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AI 에이전트를 기업 환경에 도입할 때 가장 큰 질문은 “얼마나 똑똑한가”보다 “어디에서 무엇을 실행하는가”에 가깝습니다. 코드 실행, 파일 접근, 내부 API 호출이 어느 경계 안에서 일어나는지 설명할 수 있어야 하기 때문입니다.
Anthropic이 Code with Claude London에서 Claude Managed Agents에 self-hosted sandboxes를 공개 베타로, MCP tunnels를 research preview로 발표한 것도 이 문제와 맞닿아 있습니다.1 두 기능은 에이전트를 더 강력하게 만드는 동시에, 기업이 요구하는 실행 위치와 연결 통제를 더 세밀하게 다루려는 시도입니다.
self-hosted sandboxes: 에이전트의 “손”을 내 환경으로 옮기기
self-hosted sandboxes의 핵심은 에이전트 전체를 고객 환경으로 옮기는 것이 아닙니다. 오케스트레이션, 컨텍스트 관리, 오류 복구를 담당하는 에이전트 루프는 Anthropic 인프라에 남습니다. 대신 도구 실행만 고객이 구성한 환경으로 이동합니다.1
이 구분이 중요합니다. 모델과 에이전트 운영의 복잡성은 관리형 서비스에 맡기면서도, 민감한 파일·패키지·서비스·저장소는 고객 인프라나 관리형 샌드박스 제공업체 안에 둘 수 있기 때문입니다.1
즉, “두뇌는 클라우드에, 손은 내가 통제하는 환경에” 두는 구조입니다. 기업은 에이전트가 실제로 코드를 실행하고 내부 리소스에 접근하는 지점을 자신의 보안 통제 아래에 둘 수 있습니다.
self-hosted가 꼭 직접 서버 운영을 뜻하지는 않는다
self-hosted라는 이름 때문에 온프레미스나 자체 서버 운영만 떠올리기 쉽지만, 선택지는 더 넓습니다. Claude Managed Agents의 self-hosted sandboxes는 고객 자체 인프라뿐 아니라 Cloudflare, Daytona, Modal, Vercel 같은 관리형 샌드박스 제공업체에서도 실행할 수 있습니다.1
예를 들어 Cloudflare는 microVM과 경량 isolate를 사용해 대규모로 샌드박스를 실행하는 방식을 제공합니다.1 직접 운영 부담을 줄이면서도 격리, 확장성, 네트워크 통제 같은 요구를 맞추려는 팀에는 이런 관리형 선택지가 더 현실적일 수 있습니다.
따라서 검토 기준은 단순히 “직접 호스팅할 것인가”가 아닙니다. 다음 질문이 더 실용적입니다.
민감한 파일과 저장소는 어디에 머물러야 하는가
도구 실행 로그와 감사 추적은 어떻게 남길 것인가
세션별 격리 수준은 어느 정도가 필요한가
빌드, 테스트, 이미지 생성 같은 작업에 필요한 자원은 얼마나 되는가
직접 운영 부담과 관리형 샌드박스 비용 중 무엇을 우선할 것인가
특히 self-hosted sandboxes에서는 CPU, 메모리, 런타임 이미지를 고객 측에서 설정할 수 있습니다.1 긴 빌드나 이미지 생성처럼 계산량이 큰 작업을 에이전트에게 맡기려면, 이 자원 설정권이 중요해집니다.
MCP tunnels: 내부 도구를 공개하지 않고 연결하기
self-hosted sandboxes가 “코드와 도구 실행이 어디서 일어나는가”를 다룬다면, MCP tunnels는 “에이전트가 내부 도구에 어떻게 접근하는가”를 다룹니다.
MCP는 모델이 외부 도구와 데이터를 호출하기 위한 연결 규격입니다. MCP tunnels는 Claude Managed Agents가 사내 MCP 서버에 접근할 수 있게 해주는 기능입니다.1
기업 입장에서 핵심 가치는 내부 시스템을 공개 인터넷에 노출하지 않고도 에이전트 도구로 연결할 수 있다는 점입니다. 내부 DB, 비공개 API, 지식베이스, 티켓 시스템 같은 리소스를 에이전트 업무 흐름에 붙이되, 접근 경로는 통제된 방식으로 유지할 수 있습니다.
정리하면 두 기능의 역할은 다릅니다.
self-hosted sandboxes: 도구 실행 위치를 고객이 통제하는 환경으로 옮긴다.
MCP tunnels: 내부 도구와 데이터에 접근하는 연결 경로를 제공한다.
함께 보면 Claude Managed Agents가 기업 환경에 들어갈 때 필요한 두 축, 즉 실행 통제와 내부 연결을 나눠서 다루는 구조입니다.
도입 전 확인해야 할 판단 기준
이번 업데이트를 “Claude가 완전히 온프레미스로 들어왔다”로 이해하면 안 됩니다. 에이전트 루프는 여전히 Anthropic 인프라에서 동작합니다.1
대신 현실적인 절충안으로 보는 편이 정확합니다. 에이전트 운영의 복잡성은 관리형 플랫폼에 맡기고, 민감한 실행과 내부 연결은 고객이 정한 경계 안에서 다루는 방식입니다.
도입을 검토한다면 먼저 기술 선택보다 정책 기준을 정리하는 것이 좋습니다.
어떤 데이터와 저장소를 외부 실행 환경에 둘 수 없는가
어떤 도구 실행은 반드시 고객 보안 통제 아래 있어야 하는가
내부 API와 MCP 서버는 어떤 방식으로 연결해야 하는가
워크로드별로 필요한 CPU, 메모리, 런타임 이미지는 무엇인가
자체 인프라와 관리형 샌드박스 제공업체 중 어느 쪽이 운영 현실에 맞는가
Claude Managed Agents의 self-hosted sandboxes와 MCP tunnels는 에이전트 도입의 모든 보안 문제를 한 번에 해결하는 기능은 아닙니다. 하지만 기업이 가장 먼저 부딪히는 질문, 즉 “에이전트가 어디서 실행되고 무엇에 어떻게 닿는가”에 대해 더 구체적인 설계 선택지를 제공합니다.
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