원격 MCP 서버 보안 체크리스트: OAuth 2.1 권한 설계를 실무 기준으로 보기

MCP(Model Context Protocol)를 처음 접할 때는 보통 로컬 개발 환경에서 시작합니다. AI 에이전트가 파일을 읽고, GitHub 이슈를 보고, 사내 문서를 검색하고, 테스트를 실행하는 식입니다. 이 단계에서는 “어떤 도구를 제공할 것인가”가 가장 먼저 보입니다.하지만 MCP 서버가 로컬을 넘어 원격 서비스가 되는 순간 질문이 바뀝니다. 이제 중요한 것은 도구 목록만이 아닙니다. 누가 이 서버에 접근할 수 있는지, 어떤 사용자의 권한으로 실행되는지, 토큰이 어디까지 허용되는지, AI 에이전트가 실수했을 때 어디서 멈출 수 있는지가 더 중요해집니다.특히 HTTP 기반 원격 MCP 서버를 운영한다면 인증과 권한 부여를 단순 API Key 수준으로 생각하기 어렵습니다. MCP 공식 Autho..

MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 외부 도구와 데이터를 사용할 수 있게 해주는 표준 프로토콜입니다. GitHub 이슈를 조회하거나, 사내 API를 호출하거나, 로컬 문서를 검색하거나, 배포 상태를 확인하는 식의 작업을 AI에게 맡길 수 있습니다.이전 글에서는 MCP가 무엇인지, 그리고 간단한 MCP 서버를 어떻게 만들 수 있는지 살펴봤습니다. 그런데 실제 프로젝트에 MCP를 붙이려고 하면 코드 작성보다 먼저 고민해야 할 문제가 생깁니다.AI에게 어떤 도구를 열어줘야 할까?어디까지 실행하게 해도 안전할까?실패했을 때는 어떻게 처리해야 할까?민감한 데이터는 어떻게 막아야 할까?MCP 서버는 단순히 API를 감싸는 코드가 아닙니다. AI 에이전트에게 “무엇을 할 수 있는지”를..

최근 AI 코딩 도구들은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 개발 환경과 연결되는 방향으로 발전하고 있습니다. 파일을 읽고, 코드를 수정하고, 테스트를 실행하고, GitHub 이슈나 문서를 참고하면서 작업하는 식입니다.이때 중요한 개념 중 하나가 MCP(Model Context Protocol) 입니다.MCP는 AI 에이전트가 외부 도구나 데이터에 접근할 수 있도록 해주는 표준화된 연결 방식입니다. 쉽게 말하면 AI에게 “이 도구를 이런 방식으로 사용할 수 있다”고 알려주는 인터페이스입니다.이전 글에서 MCP가 무엇인지 개념을 살펴봤다면, 이번 글에서는 조금 더 실전적인 예제로 들어가보겠습니다. 목표는 간단합니다.AI 에이전트가 GitHub 저장소의 이슈 목록을 조회할 수 있도록 MCP 서버를 만들어..

요즘 AI 개발 도구는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어섰습니다. 이제 AI는 코드를 읽고, 파일을 수정하고, 테스트를 실행하고, GitHub 이슈를 확인하고, 외부 API를 호출하는 방향으로 발전하고 있습니다.그런데 여기서 중요한 문제가 생깁니다. AI가 외부 도구나 데이터에 안전하고 일관된 방식으로 접근하려면 어떻게 해야 할까요?예를 들어 AI에게 이런 작업을 시키고 싶다고 해보겠습니다.“내 프로젝트의 GitHub 이슈를 조회해줘”“고객 주문 API에서 최근 주문 목록을 가져와줘”“로컬 문서에서 특정 내용을 찾아줘”“사내 데이터베이스에서 프로젝트 상태를 확인해줘”이런 작업을 하려면 AI가 외부 시스템과 연결되어야 합니다. 기존 방식이라면 각 AI 도구마다 별도의 연동 코드를 만들어야 했습니다.Clau..