엔터프라이즈 AI 에이전트 MCP 설계 전략

엔터프라이즈 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 운영하기 위해서는 API 중심이 아닌 프로세스 중심의 MCP(Model Context Protocol) 설계가 핵심이다.

핵심 아키텍처 전략:

• 프로세스 중심의 커스텀 MCP: 단순한 API 래핑 방식의 Generic MCP 서버는 모델이 페이지네이션, 재시도, 에러 처리 등 복잡한 로직을 직접 수행하게 만들어 환각(Hallucination)이나 작업 실패를 유발한다. 따라서 에이전트는 '무엇을 할지' 결정만 하고, 실제 복잡하고 반복적인 작업은 결정론적(Deterministic)인 도구가 수행하도록 설계해야 한다.
• 엄격한 권한 경계(Privilege Boundaries): Microsoft Graph API와 같이 강력한 권한을 가진 도구를 사용할 경우, 보안은 프롬프트가 아닌 툴링과 설정을 통해 강제되어야 한다. 예를 들어, 특정 권한(MFA 재설정 등)을 부여하되 관리자 계정은 제외하는 식의 물리적 제한이 필요하다.
• 역할 분담을 통한 시스템 안정화:
  • OpenClaw: Teams, 웹훅, 라우팅 등 통신 채널과 세션 관리를 담당하며, 모델 컨텍스트에 자격 증명이 노출되지 않도록 격리한다.
  • Cursor CLI (via ACPX): 긴 작업 수행, 서브 에이전트 생성, 작업 추적 성능이 뛰어나므로 실제 에이전트 루프의 런타임으로 활용한다.