MCP 베스트 프랙티스

이 문서는 MCP 섹션의 일부입니다.

참고 이 페이지의 내용은 MCP를 “사용”하는 것을 넘어 “잘 사용”하기 위한 가이드입니다. MCP 서버를 처음 설정하는 단계에서는 일반 MCP 설정을, 이미 사용 중이며 품질을 높이고 싶을 때 이 페이지를 참고하세요.

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보안

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API 키 관리

주의 API 키를 설정 파일에 직접 하드코딩하지 마세요. 특히 .mcp.json이나 claude_desktop_config.json을 git에 커밋할 때 토큰이 포함되지 않도록 주의하세요.

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최소 권한 원칙

• GitHub: 읽기 전용이 필요하면 repo:read 스코프만 부여
• Slack: 메시지 읽기만 필요하면 channels:read 스코프만 부여
• Filesystem: 특정 디렉토리만 접근 가능하도록 경로 제한

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데이터 유출 방지

주의 특히 쓰기 권한이 있는 MCP 서버(Slack 메시지 전송, JIRA 티켓 생성, DB 쓰기 등)는 더욱 주의가 필요합니다. AI 에이전트가 의도치 않게 잘못된 정보를 외부에 전송할 수 있습니다. 프로덕션에서는 쓰기 작업 전 사용자 확인 단계를 추가하는 것을 권장합니다.

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Tool 설계 원칙

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LLM이 Tool을 선택하는 메커니즘 이해하기

1. Tool 목록 주입: 모든 등록된 Tool의 이름, 설명, 파라미터 스키마가 LLM의 시스템 프롬프트에 포함 됩니다
2. 사용자 요청 분석: LLM이 사용자의 자연어 요청을 분석합니다
3. 매칭 결정: LLM이 요청과 Tool 설명을 비교하여, 가장 적절한 Tool을 선택합니다
4. 파라미터 추출: 사용자 요청에서 Tool의 파라미터에 해당하는 값을 추출합니다
5. 호출 실행: 선택한 Tool을 추출한 파라미터로 호출합니다

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이름과 설명이 핵심

# 나쁜 예
@mcp.tool()
async def search(q: str) -> str:
    """검색"""
    ...

# 좋은 예
@mcp.tool()
async def search_customer_by_name(customer_name: str) -> str:
    """고객 데이터베이스에서 이름으로 고객을 검색합니다.
    부분 일치를 지원하며, 이름/성/풀네임으로 검색 가능합니다.

    Args:
        customer_name: 검색할 고객 이름 (예: '김철수', '철수')
    """
    ...

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Tool 이름 작성 규칙

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Tool 수 제한

참고 Databricks Genie Code는 전체 MCP 서버에 걸쳐 최대 20개 도구 만 사용할 수 있습니다. Claude Desktop 등 다른 클라이언트에서도 도구가 많을수록 LLM의 선택 정확도가 떨어집니다.

• 자주 사용하는 핵심 도구만 등록하세요
• 유사한 기능은 하나의 도구로 통합하세요
• 사용하지 않는 MCP 서버는 비활성화하세요

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Tool 파라미터 설계

# 나쁜 예 — 파라미터가 모호
@mcp.tool()
async def query(q: str, opts: dict) -> str:
    """데이터를 조회합니다."""
    ...

# 좋은 예 — 파라미터가 명확하고 타입이 구체적
@mcp.tool()
async def search_orders(
    customer_name: str,
    start_date: str,
    end_date: str,
    status: str = "all"
) -> str:
    """고객의 주문 이력을 기간별로 조회합니다.

    Args:
        customer_name: 고객 이름 (부분 일치 지원, 예: '김철수')
        start_date: 조회 시작일 (YYYY-MM-DD 형식, 예: '2025-01-01')
        end_date: 조회 종료일 (YYYY-MM-DD 형식, 예: '2025-12-31')
        status: 주문 상태 필터 ('all', 'completed', 'pending', 'cancelled')
    """
    ...

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도구 이름 하드코딩 금지

# 나쁜 예 - 도구 이름이 변경되면 코드가 깨짐
if tool_name == "search_code":
    result = call_tool("search_code", params)

# 좋은 예 - LLM이 동적으로 도구를 선택하도록 위임
tools = await client.list_tools()
# LLM에게 tools 목록과 사용자 요청을 전달하여 자동 선택

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에러 핸들링

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MCP 서버 측

@mcp.tool()
async def query_database(sql: str) -> str:
    """데이터베이스에 SQL 쿼리를 실행합니다."""
    try:
        result = await db.execute(sql)
        return str(result)
    except ConnectionError:
        return "데이터베이스 연결에 실패했습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요."
    except Exception as e:
        return f"쿼리 실행 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"

팁 Tool이 에러를 반환할 때는 LLM이 이해할 수 있는 자연어 메시지 로 반환하세요. LLM이 에러 내용을 파악하고 사용자에게 적절히 안내할 수 있습니다.

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출력 파싱 금지

# 나쁜 예 - 출력을 직접 파싱
result = call_tool("search_code", {"query": "auth"})
files = json.loads(result)["files"]  # 형식이 변경되면 깨짐

# 좋은 예 - LLM에게 해석 위임
result = call_tool("search_code", {"query": "auth"})
llm_response = llm.chat(f"다음 검색 결과를 분석해줘: {result}")

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Tool 설명 작성 고급 팁

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비용 최적화

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Tool 수와 토큰 소비의 관계

• 등록된 모든 도구의 이름/설명/파라미터 스키마 가 시스템 프롬프트에 포함됩니다
• 도구 하나당 약 100-500 토큰 을 차지합니다 (설명 길이에 따라)
• 20개 도구가 등록되면, 매 요청마다 2,000-10,000 토큰 이 도구 정의에만 소비됩니다

• 도구 호출 결과가 대화 컨텍스트에 추가됩니다
• 큰 JSON 응답을 반환하면 수천 토큰이 추가로 소비됩니다

주의 도구 수의 임계점: Databricks Genie Code는 최대 20개 도구로 제한되어 있지만, 실무적으로는 10개 이하 가 최적입니다. 도구가 많아질수록 LLM의 도구 선택 정확도가 떨어지고, 잘못된 도구를 호출하여 재시도하는 비용이 추가됩니다.

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디버깅

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MCP Inspector

# Python 서버 테스트
mcp dev server.py

# npx 기반 서버 테스트
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @modelcontextprotocol/server-github

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Claude Desktop 로그 확인

# macOS - Claude Desktop 로그 확인
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

참고 MCP 서버가 Claude Desktop에서 인식되지 않으면: (1) JSON 문법 오류가 없는지 확인, (2) command 경로가 올바른지 확인, (3) Claude Desktop을 완전 재시작해 보세요.

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프로덕션 운영 가이드

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모니터링 및 관측성

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장애 대응 패턴

시나리오: Slack MCP 서버가 일시적으로 다운

1. Agent가 Slack 메시지 전송을 시도
2. MCP 서버 연결 실패 → 에러 반환
3. LLM이 에러를 인식하고 사용자에게 안내:
   "Slack 메시지 전송에 실패했습니다. 나중에 다시 시도하거나,
    결과를 직접 복사하여 Slack에 붙여넣으시겠습니까?"

팁 Tool의 에러 메시지가 중요한 이유: MCP 서버가 에러를 반환할 때, 그 메시지는 LLM에게 전달됩니다. LLM은 이 에러 메시지를 읽고 사용자에게 적절한 안내를 합니다. 따라서 에러 메시지를 “Error: 500” 대신 “데이터베이스 연결에 실패했습니다. 네트워크 상태를 확인하거나 잠시 후 다시 시도해주세요.”처럼 자연어로 작성하면, 사용자 경험이 크게 향상됩니다.

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업그레이드 전략

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거버넌스 체크리스트 (조직 단위 배포 시)

• 모든 MCP 서버에 대한 소유자(Owner) 가 지정되어 있는가?
• 각 MCP 서버의 접근 권한 정책 이 문서화되어 있는가?
• 감사 로그 가 활성화되어 있고, 정기적으로 검토하는가?
• MCP 서버 장애 시 알림 체계 가 구축되어 있는가?
• 비용 모니터링 이 설정되어 있고, 예산 초과 시 알림이 발생하는가?
• 정기 보안 검토 일정이 잡혀 있는가? (분기별 권장)