calling 대비: Function Calling은 LLM 제공업체(OpenAI 등)의 독점 구현으로, 함수를 설명하고 호출하는 데 사용되지만, 해당 프로토콜 및 전송 계층은 일반적으로 공개되어 있지 않습니다. MCP는 개방형의 공급업체 중립적 프로토콜 표준으로, 서버-클라이언트 통신 모델뿐만 아니라 도구 검색(list_tools) 및 리소스 처리 메커니즘을 정의하여 상위 에이전트 아키텍처를 위한 표준화된 기반을 제공합니다.
Webhook 대비: Webhook은 알림 목적으로 이벤트에 의해 트리거되는 단방향 HTTP 콜백입니다. MCP는 클라이언트(LLM)가 시작하는 양방향 요청-응답 또는 스트리밍 통신을 포함하여, 필요에 따라 도구 실행 결과 또는 데이터 리소스를 가져옵니다.

이 글은 공식 Model Context Protocol (MCP) 사양을 기반으로 하며, 실제 AI 에이전트 엔지니어링 관행에 중점을 두고 기업 에이전트 시스템 통합 및 MCP 서버 프로토타이핑에 대한 저자의 경험을 요약합니다.

대상 독자:

기술 애호가 및 초급 학습자
효율성 개선을 추구하는 전문가 및 관리자
기업 의사결정권자 및 사업부 책임자
AI의 미래 동향에 관심 있는 일반 사용자

1. MCP 서버 구축 전 기술 선택 및 아키텍처 결정
2. 환경 준비 및 MCP 개발 도구 체인
3. 첫 번째 MCP 서버: 최소한이지만 확장 가능한 예제
4. MCP 서버 디버깅 및 테스트 방법
5. MCP 서버의 프로덕션 배포 패턴
6. 성능, 안정성 및 고동시성 실천 사례
7. 보안 설계 및 위험 제어
8. FAQ 및 문제 해결 가이드
9. 요약: 실제 AI 에이전트 시스템에서 MCP 서버 활용 방법

1. MCP 서버 구축 전 기술 선택 및 아키텍처 결정

1.1 공식 MCP 프로토콜 구현

MCP의 핵심은 JSON-RPC 2.0을 기반으로 하는 메시징 프로토콜입니다. 공식 SDK(TypeScript 및 Python 등)는 프로토콜 세부 사항을 캡슐화하고 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.

메시지 직렬화/역직렬화: JSON-RPC 요청 및 응답을 자동으로 처리합니다.
전송 계층 추상화: 두 가지 표준 전송 방식을 지원합니다: STDIO(표준 입출력) 및 HTTP 기반 SSE(Server-Sent Events).
서버 수명 주기 관리: 서버 초기화, 도구 등록 및 시작 프로세스를 간소화합니다.
타입 안전성 (특히 TypeScript에서): 도구 정의 및 리소스 설명을 위한 타입 인터페이스를 제공합니다.

1.2 MCP 서버의 핵심 아키텍처 구성 요소

MCP 서버의 구성 요소를 이해하는 것은 설계 및 구현에 필수적입니다.

도구(Tools): 서버가 MCP 클라이언트에 노출하는 실행 가능한 작업입니다. 각 도구는 이름, 설명, 강력한 타입의 입력 매개변수 스키마(JSON Schema)를 가집니다. 회의실 예약 예시에서 book_conference_room이 도구입니다.
리소스(Resources): MCP 서버가 MCP 클라이언트에 제공하는 읽기 가능한 데이터 단위입니다. 각 리소스는 URI(Uniform Resource Identifier), MIME 타입 및 선택적 텍스트 콘텐츠를 가집니다. 예를 들어, company-holiday-calendar는 LLM의 컨텍스트에 리소스로 주입될 수 있습니다.
프롬프트(Prompts): LLM 동작을 안내하는 데 도움이 되도록 사전 정의된 프롬프트 템플릿을 MCP 클라이언트에 제공하는 데 사용됩니다. 그 효과는 클라이언트가 이 기능을 사용하는지 여부와 방식에 따라 달라집니다.
전송(Transport): MCP 서버와 MCP 클라이언트 간의 통신 방식입니다. MCP 사양은 다음 두 가지를 정의합니다.
1. Stdio: 표준 입출력을 통한 통신입니다. 서버가 클라이언트의 하위 프로세스로 시작되는 시나리오에 적합하며 배포가 용이합니다.
2. HTTP 기반 Server-Sent Events (SSE): HTTP Server-Sent Events를 기반으로 합니다. 서버가 독립형 네트워크 서비스로 실행되는 시나리오에 적합하며 원격 연결을 지원합니다.

1.3 프로그래밍 언어 선택 (엔지니어링 관점)

선택은 팀 기술, 성능 요구 사항 및 배포 환경에 따라 달라집니다.

Python:
장점: 번성하는 생태계(특히 AI/ML), 빠른 개발 속도, 성숙한 공식 SDK. 신속한 프로토타이핑 및 다양한 Python 라이브러리(예: 데이터 분석, ML 모델)와의 연결에 이상적입니다.
동시성 모델: 비동기 I/O를 위한 asyncio를 기반으로 하며, 네트워크 요청 및 데이터베이스 쿼리와 같은 I/O 집약적 작업에 적합합니다. CPU 집약적 작업의 경우 GIL(Global Interpreter Lock)에 유의해야 합니다.
최적의 사용 사례: 신속한 검증, 데이터 과학 도구, Python에 익숙한 팀.
Node.js (TypeScript):
장점: 고성능 비동기 논블로킹 I/O, 성숙한 공식 SDK, 고동시성 네트워크 서비스 구축에 적합합니다. TypeScript는 뛰어난 타입 안전성을 제공합니다.
동시성 모델: 단일 스레드에서 고동시성 연결을 처리하는 뛰어난 능력을 갖춘 이벤트 기반입니다.
최적의 사용 사례: 많은 수의 동시 도구 호출이 필요하거나 프런트엔드 또는 Node.js 백엔드 서비스와 깊은 통합이 필요한 시나리오.
Go:
장점: 정적 컴파일, 간단한 배포, 매우 높은 동시성 성능(goroutine), 높은 메모리 효율성.
과제: 현재 공식 SDK가 부족하며(커뮤니티 구현 또는 자체 개발 필요), AI 분야 생태계는 Python/Node에 비해 다소 약합니다.
최적의 사용 사례: 성능 및 리소스 소비에 대한 엄격한 요구 사항이 있는 프로덕션 환경 또는 Go 기반 기술 스택을 사용하는 회사.

2. 환경 준비 및 MCP 개발 도구 체인

"회의실 예약 시스템"을 예시로 들어, 디버그 가능하고 배포 가능하며 지속 가능한 MCP 서버를 처음부터 개발하는 방법을 자세히 설명합니다.

다음 샘플 코드는 HTTP SSE 통신 모드를 사용하여 최소 실행 가능한 MCP 서버의 구현을 시연하기 위해 로컬 환경(Python 3.13.3, mcp Python SDK v1.25.0)에서 완전히 검증되었습니다.

2.1 최소 실행 가능한 MCP 서버 환경

Python을 예시로 들면, 다음이 필요합니다.

Python 3.13.3+: 버전 호환성을 확인합니다.
MCP Python SDK: pip를 통해 설치합니다.
```
pip install mcp
pip install pydantic
```
텍스트 편집기 또는 IDE: VS Code 등.
터미널: MCP 서버를 시작하고 테스트하기 위함입니다.

2.2 공식 MCP SDK 및 생태계 도구

SDK 기능 범위: Python SDK mcp 라이브러리는 서버 생성, 도구/리소스 정의 및 요청 처리를 위한 핵심 클래스(Server, Tool 등)를 제공합니다.
지원 도구:
- MCP Inspector: MCP 서버 디버깅 및 테스트를 위한 그래픽 클라이언트 도구입니다. 이를 사용하여 서버에 연결하고 모든 도구/리소스를 나열하며 도구를 수동으로 호출할 수 있습니다. 개발 단계에서 필수적인 도구입니다.
- CLI 도구: 일부 SDK 또는 커뮤니티 프로젝트는 빠른 프로젝트 초기화를 위한 스캐폴딩 CLI를 제공할 수 있습니다.

2.3 필수 개발 도구 키트 체크리스트

로깅: 요청, 매개변수 및 오류를 기록하기 위해 구조화된 로깅을 서버 코드에 통합합니다. 이는 디버깅의 기본입니다.
스키마 유효성 검사: SDK의 타입 힌팅 및 JSON 스키마 유효성 검사 기능을 활용하여 입력 및 출력이 예상과 일치하는지 확인합니다.
HTTP 서버: 이 예제 코드는 HTTP SSE 통신 방식을 기반으로 하며 uvicorn을 HTTP 서버로 사용합니다.

3. 첫 번째 MCP 서버: 최소한이지만 확장 가능한 예제

book_conference_room 도구를 구현할 것입니다. 로직: 예약 요청 수신 → 매개변수 확인 → 지정된 시간에 대한 데이터베이스(메모리 내 딕셔너리로 시뮬레이션) 가용성 쿼리 → 사용 가능하면 예약된 회의실 번호 반환; 그렇지 않으면 "No rooms available." 실패 메시지 반환.

3.1 도구 및 리소스 정의를 위한 설계 원칙

도구 세분성:

도구는 논리적으로 독립적이고 완전한 작업을 완료해야 합니다. book_conference_room은 좋은 예시입니다: 시간 입력, 예약 결과 출력.
"God Tool"(모든 것을 하는 하나의 도구) 생성을 피하십시오. 또한 과도한 분할도 피하십시오(예: check_room_availability와 confirm_booking이 매우 원자적이라면 함께 유지할 수 있습니다).

리소스와 도구 간의 경계:

리소스는 회사 정책 문서 또는 제품 카탈로그와 같이 LLM이 읽을 정적 또는 느리게 변경되는 컨텍스트 정보입니다.
도구는 생성, 업데이트, 삭제 또는 계산과 같이 부작용이 있는 동적 작업입니다.
예시에서 Meeting Room User Manual은 리소스일 수 있지만, 예약 작업은 반드시 도구여야 합니다.

컨텍스트 전송 모범 사례:

사용자 신원, 세션 토큰 등은 MCP 요청의 Context를 통해 전달되어야 합니다(클라이언트가 지원하는 경우).
서버는 컨텍스트의 신원 정보를 확인하고 비즈니스 로직에서 사용해야 합니다. 예를 들어, book_conference_room은 누가 예약하는지 알아야 하며, 이 정보는 컨텍스트에서 검색할 수 있습니다.

3.2 요청 및 응답 구조 설계

Python SDK의 Tool 클래스와 Pydantic 모델을 사용하여 강력한 타입의 입력을 정의합니다.

"conference_room_server.py" 내용:

import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Any

from mcp.server import Server
from mcp.server.sse import SseServerTransport
from mcp.types import Tool, TextContent, CallToolResult
from pydantic import BaseModel, Field
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Route, Mount
from starlette.responses import Response

## 1. Define a Pydantic model for the input parameters.
class BookRoomInput(BaseModel):
    start_time: datetime = Field(..., description="Meeting start time, format: YYYY-MM-DD HH:MM")
    duration_hours: float = Field(..., gt=0, le=8, description="Meeting duration (hours), maximum 8 hours")

class RoomBookingSystem:
    def __init__(self):
        """ Simulate two meeting rooms, where the value is a list of already booked time slots."""
        self.rooms = {"A101": [], "B202": []}

    def is_room_available(self, room_id: str, start: datetime, duration_hours: float) -> bool:
        """Check if the specified meeting room is available during the given time period."""
        end = start + timedelta(hours=duration_hours)
        for b_start, b_end in self.rooms[room_id]:
            if not (end <= b_start or start >= b_end): return False
        return True

    def book_room(self, room_id: str, start: datetime, duration_hours: float, booker: str) -> bool:
        """Attempt to book the meeting room and return whether it was successful."""
        if self.is_room_available(room_id, start, duration_hours):
            self.rooms[room_id].append((start, start + timedelta(hours=duration_hours)))
            return True
        return False

booking_system = RoomBookingSystem()

## --- 2. Create an MCP Server instance ---
server = Server("conference-room-booking")

3.3 MCP 서버 호출 흐름 상세

이제 서버를 생성하고 도구 처리를 위한 로직을 구현합니다.

## List of tools
@server.list_tools()
async def handle_list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="book_conference_room",
            description="Book a meeting room for a specific time.",
            inputSchema=BookRoomInput.model_json_schema()
        )
    ]

## Meeting room booking logic
@server.call_tool()
async def handle_call_tool(name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> CallToolResult:
    if name != "book_conference_room" or not arguments:
        return CallToolResult(is_error=True, content=[TextContent(type="text", text="Parameter error")])
    try:
        input_data = BookRoomInput(**arguments)
        booked = False
        booked_room = None
        for room_id in booking_system.rooms.keys():
            if booking_system.book_room(room_id, input_data.start_time, input_data.duration_hours, "demo_user"):
                booked, booked_room = True, room_id
                break
        res_text = f"Booking successful! Room {booked_room}" if booked else "Booking failed"
        return CallToolResult(is_error=False, content=[TextContent(type="text", text=res_text)])
    except Exception as e:
        return CallToolResult(is_error=True, content=[TextContent(type="text", text=str(e))])

## --- 3. HTTP SSE Transport Layer Settings ---
## Create an SSE transport instance
sse = SseServerTransport("/messages")

async def handle_sse(request):
    """Handles client requests to establish an SSE connection."""
    async with sse.connect_sse(
        request.scope,
        request.receive,
        request._send
    ) as (read_stream, write_stream):
        # Run MCP Server
        await server.run(
            read_stream,
            write_stream,
            server.create_initialization_options()
        )
    return Response()


## Define Starlette routes
app = Starlette(
    routes=[
        Route("/sse", endpoint=handle_sse),
        Mount("/messages", app=sse.handle_post_message),
    ]
)

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    # Start the service and listen on port 8000
    print("MCP SSE Server running on http://127.0.0.1:8000/sse")
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

호출 흐름 분석:

클라이언트 → 서버: 클라이언트(예: Claude Desktop, MCP Inspector)는 HTTP SSE를 통해 list_tools 요청을 보냅니다. 서버는 도구 목록을 반환합니다.
클라이언트 결정: LLM은 사용자 명령("내일 오후 2시부터 2시간 동안 회의실을 예약해 줘")에 따라 book_conference_room을 호출하기로 결정합니다.
도구 실행: 클라이언트는 name과 arguments를 포함하는 callTool 요청을 보냅니다. 서버는 이를 handle_call_tool 함수로 라우팅합니다.
내부 처리:
- 매개변수 유효성 검사: Pydantic 모델은 start_time 형식과 duration_hours 범위를 자동으로 유효성 검사합니다.
- 비즈니스 로직: 시뮬레이션된 회의실을 반복하여 가용성을 확인하고 예약을 시도합니다.
- 상태 변경: 예약 성공 시 booking_system.rooms 상태가 변경됩니다.
- 로깅: 예약 로그를 출력합니다.
결과 반환: 서버는 CallToolResult를 JSON-RPC 응답으로 캡슐화하여 클라이언트에 다시 보냅니다.
컨텍스트 주입: 이 도구가 사용자 신원을 요구하는 경우, 클라이언트는 callTool 요청의 context 필드에 신원 토큰을 포함해야 합니다. 서버의 handle_call_tool 함수는 요청 객체에서 이 토큰을 파싱하고 확인해야 합니다(이 예시에서는 고정된 사용자로 단순화됨).

목표 달성: 위는 명확한 입력 정의, 비즈니스 로직, 오류 처리 및 로깅 기능을 갖춘 완전하고 실행 가능한 MCP 서버 MVP입니다. 이는 향후 확장을 위한 견고한 기반을 제공합니다.

4. MCP 서버 디버깅 및 테스트 방법

4.1 로컬 디버깅 워크플로

시작 방법: python conference_room_server.py를 사용하여 Python 스크립트를 직접 실행합니다. 스크립트는 HTTP SSE 서비스를 시작하고 이벤트 루프에 진입하여 MCP 클라이언트가 연결되기를 기다립니다.
MCP Inspector로 연결: 이것이 가장 효과적인 디버깅 방법입니다.
- "Tools" 탭에서 book_conference_room을 확인합니다.
- "Resources" 탭에서 정의된 리소스(있는 경우)를 확인합니다.
- "Session" 탭에서 도구를 직접 호출하고, 매개변수를 채우고, 반환 결과 및 서버 측 로그를 관찰합니다.
로그 관찰 지점: 도구 핸들러의 시작, 끝 및 예외 캡처 지점에서 로그를 출력합니다. 매개변수가 올바르게 파싱되고 비즈니스 로직이 예상대로 실행되는지 관찰합니다.
일반적인 시작 실패 원인:
- Python 경로 오류: MCP Inspector가 python 명령을 찾을 수 없습니다.
- 누락된 의존성: mcp 또는 pydantic 라이브러리가 설치되지 않았습니다.
- 스크립트 구문 오류: Python 인터프리터가 시작 전에 오류를 보고합니다.
- 포트 충돌 (SSE 모드 전용): 지정된 HTTP 포트가 이미 사용 중입니다.

4.2 MCP 클라이언트 시뮬레이션을 통한 기능 테스트

Inspector 외에도 클라이언트 동작을 시뮬레이션하기 위해 간단한 테스트 스크립트를 작성할 수 있습니다.

"test_client.py" 내용:

import asyncio
from mcp import ClientSession
from mcp.client.sse import sse_client


async def test_booking_http():
    # 1. Define the SSE address of the server
    server_url = "http://127.0.0.1:8000/sse"

    print(f"Connecting to MCP SSE Server: {server_url}...")

    try:
        # 2. Use the standard sse_client to establish the transport layer.
        async with sse_client(server_url) as (read_stream, write_stream):
            # 3. Create a standard client session
            # The session will automatically complete the initialize handshake and send the notifications/initialized notification.
            async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:

                # Initialize handshake
                print("[1/3] Performing protocol handshake...")
                await session.initialize()
                print("The handshake was successful.！")

                # 4. List all tools (corresponds to tools/list)
                print("\n[2/3] Retrieving tool list...")
                tools_result = await session.list_tools()
                print(f"Available tools: {[tool.name for tool in tools_result.tools]}")

                #5. Calling the pre-defined tools (corresponding to tools/call)
                print("\n[3/3] Attempting to book the meeting room...")
                arguments = {
                    "start_time": "2025-12-25 14:00",
                    "duration_hours": 2.0
                }

                # `#call_tool` is a standard SDK method that automatically handles response encapsulation.
                result = await session.call_tool("book_conference_room", arguments)

                # Parse the returned content.
                for content in result.content:
                    if content.type == "text":
                        print(f"\n[Server response]: {content.text}")

    except ConnectionRefusedError:
        print("Error: Unable to connect to the server. Please ensure the server is running on port 8000.")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred during execution: {type(e).__name__}: {e}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(test_booking_http())

스키마 유효성 검사 실패 문제 해결: 호출에 실패하면 Inspector 또는 테스트 스크립트에서 반환된 오류 메시지를 확인하십시오. 일반적으로 매개변수 오타, 타입 불일치(예: 정수가 필요한 곳에 문자열 전달) 또는 필수 필드 누락으로 인해 발생합니다.

컨텍스트 손실 문제 해결: 도구 로직이 컨텍스트에 의존하지만 검색에 실패하는 경우 다음을 확인하십시오.

클라이언트가 컨텍스트를 보내도록 구성되었는지 여부.
서버 측 핸들러가 요청 객체에서 컨텍스트 데이터를 올바르게 추출하는지 여부.

4.3 일반적인 개발 단계 오류 체크리스트

도구 검색 불가능: list_tools 메서드가 올바르게 등록되고 도구 정의를 반환하는지 확인하십시오. 서버 시작 시 모든 도구가 성공적으로 로드되었는지 확인하십시오.
타임아웃: 도구 핸들러 실행에 너무 오래 걸립니다. 코드 로직을 최적화하거나 클라이언트 측에 합리적인 타임아웃을 설정하십시오. 장기 실행 작업의 경우 비동기 알림 또는 결과 폴링 메커니즘 구현을 고려하십시오.
매개변수 불일치: 클라이언트가 보낸 매개변수 JSON 구조가 도구의 inputSchema와 일치하지 않습니다. 엄격한 모델 유효성 검사(Pydantic 등)를 사용하고 오류 메시지에 명확한 프롬프트를 제공하십시오.

5. MCP 서버의 프로덕션 배포 패턴

배포는 독립적인 프로세스인 MCP 서버의 운영 특성에 중점을 두어야 합니다. 에이전트와의 통합은 일반적으로 에이전트의 하위 프로세스(Stdio를 통해)로 실행하거나 독립적인 네트워크 서비스(HTTP/SSE를 통해)로 실행하여 이루어집니다.

5.1 MCP 서버의 무상태 설계 및 세션 상태 관리

핵심 원칙: MCP 서버는 가능한 한 무상태여야 합니다.

상태 관리 전략: 여러 도구 호출에 걸쳐 지속되어야 하는 모든 상태(예: 사용자 쇼핑 카트 또는 다단계 승인 흐름의 중간 결과)는 서버 프로세스 메모리에 저장되어서는 안 됩니다. 대신 다음을 수행하십시오.
1. MCP Context 메커니즘을 사용하여 클라이언트가 모든 요청에 필요한 상태를 전달하도록 합니다.
2. 데이터베이스, Redis 또는 파일 스토리지와 같은 외부 영구 시스템에 저장합니다. 서버 도구는 이러한 외부 시스템을 쿼리하거나 업데이트하여 상태를 조작할 수 있습니다.
에이전트와의 협업: 에이전트(클라이언트)는 대화 상태와 사용자 의도를 유지 관리할 책임이 있습니다. MCP 서버는 원자적 도구 호출에만 응답합니다. 예를 들어, 회의실 예약은 서버에 의해 보장되는 원자적 작업이지만, "다음 주 팀 회의를 위한 적절한 시간을 찾고 예약하기"와 같은 다단계 계획은 에이전트에 의해 조정되어야 합니다.

5.2 배포 비교: 로컬 vs. 클라우드 vs. 컨테이너화

로컬 배포: 서버와 에이전트 클라이언트가 동일한 물리적 또는 가상 머신에서 실행됩니다. 개발, 테스트 또는 소규모 내부 애플리케이션에 적합합니다. 비용은 낮지만 확장성과 가용성이 떨어집니다.
컨테이너화된 배포 (권장): 서버를 Docker 컨테이너에 패키징합니다. 이는 환경 일관성, 쉬운 확장성(Kubernetes를 통해), 간소화된 의존성 관리 측면에서 큰 이점을 제공합니다. 프로덕션 환경에 선호됩니다.
클라우드 서버리스 배포: 서버를 클라우드 함수(예: AWS Lambda, Google Cloud Functions)로 배포합니다. 호출이 드물거나 버스트 트래픽이 발생하는 시나리오에 적합합니다. 그러나 콜드 스타트 지연 시간과 런타임 제한을 주의해야 하며, 이는 장기 실행 작업 또는 지속적인 TCP/SSE 연결이 필요한 시나리오에는 적합하지 않을 수 있습니다.

5.3 구성 관리 및 비밀 보안

코드에 비밀, 비밀번호, API 토큰 또는 데이터베이스 연결 문자열을 하드코딩하지 마십시오.

환경 변수: 환경 변수를 통해 구성을 주입합니다. Docker에서는 -e 플래그 또는 비밀 관리를 사용하고, Kubernetes에서는 ConfigMaps 및 Secrets를 사용합니다.
```
import os
database_url = os.getenv('DATABASE_URL')
api_key = os.getenv('EXTERNAL_API_KEY')
if not database_url:
raise ValueError("DATABASE_URL environment variable is not set")
```
비밀 관리: HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, 또는 Azure Key Vault와 같은 전문 비밀 관리 서비스를 사용하십시오. 애플리케이션은 시작 시 이러한 서비스에서 동적으로 키를 가져와야 합니다.
핫 구성 업데이트: 동적 조정이 필요한 구성(예: 속도 제한 임계값)의 경우, 외부 데이터베이스 또는 구성 센터(etcd 또는 ZooKeeper 등)에 저장하고 서버가 변경 사항을 감지하도록 합니다. 빈번한 서버 재시작을 피하십시오.

6. 성능, 안정성 및 고동시성 실천 사례

이 장에서 "고동시성"은 MCP 서버 자체가 처리할 수 있는 동시 도구 호출 요청을 의미합니다. 속도 제한 및 회로 차단은 서버가 자신 또는 다운스트림 시스템을 보호하기 위해 구현하는 전략입니다.

6.1 MCP 도구 호출을 위한 동시성 모델

Python (asyncio): 코루틴 동시성을 위해 async/await을 사용합니다. 도구 핸들러가 데이터베이스 쿼리 또는 외부 API 응답을 기다리는 동안(await 상태), 이벤트 루프는 다른 도구 요청을 처리하도록 전환할 수 있습니다. 이는 I/O 집약적 작업에 이상적입니다.
핵심: 모든 블로킹 I/O 작업이 비동기 라이브러리(예: PostgreSQL용 asyncpg, HTTP 요청용 aiohttp)를 사용하도록 보장합니다.
Node.js: 유사한 이벤트 루프 기반 비동기 모델로, 고동시성 I/O를 자연스럽게 지원합니다.
Go: 각 연결 또는 요청은 일반적으로 독립적인 goroutine에 의해 처리되며, 멀티 코어 기능을 활용하고 I/O 및 CPU 집약적 작업 모두에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

I/O 집약적 최적화:

데이터베이스 및 외부 서비스 연결을 관리하기 위해 연결 풀을 사용합니다.
외부 HTTP 요청에 대해 합리적인 타임아웃 및 재시도 정책을 설정합니다.
느리게 변경되는 자주 읽는 데이터에 대해 캐싱 계층(Redis 등)을 추가하는 것을 고려합니다.

6.2 타임아웃, 재시도 및 실패 경계를 위한 설계

타임아웃 전파: 모든 도구 호출에 대해 총 타임아웃을 설정합니다. 도구가 내부적으로 여러 다운스트림 서비스를 호출하는 경우, 해당 서비스의 타임아웃은 도구의 총 타임아웃보다 짧아야 하며, 다운스트림 타임아웃 예외는 적절하게 처리되어야 합니다.
재시도의 위험: 재시도 결정은 클라이언트(에이전트)가 해야 하며, 서버 도구 내에서 자동으로 이루어져서는 안 됩니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
- 도구가 멱등성(idempotent) 이 아닐 수 있습니다(여러 번 실행해도 동일한 결과가 나오지 않음). 예를 들어, book_conference_room이 네트워크 타임아웃으로 인해 재시도되면 중복 예약으로 이어질 수 있습니다.
- 클라이언트는 더 완전한 컨텍스트(예: 사용자 지침)를 가지고 있으며 재시도 여부와 방법을 결정할 수 있습니다.
- 서버는 클라이언트가 결정을 내리는 데 도움이 되도록 오류 응답에 명확하고 실행 가능한 정보를 제공해야 합니다.
멱등성 요구 사항: 쓰기 작업 도구의 경우, 클라이언트가 고유한 요청 ID를 제공하여 서버가 중복 처리를 방지할 수 있도록 멱등성을 갖도록 설계하십시오.

6.3 속도 제한, 회로 차단 및 폴백 전략

도구 수준 보호:
- 속도 제한: 토큰 버킷 또는 리키 버킷 알고리즘을 사용하여 도구별 또는 사용자/API 키별 속도를 제한합니다. 이는 단일 도구가 과도하게 호출되어 서버 또는 다운스트림 서비스를 충돌시키는 것을 방지합니다.
- 회로 차단: 다운스트림 서비스(데이터베이스 또는 외부 API 등)가 임계값 이상으로 연속 실패할 경우, 일시적으로 회로를 "트립"하여 일정 기간 동안 즉시 실패를 반환하고, 그 다음 반개방 상태 프로브를 사용하여 복구를 시도합니다. pybreaker(Python)와 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
에이전트 수준 속도 제한: 특정 클라이언트 또는 총 요청 볼륨에 대한 전역 속도 제한을 서버 진입점에서 구현합니다.
폴백: 핵심 서비스를 사용할 수 없을 때 성능 저하 대안을 제공합니다. 예를 들어, 실시간 회의실 쿼리 서비스가 다운된 경우, book_conference_room 도구는 타임아웃을 기다리는 대신 "Service temporarily unavailable, please try again later"와 같은 정적 응답을 반환하도록 폴백할 수 있습니다.

7. 보안 설계 및 위험 제어

보안 제어는 MCP 서버 개발자가 구현해야 하는 부분에 중점을 둡니다. MCP 프로토콜 자체는 인증 또는 권한 부여 메커니즘을 제공하지 않으며, 모든 보안 유효성 검사 로직은 애플리케이션 계층에서 클라이언트와 서버에 의해 구현되어야 합니다.

7.1 MCP 서버의 보안 위협 모델

특정 위협 예시:

무단 호출: "쿼리" 권한만 있는 클라이언트가 요청을 구성하여 "삭제" 도구를 성공적으로 호출합니다. 또는 "A 부서 데이터 API"에 접근하도록 승인된 도구가 클라이언트에 의해 남용되어 "B 부서 데이터"에 접근하려고 합니다.
데이터 유출: 도구가 오류 응답 또는 로그에 민감한 정보(예: 테이블 구조 또는 SQL 문이 포함된 데이터베이스 오류 세부 정보)를 실수로 반환합니다.
컨텍스트 주입 위험: 데이터베이스 쿼리 또는 명령 실행에 대해 클라이언트의 컨텍스트 데이터를 검증 없이 맹목적으로 신뢰하면 SQL 주입 또는 명령 주입으로 이어질 수 있습니다.

7.2 권한 및 접근 제어 실천 사례

"3단계 권한 유효성 검사" 모델을 구현합니다.

전송 계층: 누가 서버에 연결할 수 있습니까?
- Stdio: 일반적으로 OS 프로세스 권한에 의해 제어됩니다. 클라이언트는 서버 하위 프로세스를 시작할 권한이 필요합니다.
- SSE/HTTP: 암호화된 통신을 위해 TLS(HTTPS)를 사용합니다. 네트워크 수준 방화벽, API 게이트웨이를 사용하거나 유효한 클라이언트 인증서(mTLS)를 요구하여 연결을 제한합니다.
도구 호출 계층: 현재 사용자/신원이 이 도구를 호출할 수 있습니까?
- 요청 Context에서 신원 토큰(JWT 등)을 추출합니다.
- 토큰 서명 및 만료를 확인합니다.
- 토큰의 역할 또는 권한 클레임을 기반으로 book_conference_room 도구 호출이 허용되는지 결정합니다. 간단한 "역할-도구" 매핑 테이블을 유지할 수 있습니다.
데이터 계층: 이 신원이 대상 리소스에 접근할 수 있습니까?
- book_conference_room 비즈니스 로직 내에서 세분화된 유효성 검사를 수행합니다.
- 예를 들어, 사용자가 예약 도구를 호출할 권한이 있더라도, 해당 부서가 회의실 사용 권한이 있는지 또는 예약 기간이 제한을 초과하는지 확인합니다.
- 이는 외부 사용자 디렉터리 또는 권한 시스템 쿼리를 필요로 합니다.

최소 권한 원칙: 각 도구는 기능을 완료하는 데 필요한 최소한의 권한만 가져야 합니다. 예를 들어, 쿼리 도구는 읽기 전용 데이터베이스 권한만 가져야 합니다.

7.3 보안 사고 대응 전략

로그 포렌식: 모든 인증, 권한 부여 결정, 도구 호출(매개변수 포함) 및 핵심 비즈니스 작업에 구조화된 로그가 있도록 하고, 보안 로그 플랫폼(예: ELK Stack, Splunk)에 중앙 집중식으로 수집되도록 합니다.
빠른 도구 비활성화: 도구에서 심각한 취약점이 발견되면, 서버 전체를 오프라인으로 전환하지 않고도 구성 스위치를 통해 또는 새 버전을 릴리스하여 해당 도구를 신속하게 비활성화할 수 있는 기능을 갖춰야 합니다.
롤백 전략: 새 서버 버전을 릴리스할 때, 보안 또는 기능 문제 발생 시 신속하게 롤백할 수 있도록 이전 Docker 이미지 또는 배포 패키지를 준비해 두십시오.

8. FAQ 및 문제 해결 가이드

이러한 문제는 MCP 프로토콜 계층 또는 서버 구현 계층에서 일반적으로 발생합니다.

8.1 MCP 서버 시작 실패 체크리스트

Phenomenon	Possible Cause	Checklist
프로세스 즉시 종료	Python 구문 오류, 누락된 의존성	1. 터미널에서 `python your_server.py`를 직접 실행하여 오류 출력을 확인하십시오. 2. `pip list`를 실행하여 의존성을 확인하십시오.
MCP Inspector 연결 실패	잘못된 전송 방식 또는 경로 구성	1. Inspector에서 선택한 전송 방식(Stdio/SSE)이 서버 코드와 일치하는지 확인하십시오. 2. Stdio의 경우, "Command" 및 "Arguments"가 올바른 Python 인터프리터 및 스크립트 경로를 가리키는지 확인하십시오.
클라이언트에서 `Tool not found` 보고	도구가 올바르게 등록되지 않았거나 이름 불일치	1. 서버 코드의 `list_tools` 메서드 반환 값에 대상 도구가 포함되어 있는지 확인하십시오. 2. 도구 `name` 문자열을 클라이언트 호출에 사용된 이름과 비교하십시오(대소문자 구분).

8.2 성능 이상 진단 프로세스

느린 요청 위치 파악:
- 도구 핸들러 함수의 시작과 끝에 타임스탬프를 기록합니다.
- Python cProfile 또는 py-spy와 같은 성능 분석 도구를 사용하여 어떤 함수 또는 외부 호출이 가장 오래 걸리는지 정확히 파악합니다.
동시성 병목 현상 분석:
- 모니터링 도구를 사용하여 동시 요청 증가에 따른 시스템의 CPU, 메모리, I/O 사용량을 관찰합니다.
- 데이터베이스가 병목 현상인 경우, 느린 쿼리 로그를 확인하고 인덱스 및 쿼리 문을 최적화합니다.
- 비동기 환경에서 이벤트 루프를 차단할 수 있는 동기식 블로킹 작업(예: 비동기 데이터베이스 드라이버 사용)이 있는지 확인합니다.

8.3 프로덕션 사고 검토 및 개선

고전적인 사례: SQL Injection

시나리오: search_documents 도구가 사용자 입력 키워드를 받아 SQL 문자열에 직접 연결하여 쿼리합니다.
공격: 사용자가 ”’; DROP TABLE documents; --”를 입력합니다.
결과: 데이터가 손상되거나 유출됩니다.
근본 원인: 도구 구현이 입력 유효성 검사를 수행하지 않거나 매개변수화된 쿼리를 사용하지 못했습니다.
교훈 및 개선 사항:
1. 모든 도구 입력 매개변수는 엄격한 스키마 유효성 검사를 거쳐야 합니다 (예: Pydantic을 사용하여 타입, 길이, 범위를 제한).
2. 데이터베이스 접근 시 항상 매개변수화된 쿼리(Prepared Statements) 또는 ORM을 사용해야 합니다. SQL 문자열을 직접 연결하지 마십시오.
3. 데이터베이스 구조와 같은 세부 정보 유출을 방지하기 위해 오류 응답에 일반적이고 사용자 친화적인 메시지를 반환하십시오.
4. 외부 시스템 상호 작용과 관련된 모든 코드에 중점을 두어 보안 코딩 표준 및 코드 검토를 필수 프로세스로 만드십시오.

9. 요약: 실제 AI 에이전트 시스템에서 MCP 서버 활용 방법

에이전트 아키텍처에서 MCP 서버의 위치: AI 에이전트(두뇌/코디네이터)와 그 "손"(도구) 및 "눈"(데이터 소스) 사이의 표준화되고 안전한 연결 브릿지 역할을 합니다. 에이전트는 MCP 프로토콜을 통해 서버가 제공하는 기능을 동적으로 검색하고 사용합니다.
MVP에서 프로덕션으로의 진화 경로:
1. 1단계 (MVP): 몇 가지 핵심 도구(예: book_room, query_calendar)를 포함하는 단일 MCP 서버가 에이전트(예: Claude Desktop)와 동일한 개발 머신에서 Stdio를 통해 실행됩니다. 아이디어를 신속하게 검증합니다.
2. 2단계 (개발): 기능 도메인에 따라 여러 단일 책임 MCP 서버로 분할합니다. 예를 들어:
  - calendar-server: 캘린더 및 이벤트를 관리합니다.
  - conference-server: 회의실 및 장비를 관리합니다.
  - user-directory-server: 직원 정보 쿼리를 제공합니다. 에이전트는 여러 서버에 동시에 연결하여 복잡한 작업을 위해 기능을 결합할 수 있습니다.
3. 3단계 (플랫폼화): 서비스 등록 및 검색 메커니즘(예: Consul, etcd)을 도입합니다. MCP 서버는 시작 시 제공하는 도구를 레지스트리에 등록합니다. 에이전트는 레지스트리에서 사용 가능한 서버를 동적으로 검색하고 연결을 설정합니다. 추가적으로 상태 확인, 로드 밸런싱 및 통합 모니터링/경고를 추가합니다.
탐색을 위한 다음 단계:
- MCP Inspector 와 같은 디버깅 도구의 고급 기능 사용을 심화하십시오.
- MCP에 대한 네이티브 지원을 추가하는 주류 에이전트 프레임워크(LangChain 또는 LlamaIndex 등)와 MCP 서버를 통합하는 방법을 탐색하십시오.
- 서버가 클라이언트에 리소스 업데이트를 적극적으로 푸시하는(리소스 변경 알림) 것과 같은 더 복잡한 패턴을 연구하십시오.
- 공식 Model Context Protocol 및 SDK의 업데이트를 팔로우하여 새로운 프로토콜 기능 및 모범 사례를 신속하게 채택하십시오.

이 가이드를 통해 견고하고 안전하며 확장 가능한 MCP 서버를 구축하기 위한 핵심 지식과 실용적인 기술을 습득했습니다. 이제 내부 시스템을 AI 에이전트의 세계에 안전하게 연결할 때입니다.

저자 소개

이 콘텐츠는 NavGood 콘텐츠 편집팀에 의해 편집 및 게시되었습니다.

NavGood은 AI 도구 및 AI 애플리케이션 생태계에 중점을 둔 내비게이션 및 콘텐츠 플랫폼으로, AI 에이전트, 자동화된 워크플로 및 생성형 AI의 개발 및 실제 구현을 추적합니다.

면책 조항: 이 글은 저자의 개인적인 이해와 실제 경험을 나타냅니다. 어떠한 프레임워크, 조직 또는 회사의 공식 입장을 대변하지 않으며, 상업적, 재정적 또는 투자 조언을 구성하지 않습니다. 모든 정보는 공개 출처 및 저자의 독립적인 연구를 기반으로 합니다.

MCP 기사 시리즈:

참고 자료:
[1]: https://github.com/modelcontextprotocol/inspector "MCP Inspector"
[2]: https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro "What is the Model Context Protocol (MCP)?"
[3]: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling "Function calling"
[4]: https://docs.python.org/3/library/profile.html "The Python Profilers"
[5]: https://github.com/benfred/py-spy "Sampling profiler for Python programs"
[6]: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk "The official Python SDK for MCP servers and clients"
[7]: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk "The official TypeScript SDK for MCP servers and clients"
[8]: https://json-rpc.org/specification "JSON-RPC 2.0 Specification"
[9]: https://etcd.io/ "A distributed, reliable key-value store for the most critical data of a distributed system"
[10]: https://zookeeper.apache.org/ "What is ZooKeeper?"
[11]: https://aws.amazon.com/cn/secrets-manager/ "AWS Secrets Manager"
[12]: https://developer.hashicorp.com/vault "Manage Secrets & Protect Sensitive Data"
[13]: https://azure.microsoft.com/en-us/products/key-vault "Azure Key Vault"

MCP 서버 실전 가이드: 0부터 1까지 구축, 테스트, 배포