MCP를 활용한 로컬 AI 세금 신고 확장 프로그램 'Crow' 개발

로컬 환경에서의 개인정보 보호와 MCP 활용 방식에 대해 긍정적인 반응을 얻었으며, 특히 세금 데이터의 암호화 처리 방식에 대한 관심이 높았다.

• 민감한 데이터를 다룰 때는 AI 모델에 평문을 전달하는 대신 AES-256-GCM으로 암호화하고 MCP 도구 내에서 복호화하여 처리하는 방식을 권장한다.
• 복잡한 수학 계산은 LLM의 추론에 의존하기보다 별도의 계산 엔진을 MCP 도구로 구현하여 정확도를 높이는 것이 유리하다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

— AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구와 표준화된 방식으로 통신할 수 있게 해주는 프로토콜이다. 이를 통해 모델은 직접적인 데이터 접근 없이도 필요한 기능을 수행할 수 있어 보안과 확장성이 뛰어나다.

AES-256-GCM 암호화(AES-256-GCM)

— 고급 암호화 표준(AES)의 한 종류로, 256비트 키를 사용하여 데이터를 암호화하고 무결성을 동시에 검증하는 방식이다. 현대 보안 시스템에서 가장 권장되는 암호화 알고리즘 중 하나로 평가받는다.

개인 식별 정보(PII)

— 이름, 주민등록번호, 주소 등 특정 개인을 식별할 수 있는 모든 정보를 의미한다. AI 시스템 설계 시 가장 엄격하게 보호해야 할 데이터 범주에 속한다.

스텔스 크로미움(Stealth Chromium)

— 웹 자동화 도구임을 숨기기 위해 브라우저의 지문(Fingerprint)을 변조한 Chromium 브라우저이다. 봇 탐지 시스템을 우회하여 웹사이트에서 자동화된 작업을 수행할 때 주로 사용된다.