AI 에이전트 도구를 MCP 서비스로 운영해야 할까
여러 AI 앱마다 전용 도구를 만들던 경험에서 출발해, 이를 하나의 로컬 로 모으는 방안이 검토됐다. 그러나 에이전트의 권한을 MCP 서비스에서 관리하려면, 접근 수준마다 다른 토큰을 두는 등 서비스와 앱 양쪽에 설정이 늘어난다. 이런 복잡성 때문에 모델용 도구를 별도 서비스가 아니라 프로그램 안에서 바로 불러오는 도구 로 제공하는 편이 낫다는 결론이다.
현재 시간을 확인할 때 웹 서비스를 따로 운영하지 않고 각 의 기능을 쓰는 것과 같은 방식이다. 언어마다 별도 를 만들어야 하는 단점은 있지만, 일반적인 도구도 비슷한 문제를 안고 있다는 주장이다.
핵심 포인트
- 앱마다 따로 만들던 를 로컬 로 모으려 했다.
- 접근 수준마다 다른 토큰을 쓰면 서비스와 앱 양쪽의 설정이 복잡해질 수 있다.
- 도구를 서비스 대신 프로그램에서 직접 불러오는 로 제공하자는 제안이다.
- 언어마다 별도 가 필요하다는 단점이 있다.
- 이나 을 측정한 결과는 제시되지 않았다.