MCP를 넘어 MCPS로: 엔터프라이즈 AI를 위한 보안 프로토콜의 필요성

간단 소개

엔터프라이즈 AI를 위한 MCP의 보안 취약점을 분석하고, HTTPS 사례를 통해 MCPS의 필요성과 구현 방안을 제시합니다.

AI Summary

MCP의 한계 및 보안 취약점
- **MCP(Model Context Protocol)**는 AI와 데이터 시스템을 연결하는 개방형 표준이나, 엔터프라이즈 환경에서 필수적인 인증, 인가, 데이터 암호화, 감사 로깅 기능이 프로토콜 수준에서 부재합니다.
- 이로 인해 데이터 노출, 무단 접근, 규정 준수 실패 등의 심각한 보안 위험이 발생하며, 보안 구현이 개발자에게 의존하여 일관성이 부족합니다.
HTTPS로부터의 교훈 및 MCPS 제안
- HTTP가 HTTPS로 발전하며 TLS/SSL을 통해 암호화, 서버 인증, 데이터 무결성을 확보했듯이, AI 환경에서도 **MCPS(Secured Model Context Protocol)**가 필요합니다.
- MCPS는 상호 인증(mTLS), 필수 전송 암호화(TLS), 강력한 인가 및 접근 제어, 포괄적인 감사 로깅을 프로토콜 수준에서 통합해야 합니다.
MCPS 구현 전략 및 과제
- 구현 전략으로는 TLS/mTLS 위에 MCP를 계층화하는 방식이 가장 실용적이며, 하이브리드 모델도 고려됩니다.
- MCPS 도입은 데이터 기밀성, 규정 준수, 신뢰성을 높이지만, 기술적 복잡성, 성능 오버헤드, 표준화 합의, mTLS 인증서 관리 등의 운영상 과제가 존재합니다.