칼럼 | MCP가 여는 데브옵스의 새로운 AI 시대

생성형AI는 데브옵스 환경에서 주로 코드 같은 산출물을 빠르고 자동으로 생성하는 데 활용돼 왔다.

하지만 데브옵스 업무 대부분은 단순히 무언가를 생성하는 것을 넘어, 클라우드 서비스 설정 변경, 애플리케이션 배포, 로그 파일 병합 등 다양한 작업 수행에 초점을 맞춘다. 이런 작업에는 기존 생성형AI의 워크플로우가 적합하지 않은 경우가 많다. AI가 데브옵스 도구나 데이터에 쉽게 접근하지 못하기 때문이다.

이제는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 통해 데브옵스 환경에서 AI를 활용할 수 있는 새로운 길이 열렸다. MCP는 코드 생성 같은 익숙한 활용 사례를 넘어, AI를 다양한 데브옵스 워크플로우에 통합할 수 있도록 지원한다.

예를 들어, 대규모언어모델(LLM)에 AWS S3 버킷이나 MS 애저 스토리지 계정 중 외부에 공개된 데이터를 포함한 항목이 있는지 묻고, 그 접근 권한을 변경하도록 요청할 수 있다. 또는 AWS 다이나모DB에 1년 넘게 업데이트되지 않은 문서를 식별해 삭제하거나 보관 처리하도록 지시할 수도 있다. MCP를 활용하면 이런 작업들을 자연어 프롬프트만으로 자동화할 수 있다.

MCP는 데브옵스는 물론 그 이상의 영역에서 주목받고 있는 기술이다. 지금이야말로 데브옵스 엔지니어가 MCP의 작동 방식과 활용법을 이해하고 실무에 적용할 때다.

MCP란 무엇인가

데브옵스 환경에서 MCP의 역할을 이해하려면, 먼저 MCP가 무엇이고 어떻게 작동하는지를 알아야 한다.

MCP는 앤트로픽이 2024년 말 개방형 표준으로 발표한 프로토콜로, AI 모델을 외부 도구 및 데이터 소스와 연결하는 데 사용된다. 사용자로부터 자연어 요청을 받아, AI 기반 에이전트가 자동으로 작업을 수행할 수 있도록 표준화된 방식으로 설계됐다.

MCP는 서버-클라이언트 구조를 기반으로 한다. MCP 서버는 파일 수정이나 데이터베이스 관리처럼 실제 작업을 수행하는 기능을 제공하며, 클라이언트는 AI 모델과 MCP 서버 사이에서 중재 역할을 맡는다. 사용자가 MCP 클라이언트에게 어떤 작업을 요청하면, 클라이언트는 AI 모델을 통해 이를 처리하고, 결과에 따라 MCP 서버에 어떤 작업을 수행할지 지시한다.

MCP가 중요한 이유는 그동안 AI 모델과 상호작용하는 방식이 제한적이었기 때문이다. 대부분의 경우 사용자 정의된 툴 통합을 직접 개발하거나, 챗GPT 같은 챗봇 인터페이스로 질문하는 수준에 그쳤다. AI에게 정보 요약 등을 요청하는 정도가 일반적 활용 방식이었으며, 내부 문서 같은 맞춤형 데이터를 모델에 포함시키려면 수동으로 추가해야 했다.

하지만 MCP를 사용하면 개발자는 다양한 워크플로우에 AI를 통합한 애플리케이션을 작성할 수 있다. 또한, AI 모델을 사용자 정의 데이터 소스와 자동으로 연결할 수 있어 고유한 맥락을 반영한 AI 자동화를 훨씬 쉽게 구현할 수 있다. 무엇보다, MCP는 거의 모든 AI 모델과 에이전트 프레임워크에서 작동하는 표준 프로토콜을 기반으로 하기 때문에 확장성도 뛰어나다.

데브옵스 엔지니어를 위한 MCP 활용법

MCP는 데브옵스 엔지니어에게 실질적인 가치를 제공하는 다양한 활용 시나리오를 열어준다. 대표적인 사례는 다음과 같다.

문제 분석 자동화

데브옵스 엔지니어는 ‘호스트 X가 포트 Y를 통해 통신 가능한가?’, ‘공개된 S3 버킷은 무엇이며, 어떤 데이터를 포함하고 있는가?’ 같은 기술적 질문에 대한 답을 찾는 데 많은 시간을 쓴다.

기존에는 이런 질문에 답하려면 구성 파일을 직접 분석하거나, 필요한 정보를 수집하기 위한 스크립트를 작성해야 했다. 하지만 적절한 데이터 소스와 툴에 연결된 MCP 서버가 있다면, 자연어로 질문을 입력하고 AI가 답을 도출하게 하면 된다. 데브옵스 작업 속도를 실질적으로 높일 수 있는 대표적 사례다.

데브옵스 도구 고도화

MCP는 기존 데브옵스 도구의 기능을 확장하고 고도화하는 데도 활용될 수 있다.

예를 들어, 데브옵스 팀이 MCP를 활용해 자체 데이터 소스를 VS 코드나 코파일럿 같은 코딩 툴에 연결하면, 고유한 코드베이스 등 일반 AI 모델이 접근하지 못하는 맥락 정보까지 반영해 코드를 생성할 수 있다. 조직별 요구사항에 맞춘 코드 생성이 가능해진다.

클라우드 관리 자동화

퍼블릭 클라우드 서비스를 제어할 수 있는 MCP 서버를 이용하면, 데브옵스 팀은 클라우드 관리 프로세스를 자동화하고 확장할 수 있다.

예를 들어 특정 유형의 데이터를 포함한 S3 버킷을 찾아, 공개된 경우 설정을 변경하고 싶을 때, MCP 서버가 S3를 지원한다면 클라이언트에게 해당 요청을 맡길 수 있다. AI 모델은 적절한 버킷을 식별하고 자동으로 설정을 변경한다. 조직 맞춤형 정보를 분석하는 데 그치지 않고, 실제 작업까지 자동화할 수 있다는 점에서 의미가 크다.

문서 데이터 연동

챗GPT 같은 AI 서비스는 맞춤형 문서 데이터베이스와의 연결 기능을 제공하긴 하지만, 제공되는 기능이나 통합 방식은 AI 툴마다 다르다. 이 때문에 특정 문서 기반 데이터베이스를 읽고 분석해야 하는 데브옵스 활용에는 제약이 따를 수 있다.

MCP는 이런 문제를 해결할 수 있다. MCP를 활용하면 컨플루언스나 셰어포인트 같은 플랫폼과 모델에 구애받지 않고 연결할 수 있는 커넥터를 만들 수 있다. 연결이 완료되면, 데브옵스 팀은 AI를 통해 해당 데이터베이스에서 정보를 검색하거나, 그 정보를 바탕으로 작업을 자동화할 수 있다.

데브옵스 환경에서 MCP의 한계

MCP는 유연하고 개방형 프로토콜인 만큼, 데브옵스에서 어떤 활용 사례를 적용할 수 있을지에 대한 기술적 제약은 거의 없다. 실제로 MCP로 구현이 불가능한 기능을 떠올리는 것 자체가 쉽지 않을 정도다.

하지만 실무 관점에서는 사용성과 보안 측면에서 발생하는 몇 가지 현실적인 문제 때문에 특정 유형의 작업에는 적용이 어려울 수 있다.

사용성 측면에서 현재 가장 큰 과제는 대부분의 MCP 서버가 로컬 환경에서 실행되며, 파이썬 인터프리터 같은 다양한 리소스를 필요로 한다는 점이다. 이 때문에 데브옵스 엔지니어는 MCP를 적용하기 위해 자신이 사용하는 환경을 별도로 설정하는 시간을 들여야 한다.

또한, 하나의 MCP 서버에서 작동하는 설정이 다른 서버에는 맞지 않을 수 있다. 예를 들어, 서버가 요구하는 파이썬 버전과 로컬에 설치된 버전이 다를 경우 문제가 발생할 수 있다. 이런 상황은 MCP 서버를 컨테이너화하면 어느 정도 회피할 수 있지만, 이 역시 컨테이너 실행에 필요한 모든 도구를 설치해야 하므로 결국 환경 설정에 많은 노력을 들여야 한다는 점에서 한계가 있다.

이러한 문제는 극복 가능한 수준이며, MCP 활용을 포기할 이유는 아니다. 다만 데브옵스 엔지니어는 MCP가 한 번 설정되면 마법처럼 작동하는 것처럼 느껴질 수 있지만, 초기 구축 단계는 결코 마법처럼 간단하지 않다는 점을 인지해야 한다.

보안 측면에서는, MCP 에이전트 역시 생성형AI 기반 기술이 공통적으로 안고 있는 위험을 모두 내포하고 있다. MCP 서버가 접근할 수 있는 모든 리소스가 외부 AI 모델에 노출될 수 있기 때문에, 민감한 데이터가 유출될 가능성이 존재한다. 이를 방지하는 한 가지 방법은 서드파티 모델을 사용하는 대신, 자체 서버나 방화벽 뒤에 위치한 서버에서 모델을 직접 호스팅하는 방식이다. 그러나 모든 모델이 이 방식과 호환되는 것은 아니며, 이 또한 MCP 설정을 복잡하게 만드는 요소로 작용한다.

또한 MCP 서버가 사용자가 원치 않는 작업, 예컨대 중요한 리소스를 삭제하는 작업을 수행할 위험도 존재한다. 이런 문제를 통제하려면 최소 권한 원칙(least-privilege principle)을 기반으로 MCP 서버를 설계하고 관리해야 한다. 즉, 서버가 특정 용도에 필요한 최소한의 리소스에만 접근할 수 있도록 제약을 두는 방식이다. MCP 서버의 권한은 기본적으로 사용자의 보안 권한 수준에 따라 제한되기 때문에, 관리자가 사용자 권한을 엄격히 설정하면 MCP가 야기할 수 있는 보안 리스크도 함께 제한할 수 있다.

데브옵스의 미래, MCP가 이끄는 AI 활용 혁신

물론 MCP는 완벽한 기술은 아니다. 그러나 데브옵스 환경에서 AI를 활용하는 방식에 있어서는 한 단계 도약을 이끌어낼 수 있는 기술임은 분명하다. 이미 사용할 수 있는 수준에 도달한 기술이기도 하며, 데브옵스 엔지니어가 오늘 당장 실무에 적용할 수 있다. 향후에는 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD)처럼 데브옵스의 필수 기술로 자리 잡을 가능성이 높다.

*필자 데렉 애쉬모어는 앱스페리타스(Asperitas)에서 AI 활성화를 총괄하고 있다. 데브섹옵스, 인프라 코드, 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화, 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발, 클라우드 마이그레이션 등과 관련한 개발 경력을 보유하고 있다. 저서로는 『자바 EE 아키텍트 핸드북(The Java EE Architect’s Handbook)』과 『자바 EE 아키텍트를 위한 마이크로서비스(Microservices for Java EE Architects)』가 있다.
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