LY Corporation, MCP 서버 활용 워크숍 개최: AI 기반 개발 효율 증대

MCP 서버(Model Context Protocol)는 다양한 AI 어시스턴트와 외부 도구를 연결하는 '번역자' 역할을 수행한다. 기존에는 각 AI 어시스턴트마다 개별 인터페이스를 구현해야 했지만, MCP를 통해 도구 측에서 단일 인터페이스만 구현하면 여러 AI 어시스턴트와 호환 가능해졌다. 확장성(Extensibility)과 호환성(Compatibility)을 크게 향상시킨 MCP는, 도구 개발자가 한 번의 구현으로 여러 AI 어시스턴트를 지원할 수 있게 해준다. 이는 AI 기술 도입의 진입 장벽을 낮추고, 다양한 AI 서비스 간의 연동을 용이하게 한다. 통합 인터페이스(Unified Interface)를 통해 개발 효율을 높이는 것이 핵심이다.

Astrix Security의 보고서에 따르면, MCP 서버는 보안 측면에서 취약점을 가지고 있다. 5,200개 이상의 MCP 서버를 분석한 결과, 88%가 인증을 필요로 하지만, 53%는 장기 유효한 정적 API 키나 PAT(Personal Access Token)에 의존하고 있다. OAuth와 같은 최신 인증 방식을 채택한 서버는 8.5%에 불과하여, 전반적인 인증 및 인가 처리 보안 수준이 미흡하다는 점을 지적했다. LY Corporation은 허용 목록(Whitelist)을 통해 외부 MCP 서버 사용을 제한하고, 사내 보안 요구 사항에 맞춰 MCP 서버를 구축하여 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 구현한다. 보안 검증 프로세스(Security Validation Process)를 통해 안전성을 확보하고 있다.

워크숍에서는 Claude Code와 사내 그룹웨어 MCP 서버를 연동하여 업무 티켓 발행을 자동화하는 실습을 진행했다. Claude Code가 작업 제목과 내용 요약을 생성하고, 이를 바탕으로 티켓을 발행하는 과정을 GUI 도구를 통해 직접 체험하도록 했다. 이 실습을 통해 개발자들은 반복적인 업무(Repetitive Tasks)를 AI에게 위임하고, 보다 중요한 업무에 집중할 수 있는 가능성을 확인했다. 또한, GPT-5를 활용한 멀티 에이전트 기반 리뷰 데모를 통해, MCP 서버 조합을 통한 업무 개선 범위를 확장하는 가능성을 제시했다. AI 기반 자동화(AI-powered Automation)를 통해 개발 생산성을 향상시키는 것이 목표이다.

워크숍에서는 Claude Code의 서브 에이전트 기능을 활용한 'Sonnet × GPT PR 리뷰어 에이전트' 데모를 시연했다. 이 데모는 2단계 리뷰 프로세스를 통해 GitHub Pull Request의 코드 리뷰를 수행한다. 1단계에서는 Sonnet(Claude Code 지정 모델)이 PR 정보 수집, 기술 스택 식별, 코드 베이스 확인 등을 수행하고, 2단계에서는 GPT-5(Codex MCP)가 Sonnet의 리뷰 결과를 검증한다. 이 데모는 멀티 에이전트(Multi-agent) 기반 리뷰의 가능성을 보여주며, 각 모델이 서로 다른 관점에서 리뷰를 수행하여 보다 포괄적이고 객관적인 리뷰를 제공한다. 코드 리뷰 자동화(Automated Code Review)를 통해 개발 품질을 향상시키는 데 기여한다.

LY Corporation은 Orchestration Development Workshop을 통해 MCP 서버 활용 사례를 공유하고, AI 기술의 의미와 관련 사고방식을 재정립하는 기회를 제공한다. 워크숍은 단순히 기술 소개에 그치지 않고, 각 개발 조직에서 MCP 서버를 안전하게 활용할 수 있도록 구체적인 활용 사례를 제시하고, 사내 규정을 준수하며 개발할 수 있도록 지원한다. 워크숍을 통해 얻은 경험을 팀에서 공유하고, 일상 업무에 적용하는 과정을 통해 AI 기술 활용 능력을 향상시킨다. 지식 공유(Knowledge Sharing)와 실행 가능한 가이드(Actionable Guide)를 제공하여, AI 기술 도입의 성공적인 안착을 돕는다.