MCP 활용 혁신: 코드 실행으로 토큰 98% 절감, 정확도·프라이버시까지 잡기

MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트를 외부 도구와 데이터에 연결하는 사실상 표준입니다. 하지만 많은 팀이 MCP를 “도구 정의를 몽땅 에이전트 컨텍스트에 넣는 방식”으로 사용하면서 비용 폭주, 문맥 혼잡, 잦은 오류를 겪어왔습니다. 최근 제안된 접근은 MCP 자체를 바꾸는 게 아니라, 에이전트가 MCP 서버를 “파일 시스템”처럼 탐색하고 “코드 실행”으로 상호작용하도록 바꾸는 것입니다. 이 글에서는 왜 이 방식이 생산 환경에서 비용을 극적으로 낮추고 정확도를 끌어올리며, 엔터프라이즈 프라이버시까지 충족시키는지 구체적인 사례와 선택 기준으로 정리합니다.

전통적 MCP 방식의 숨은 비용 폭탄

여러 MCP 서버를 붙이면 에이전트 컨텍스트에 수백 개의 도구 정의가 한꺼번에 들어갑니다. 설명, 매개변수, 반환 타입, 예제까지 포함된 정의는 요청 시작 전에 이미 수만 토큰을 차지하죠.

그 결과 토큰 비용이 불필요하게 높아지고, 응답 속도는 느려지며, 에이전트는 도구 선택과 매개변수 구성에서 혼란을 겪습니다. 대규모 워크플로에선 컨텍스트 한도를 넘거나, 중간 단계에서 깨지는 일이 잦아집니다.

특히 대용량 데이터가 오갈 때 문제가 악화됩니다. 예를 들어 4만 토큰짜리 문서를 한 시스템에서 읽어 컨텍스트에 넣고, 또 다른 시스템에 요약과 갱신을 쓰는 과정에서 동일 데이터를 여러 번 비용 지불하며 통과시키게 됩니다.

코드 실행 접근: MCP를 “파일·폴더”로 보고 쓰는 법

핵심은 MCP 서버를 하나의 폴더, 그 안의 각 도구를 TypeScript 파일처럼 노출하는 것입니다. 에이전트는 이 구조를 탐색해 필요한 파일만 읽고, 해당 도구를 호출하는 코드를 작성·실행합니다.

대부분의 최신 모델은 대규모 코드 데이터로 사전 학습돼 있어, 코드 작성·변환·조합에 매우 강합니다. 반면 “도구 호출”은 제한된 후학습으로 익힌 능력이라 복잡할수록 오류가 늘어납니다. 에이전트에게 코드를 쓰게 하면 모델의 강점을 그대로 활용하게 됩니다.

결정적 차이점은 결과 데이터가 “샌드박스 변수”에 머문다는 점입니다. 에이전트는 샌드박스에서 필터링·정규화·집계 같은 무거운 처리를 끝낸 뒤, 정말 필요한 500~2,000토큰 정도만 컨텍스트로 되돌립니다. 컨텍스트가 가벼우니 혼선이 줄고, 계산 안정성이 크게 올라갑니다.

법률 워크플로 사례: 4만 토큰을 2천 토큰으로 줄이는 법

법률 고객에게 필요한 기능은 판례 검색, 문서관리 시스템에서 파일 읽기, 내부 일정 갱신, 이메일 발송, CRM 로그 기록 등으로 구성됐습니다. 전통적 MCP 방식에선 6개 시스템의 도구 정의 100여 개가 시작부터 컨텍스트를 가득 채웠죠.

코드 실행 접근으로 바꾸면, 에이전트는 필요한 도구만 찾아 로드하고, 4만 토큰짜리 증언 녹취를 샌드박스에서 요약·정규화·키포인트 추출 후 1~2천 토큰 결과만 컨텍스트에 올립니다. 동일 데이터를 두 번, 세 번 비용 내며 흐르게 만들 필요가 없습니다. 비용은 급감하고, 도구 선택·매개변수 오류도 눈에 띄게 줄어듭니다.

전자상거래 재고 모니터링: 불가능했던 자동화가 가능해진 이유

Shopify, Amazon, 3PL, 회계시스템에서 큰 덩어리 데이터를 끌어와 교차 비교·불일치 탐지·재주문 제안까지 하려면, 전통 방식은 컨텍스트가 초과되고 토큰 비용이 감당 불가였습니다.

코드 실행 접근에선 모든 원천 데이터를 샌드박스에 모아 스크립트로 비교·계산을 수행하고, “SKU123, Amazon 대비 47개 부족 — 권장 재주문 수량: X” 같이 최소 결과만 컨텍스트로 반환합니다. 수십~수십만 토큰 흐름이 수천 토큰으로 정리되면서 신뢰성과 경제성이 동시에 확보됩니다.

비용 구조의 게임 체인지: 일일 수백 달러를 수십 달러로

고객지원 에이전트가 하루 200건 티켓을 처리하며 여러 시스템을 조회하는 경우, 전통 MCP는 하루 API 비용이 400~600달러까지 튀기 쉽습니다.

코드 실행 접근을 적용하면 동일 워크로드를 40~60달러대로 운영할 수 있고, 컨텍스트 혼잡이 줄어 정확도가 오르니 재시도·수정 비용까지 줄어듭니다. ROI 계산이 갑자기 “가능”으로 바뀌는 순간입니다.

프라이버시·컴플라이언스: 엔터프라이즈 채택의 결정적 조건

금융, 의료, 로펌 등은 고객 데이터가 외부 모델 컨텍스트로 넘어가는 것을 금지합니다. 코드 실행 접근에선 민감 정보가 샌드박스에서만 처리돼 모델 컨텍스트로 흘러가지 않습니다.

토큰화를 적용하면 모델은 “customer_email_1” 같은 대체 토큰만 보고, 실제 이메일·계정 ID 등 원본 데이터는 시스템 간 직접 이동합니다. HIPAA 같은 규정을 준수해야 하는 산업에서 이 차이는 계약 성사 여부를 좌우합니다.

에이전트의 학습·재사용: 파일 시스템 덕분에 생기는 진화

에이전트가 샌드박스에서 작성한 유용한 코드를 함수로 저장해 재사용할 수 있습니다. 특정 문서 파서를 만들었으면 라이브러리에 추가해 이후 동일 형식에서 즉시 활용하는 식입니다.

시간이 지날수록 프로젝트별 솔루션 레포지토리가 쌓이며, 초기화 비용은 줄고 처리 품질은 올라갑니다. Claude의 스킬 개념과 비슷한 방향으로 에이전트가 스스로 능력을 축적합니다.

단점과 현실적 대비: 테스트·모니터링·인프라가 필수

코드 실행은 유연하지만 예측 가능성이 떨어질 수 있습니다. 에이전트가 작성한 코드가 데이터 포맷 변동에 취약하거나, 엣지 케이스를 놓쳐 20번째 시도에 실패하는 일이 생깁니다.

따라서 광범위한 테스트, 강력한 에러 처리, 관측·경보 체계가 필수입니다. 또한 안전한 샌드박스(리소스 제한, 네트워크 격리, 권한 관리 등)를 운영하려면 DevOps 역량과 지속적인 유지보수가 필요합니다. 간단한 챗봇엔 과할 수 있지만, 핵심 업무 자동화에는 필요한 투자입니다.

선택 기준: 언제 전통 MCP, 언제 코드 실행인가

간단한 사용 사례에선 전통 MCP가 더 낫습니다. 도구 호출이 10회 이하이고 데이터가 소량이며, 빠른 프로토타이핑이나 예측 가능한 신뢰성이 최우선일 때는 단순함이 비용을 이깁니다.

반면 복잡한 연산·대량 데이터·고빈도 처리·컨텍스트 한도 충돌·컴플라이언스 요구가 존재한다면 코드 실행 접근이 정답입니다. 비용이 선형적으로 늘지 않고, 오류와 환각을 크게 줄이며, 개인정보를 모델 바깥에 유지할 수 있습니다.

제 개인적 기준은 이렇습니다. “10회 이하 도구 호출·소량 데이터”면 전통 MCP로 간단히 해결합니다. “대용량·다단계·정밀한 후처리·엔터프라이즈 요구”가 결합되면 코드 실행로 설계해 샌드박스에서 무거운 작업을 처리하고, 컨텍스트엔 최소 결과만 올립니다.

에이전시·컨설팅을 위한 실무 조언

코드 실행 접근을 이해하면 제안서의 범위와 가격 책정이 유연해집니다. 기존엔 토큰·오류 위험 때문에 보류했던 프로젝트도, 이제 합리적 비용과 충분한 신뢰성을 근거로 자신 있게 제시할 수 있습니다.

초기엔 하이브리드 전략이 효과적입니다. 빠른 검증은 전통 MCP로, 스케일링과 운영은 코드 실행로 전환하는 로드맵을 설계하세요. 파일 구조 표준화, 샌드박스 가이드라인, 재사용 함수 라이브러리, 관측 대시보드까지 한 번에 갖추면 이후 프로젝트 속도가 눈에 띄게 빨라집니다.

마무리하며, MCP 자체가 문제라기보다 “컨텍스트에 모든 걸 우겨넣는 습관”이 문제였습니다. 코드 실행 접근은 모델의 강점을 활용해 컨텍스트를 가볍게 유지하고, 토큰 비용을 줄이며, 정확도·프라이버시를 동시에 확보하는 길입니다. 도구 선택의 본질은 추상적 우열이 아니라, 고객의 제약과 목표에 가장 효율적인 방법을 고르는 일입니다. 작은 파일 시스템부터 만들어 샌드박스 플로우를 시험해 보세요. 첫 성공 사례가 나오면, 그 다음부터는 규모가 커져도 흔들리지 않는 자동화가 가능해집니다.

출처 및 참고 :