MCP에서 MCPS로의 진화와 엔터프라이즈 AI 보안

이 게시물은 AI 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 개념과 한계, 그리고 이를 보완하기 위한 보안 프로토콜 MCPS의 필요성을 다룹니다.

MCP의 구조와 보안 취약점

• MCP는 AI 애플리케이션과 외부 도구/데이터 소스 연결을 표준화하지만, 인증, 인가, 암호화 등 보안 기능이 부족합니다.
• 이로 인해 민감한 데이터 노출, 무단 접근, 규정 준수 실패 위험이 존재합니다.

MCPS 제안과 구현 전략

• MCPS는 상호 인증(mTLS), 전송 암호화(TLS), 강력한 인가, 감사 로깅을 내장하여 기업 환경에 적합한 보안 기준을 마련합니다.
• 구현 방식으로는 TLS 위에 MCP를 계층화하는 방식, MCP에 보안 기능을 통합하는 방식, 또는 하이브리드 방식이 논의됩니다.

도전과 전망

MCPS 도입 과정에서 표준화, 성능, 운영 복잡성, 인증서 관리 등의 과제가 있으며, 이를 해결하기 위한 협력과 커뮤니티 참여가 필수적입니다.