에이전트 하나를 만들었더니 연동해야 할 서비스가 다섯 개입니다. 각각 인증 방식이 다르고, 에러 처리도 따로 짜야 하고, 다른 에이전트 플랫폼에 쓰려면 처음부터 다시 작성해야 합니다. 이 상황을 M×N 통합 문제라고 부르는데, Anthropic이 최근 공식 블로그에서 이 문제를 해결하는 방식으로 MCP(Model Context Protocol)가 어떻게 자리잡고 있는지, 그리고 어떻게 써야 잘 쓰는 건지를 정리해 발표했습니다.

출처: Building agents that reach production systems with MCP – Anthropic

세 가지 연결 방식, 각각 어디에 맞는가

에이전트가 외부 시스템과 연결되는 방법은 크게 세 가지입니다.

직접 API 호출은 가장 빠르게 시작할 수 있는 방법입니다. 에이전트가 HTTP 요청을 직접 보내거나 함수 호출 도구를 씁니다. 에이전트 하나에 서비스 하나를 연동할 때는 충분하지만, 서비스가 늘어날수록 문제가 쌓입니다. 에이전트-서비스 쌍마다 인증, 도구 설명, 엣지 케이스를 따로 관리해야 하기 때문입니다.

CLI는 에이전트가 셸에서 명령줄 도구를 실행하는 방식입니다. 로컬 환경이나 샌드박스 컨테이너에서는 빠르고 가볍게 씁니다. 다만 파일 시스템과 셸이 없는 환경, 그러니까 모바일, 웹, 클라우드 호스팅 플랫폼에서는 한계에 부딪힙니다.

MCP는 프로토콜 자체가 공통 레이어입니다. 에이전트는 MCP 서버에 연결하고, 인증·도구 탐색·응답 형식은 프로토콜이 표준화해 처리합니다. 서버 하나를 만들면 Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code 등 MCP를 지원하는 모든 클라이언트에서 바로 씁니다. 초기 구축 비용이 조금 더 들지만, 이후 유지보수와 확장성에서 돌려받습니다.

MCP SDK는 최근 월 3억 다운로드를 넘어섰습니다. 연초의 1억 대비 세 배 수준이고, Claude Cowork, Claude Managed Agents, Claude Code 채널 등 Anthropic이 최근 출시한 제품 상당수가 MCP 위에서 돌아갑니다.

효과적인 MCP 서버를 만드는 원칙

Anthropic의 MCP 디렉터리에는 현재 200개 이상의 서버가 등록되어 있습니다. 이 서버들을 운영하면서 발견한 패턴 몇 가지가 공개됐는데, 핵심은 생각보다 간단합니다.

도구는 적을수록 낫습니다. API를 1:1로 MCP 도구에 매핑하면 에이전트가 여러 원자적 도구를 조합해야 합니다. 대신 의도 단위로 묶어야 합니다. get_thread → parse_messages → create_issue → link_attachment를 각각 도구로 만들 게 아니라, create_issue_from_thread 하나로 묶는 식입니다. 설명이 풍부한 도구 소수가 나열된 도구 다수보다 에이전트의 정확도가 높습니다.

서비스 규모가 클 때는 코드 오케스트레이션으로 전환합니다. Cloudflare, AWS, Kubernetes처럼 수백 개의 API 엔드포인트를 가진 서비스라면 의도 단위로 묶는 것 자체가 한계입니다. 이럴 때는 에이전트가 짧은 스크립트를 직접 작성하고, MCP 서버가 그 스크립트를 샌드박스에서 실행해 결과만 돌려주는 방식이 효과적입니다. Cloudflare의 MCP 서버가 이 방식으로, 도구 두 개(검색, 실행)만으로 약 2,500개 엔드포인트를 1,000토큰 수준에서 커버합니다.

인증은 표준을 따릅니다. 클라우드 에이전트 환경에서 OAuth를 구현할 때는 최신 MCP 스펙의 CIMD(Client ID Metadata Documents)를 쓰는 방식을 권장합니다. 사용자가 처음 인증할 때 빠르게 연결되고, 이후 재인증 요청도 줄어듭니다.

컨텍스트를 아끼는 클라이언트 설계

MCP 클라이언트를 직접 만드는 경우라면, 컨텍스트 효율화 두 가지 패턴이 주목할 만합니다.

첫 번째는 Tool Search입니다. 도구 정의를 처음부터 전부 컨텍스트에 올리는 대신, 에이전트가 실행 중에 필요한 도구를 검색해서 그때그때 불러오는 방식입니다. Anthropic의 테스트에서는 도구 정의에 쓰이는 토큰이 85% 이상 줄었고, 도구 선택 정확도는 유지됐습니다.

두 번째는 프로그래매틱 툴 콜링입니다. 도구 결과를 모델에 그대로 돌려주는 대신, 코드 실행 샌드박스에서 처리한 뒤 최종 결과만 컨텍스트에 올립니다. 에이전트가 여러 도구를 반복 호출하는 복잡한 워크플로에서 토큰 사용량을 약 37% 줄였습니다. 두 패턴은 함께 쓸 때 효과가 배가됩니다.

Skills와 MCP의 조합

MCP가 도구 접근을 표준화한다면, Skills는 그 도구를 어떻게 써야 하는지의 절차적 지식을 에이전트에게 줍니다. 도구를 갖는 것과 그 도구로 무엇을 할 줄 아는 것은 다릅니다.

Canva, Notion, Sentry 같은 서비스들은 이미 MCP 서버와 함께 Skills를 배포하고 있습니다. 에이전트가 도구에 연결되는 순간 사용 방법도 함께 알게 되는 구조입니다. MCP 커뮤니티에서는 Skills를 서버에서 직접 전달하는 확장 방식을 논의 중이고, 이 패턴이 안정화되면 더 넓게 퍼질 것으로 보입니다.

에이전트가 클라우드에서 실행되고, 연결해야 할 서비스가 늘어날수록 공통 레이어의 가치는 커집니다.

참고자료:

• Writing effective tools for agents – Anthropic Engineering
• Advanced tool use – Anthropic Engineering