프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 배포 중입니다. MCP는 엉망진창이네요.

물류, 핀테크, 그리고 몇몇 인디 SaaS 업체들 대상으로 1년 반 정도 에이전트 개발을 해왔다. 온라인에 올라오는 AI 에이전트 관련 글들은 실제 현장 상황이랑은 거리가 멀다. 실무는 그냥 개판이다.

특히나 실무에서 MCP 서버 굴리는 꼴을 보면 가관이다.

3개월 전, 한 클라이언트가 자기네 내부 워크플로우에 Claude Code를 연동해달라고 하더라. 영업 지원팀 8명 규모였는데, 유튜브 튜토리얼 보고 Stripe, Salesforce, Slack, Google Drive, 내부 Postgres까지 MCP 서버를 5개나 직접 깔아놨더라고. 거기다 전임자가 짠 커스텀 서버까지 합쳐서 총 6개, 도구만 180개였다.

첫날 앉아서 직접 써봤는데, 뭘 치기도 전에 컨텍스트 바가 주황색으로 변하더라. 도구 선택도 완전히 엉망이었다. Claude한테 "Acme 최근 인보이스 찾아줘"라고 시켰더니 stripe_invoices_list 대신 slack_search_messages를 호출하질 않나. 왜냐고? Slack MCP 도구 설명이 Stripe보다 두 배는 길고, 그 안에 "find"라는 단어가 세 번이나 들어갔거든.

이게 실무에서 돌아가는 MCP의 현실이다.

클라이언트한테 아무도 말 안 해준 문제점들:

도구 설명이 곧 프롬프트다. 모든 MCP 서버의 도구 설명이 매번 시스템 프롬프트에 다 들어간다. Salesforce 커스텀 객체 도구 하나는 설명만 1,200 토큰이더라. 내 시스템 프롬프트 전체보다 길었음. 절반은 MCP 만든 놈이 써놓은 마케팅 문구였고.

순서가 생각보다 훨씬 중요하다. 모델은 앞에 나열된 도구를 우선적으로 고르는 경향이 있다. Postgres MCP는 제일 나중에 추가해서 목록 맨 아래에 있었거든. 그러니까 뻔히 DB 쿼리 날려야 하는 상황인데도, 맨 위에 있는 Salesforce만 계속 건드리는 거지.

OAuth는 진짜 악몽이다. 서버 6개 중 2개가 OAuth 쓰는 HTTP/SSE 방식이었는데, 전임자가 자기 노트북으로 설정해둔 거였다. 토큰은 걔 홈 디렉토리에 박혀 있었고, 걔는 이미 3개월 전에 퇴사함. 아무도 인증 흐름을 직접 돌려본 적이 없으니 토큰 재발급도 못 하고 다들 손가락만 빨고 있었다.

컨텍스트 비용이 소리 없이 불어난다. 이 클라이언트는 Sonnet 쓰는데 팀 전체가 하루에 모델 호출을 400번 정도 하거든. MCP 정의에서 나오는 콜드 스타트 토큰만 매번 42k씩 나갔다. 캐시가 먹히긴 하는데, MCP 사용처가 하루 종일 바뀌니까 캐시 적중률이 30% 수준이었다. 모델 써보기도 전에 한 달에 1,400달러씩 깨지더라. 클라이언트는 그냥 모델 비용이 비싼 줄 알더라고.

우리가 한 일:

• 모든 MCP 도구 설명을 한 문장으로 다 깎아버렸다. 그것만으로도 매번 12k 토큰씩 아꼈다.

• MCP 6개 중 3개를 -scope user에서 -scope project로 바꿨다. 진짜 필요할 때만 로드되게 하려고.

• 항상 켜져 있는 것들 앞단에 게이트웨이를 뒀다. Claude가 모든 도구를 직접 보는 게 아니라 search_tools / invoke_tool / auth만 거치게 만들었다. 이거 하려고 Ratel(github.com/ratel-ai/ratel, 오픈소스, 인프로세스) 썼다. 실제 쿼리 샘플로 테스트해보니 도구 선택 정확도가 70%에서 95%까지 올라갔다.
  "AI" 구현하는 건 쉽다. 진짜 일은 "유튜브 보고 찾은 MCP 서버 다 때려 박아서 모델이 엉뚱한 도구만 골라대고, 한 달에 1,400달러씩 날리는 상황"을 수습하는 거다.

실무에서 MCP 쓰는 에이전트 배포하고 있다면 참고해라:

• 서버 추가하기 전에 도구 설명부터 검수해라.

• 진짜 전사적으로 쓰는 거 아니면 -scope project 써라.

• 도구 50개 넘어가면 선택 실패할 확률 높으니까 미리 대비해라.