모델 컨텍스트 프로토콜, stateless 전환으로 확장성 강화
MCP(Model Context Protocol)가 세션 기반에서 stateless 아키텍처로 전환한다. 7월 28일 공개 예정인 이번 변경으로 클라우드 인프라 확장성이 크게 개선되며, AI 애플리케이션의 컨텍스트 관리 방식도 더 명시적이고 유연해질 전망이다. MRTR와 Routable transport headers 등 새로운 기능도 추가된다.
AI 모델을 외부 도구 및 기업 데이터와 연결하는 신흥 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 가장 큰 아키텍처 개편을 맞이했다. 7월 28일 예정된 최신 릴리스 후보에서는 프로토콜 수준의 세션을 제거하고 stateless 아키텍처를 채택한다. 업계 전문가들은 이번 변화가 기업이 AI 파일럿을 프로덕션 환경으로 확대하면서 MCP를 표준 클라우드 인프라에 더 쉽게 배포하기 위한 것이라고 평가한다.
세션 기반 모델은 MCP 서버가 개발자 노트북의 로컬 프로세스였을 때는 적합했지만, 프로덕션 환경에서는 운영 부담이 됐다. 인프라 팀이 MCP 서비스가 다른 클라우드 애플리케이션처럼 확장 가능한지 물으면 이전에는 ‘완벽하지 않다’고 답해야 했으나, stateless 아키텍처로 전환하면서 이제 ‘가능하다’고 답할 수 있게 됐다.
이전 버전의 프로토콜은 모든 클라이언트 연결 정보를 유지해 서버가 상호작용 내내 각 세션을 추적해야 했다. 이는 로컬 개발 환경에서는 잘 작동했지만 여러 서버에 걸친 배포를 복잡하게 만들었고, 요청을 동일한 머신으로 라우팅해야 하는 제한 때문에 현대적 클라우드 아키텍처와 잘 맞지 않았다.
새로운 stateless 설계에서는 모든 요청에 사용 가능한 어떤 서버라도 독립적으로 처리할 수 있는 정보가 포함된다. 여러 요청에 걸쳐 컨텍스트를 유지해야 하는 애플리케이션은 여전히 가능하지만, 이제 개발자가 프로토콜에 의존하지 않고 상태를 명시적으로 관리해야 한다.
이번 stateless 설계 전환은 인프라 단순화 이상의 의미를 지니며, AI 애플리케이션이 도구 간 컨텍스트를 관리하고 공유하는 방식을 근본적으로 바꾼다. 애플리케이션 상태를 프로토콜 세션 안에 숨기는 대신 명시적으로 만들어 AI 모델이 해당 정보를 접근·추론·전달할 수 있게 함으로써 개발자에게 컨텍스트 보존과 공유 방식에 대한 더 큰 통제력을 준다. 또한 AI 워크플로를 더 이식성 있고 탄력적이며 분산 환경에서 조율하기 쉽게 만들어준다.
MCP의 새로운 기능으로는 AI 에이전트가 작업 완료에 필요한 추가 정보를 요청하는 방식을 변경하는 Multi Round-Trip Requests(MRTR) 메커니즘이 추가됐다. 클라이언트와 서버 간 지속 연결에 의존하는 대신, 서버가 작업을 계속하기 전에 표준 요청-응답 교환을 통해 추가 입력을 요청할 수 있게 됐다. 또 다른 추가 기능인 Routable transport headers는 API 게이트웨이와 네트워킹 인프라가 MCP 요청의 내용을 검사하지 않고도 식별하고 라우팅할 수 있게 해준다.