AI 에이전트 구축: MCP 서버와 CLI 중 무엇을 선택해야 할까?

AI 에이전트가 외부 도구와 상호작용하는 방식을 설계할 때 MCP 서버와 CLI는 각각 뚜렷한 장단점을 가진다. MCP는 기업 수준의 인증, 인간 참여형 권한 관리, 그리고 풍부한 도구 액세스를 제공하여 보안과 기능성이 강조되는 엔터프라이즈 환경에 최적화되어 있다. 하지만 도구 정의를 위해 많은 토큰을 소모하므로 운영 비용이 상승한다는 명확한 한계가 존재한다.

반면 CLI는 모델이 이미 해당 인터페이스나 명령어 구조를 알고 있는 경우에 매우 가볍고 효율적으로 작동한다. MCP에 비해 토큰 소모가 적어 비용 효율적이며, 복잡한 인증 절차가 필요 없는 단순한 작업 환경에서 유리하다. 따라서 개발자는 에이전트의 보안 요구사항과 복잡도, 그리고 가용 예산 사이의 트레이드오프를 면밀히 검토하여 적절한 인터페이스를 선택해야 한다.