MCP는 죽었다

MCP(Model Context Protocol)는 LLM과 외부 도구를 연결하는 표준으로 주목받았으나, 실제 운영 시 발생하는 기술적 한계가 지적되었다.

1. 컨텍스트 창의 과도한 점유 MCP 서버를 연결할 때 사용하는 **도구 정의(Tool definitions)**가 LLM의 컨텍스트 창을 대량으로 소모한다. 실험 결과, 4개의 MCP 서버를 연결했을 때 Claude(200K) 기준 10.5%, GPT-4o(128K) 기준 **16.5%**의 컨텍스트가 도구 정의에 사용되었다. 특히 Linear 서버 하나가 약 12,800 토큰을 점유하는 등 특정 도구의 비중이 매우 높았다.

2. 낮은 운영 신뢰성 및 성능 저하 MCP는 LLM과 API 사이에 추가적인 프로세스 계층을 두기 때문에 성능 저하가 발생한다. Jira MCP를 REST API와 비교한 결과, 첫 호출 시 9.4배, 일반 호출 시 3배 더 느린 성능을 보였다. 또한 프로세스 충돌, 재인증 필요성, 불투명한 권한 관리 등의 운영 이슈가 존재한다.

3. 기존 CLI/API와의 중복 및 폐쇄성 MCP는 기존 CLI 도구처럼 파이프(|), jq, grep 등을 활용한 자유로운 조합이 어렵고, 도구의 반환 형식에 종속된다. 또한 LLM 대화 내에서만 작동하는 폐쇄적인 구조를 가진다.

최근 Claude Code에서 'Tool Search with Deferred Loading' 기능을 통해 컨텍스트 사용량을 85% 이상 절감하며 문제를 일부 완화했으나, 아키텍처 및 성능 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다.