MCP 기반 에이전트의 확장성 문제와 새로운 설계 패러다임

실용적 조언

에이전트에 연결된 도구가 10개 이상이라면 모든 도구 설명을 시스템 프롬프트에 넣지 말고 동적 로딩 방식을 고려하라.

섹션별 상세

통합 도구의 수가 증가함에 따라 에이전트의 성능이 예상보다 빠르게 저하되는 현상이 관찰됐다. Slack, GitHub, Notion 등 다수의 서비스를 연결하면 각 도구의 설명과 파라미터 스키마가 프롬프트 공간을 점유하여 모델의 추론을 방해한다. 결과적으로 모델은 당면한 과제 해결보다 도구 생태계를 이해하는 데 더 많은 연산 자원을 소모하게 된다. 이는 모델의 지능 문제라기보다 인터페이스 설계에 따른 컨텍스트 관리의 한계로 해석된다.

기존 MCP 에이전트들은 모든 도구의 인터페이스 정보를 초기에 프롬프트에 주입하는 방식을 취하고 있다. 이 방식은 도구가 적을 때는 효과적이지만, 수백 개의 API가 연결되는 실제 운영 환경에서는 모델의 작업 기억 장치에 과도한 노이즈를 생성한다. 동적 도구 가시성(Dynamic Tool Visibility) 같은 기존의 완화책들도 결국 근본적인 확장성 문제를 완전히 해결하지 못하는 한계가 있다.

오픈소스 프로젝트 Corsair는 설정, 인증, 작업 발견, 스키마 검사라는 4가지 원시 연산만을 노출하는 새로운 접근법을 제안했다. 모델이 먼저 사용 가능한 작업을 탐색한 뒤, 필요한 특정 도구의 스키마만 온디맨드로 가져와 실행하는 구조를 가진다. 이 방식은 통합된 도구의 수와 관계없이 모델이 유지해야 할 도구 표면적을 일정하게 유지한다. 인간이 낯선 시스템을 다룰 때 먼저 기능을 탐색하고 세부 매뉴얼을 확인하는 방식과 유사하게 작동하여 에이전트의 신뢰성을 높인다.

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구와 상호작용할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공하는 프로토콜이다. 다양한 통합 환경에서 모델이 도구를 호출하고 데이터를 읽어오는 과정을 규격화하여 에이전트 개발을 용이하게 한다.
컨텍스트 관리(Context Management): — LLM의 제한된 입력 창 내에서 가장 관련성 높은 정보를 선별하고 유지하는 기술이다. 도구 설명이나 스키마가 많아질수록 모델의 추론 능력이 저하되는 문제를 해결하기 위해 필수적으로 요구되는 최적화 과정이다.
스키마 검사(Schema Inspection): — 도구가 요구하는 입력 매개변수와 출력 형식을 필요할 때만 조회하는 방식이다. 모든 도구의 상세 명세를 미리 프롬프트에 넣지 않고, 실행 직전에 구조를 파악함으로써 모델의 작업 기억 부하를 줄인다.

언급된 도구

Corsair추천

온디맨드 스키마 조회를 통해 MCP 에이전트의 컨텍스트 부하를 줄이는 오픈소스 프레임워크

MCP중립

모델과 외부 도구 간의 표준화된 통신 프로토콜

언급된 리소스

GitHubCorsair GitHub Repository