ADK를 이용한 MCP의 효율적인 개발을 위한 고급 고려 사항 (Advanced Considerations for Efficient Development)

단순히 MCP 서버와 클라이언트를 연동하는 것을 넘어, 실제 운영 환경에서 안정적이고 효율적으로 작동하는 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 고급 고려 사항들을 신중하게 다루어야 한다. 이러한 요소들은 초기 개발 단계에서는 간과되기 쉽지만, 장기적인 시스템의 품질과 유지보수성에 큰 영향을 미친다. "효율성"은 종종 이러한 다양한 요소들 간의 트레이드오프(trade-off) 결과로 나타난다. 예를 들어, 강력한 오류 처리 로직은 코드 복잡성을 다소 증가시키고 약간의 성능 오버헤드를 유발할 수 있지만, 시스템의 안정성을 크게 향상시켜 장기적으로는 더 효율적일 수 있다. 마찬가지로, 캐싱은 성능을 높이지만 데이터 일관성 문제를 야기할 수 있다. 개발자는 특정 사용 사례와 요구사항에 맞춰 이러한 트레이드오프를 고려하여 "최적의 효율성"을 찾아야 한다.

세션 관리 (ADK) (Session Management in ADK)

ADK의 AdkApp 클래스는 세션 관리 기능을 제공한다.  

 

• 세션의 역할: 세션은 사용자 또는 특정 대화 흐름별로 컨텍스트를 유지하는 데 사용된다. 이를 통해 에이전트는 이전 대화 내용을 기억하고, 반복적인 정보 요청을 줄이며, 사용자에게 더욱 개인화되고 일관된 경험을 제공할 수 있다.
• 로컬 및 배포 환경에서의 세션: AdkApp은 로컬에서 실행될 때는 기본적으로 인메모리(in-memory) 세션 저장소를 사용한다. 하지만 Vertex AI Agent Engine과 같은 환경에 배포되면 클라우드 기반의 관리형 세션 저장소를 활용하게 된다.  
   
• 세션 관리 API: app.create_session(user_id="USER_ID")를 통해 특정 사용자를 위한 새 세션을 생성할 수 있으며, app.list_sessions(user_id="USER_ID")로 해당 사용자의 세션 목록을, app.get_session(user_id="USER_ID", session_id="SESSION_ID")로 특정 세션 정보를 가져올 수 있다. 에이전트에 쿼리를 보낼 때 session_id를 함께 전달하면, 에이전트는 해당 세션의 컨텍스트(예: 이전 대화 기록)를 참조하여 응답을 생성한다.  
   

효율성 관점: 적절한 세션 관리는 에이전트가 불필요한 정보 수집 과정을 반복하지 않도록 하여 응답 속도를 개선하고, 사용자 경험의 질을 높인다. 이는 시스템 리소스 사용 효율성 증대와 사용자 만족도 향상으로 이어진다.

오류 처리 전략 (McpError 등) (Error Handling Strategies, including McpError)

MCP 서버의 도구를 호출하거나 ADK 에이전트가 작동하는 과정에서는 다양한 오류가 발생할 수 있다. 네트워크 문제, 외부 API의 일시적 장애, 잘못된 입력값, 서버 내부 로직 오류 등이 그 원인이 될 수 있다.

• MCP 서버 측 오류 처리: MCP 서버에서 도구를 정의할 때는 발생 가능한 예외들을 적절히 처리하고, 클라이언트에게 의미 있는 오류 정보를 전달하는 것이 중요하다. requests.exceptions.RequestException과 같은 일반적인 Python 예외와 더불어, MCP 표준 오류 형식을 따르는 McpError를 사용하여 구체적인 오류 코드(예: INTERNAL_ERROR, INVALID_PARAMS)와 메시지를 반환하는 것이 좋다.  
  Python

   

  # MCP 서버 도구 내 예시
  from mcp.shared.exceptions import McpError
  from mcp.types import ErrorData, INTERNAL_ERROR
  
  #... (도구 로직)...
  # except Exception as e:
  #     raise McpError(ErrorData(code=INTERNAL_ERROR, message=f"도구 실행 중 오류: {str(e)}"))
  

   

   

   

   

   

   

   

   
•  
• ADK 클라이언트 (에이전트) 측 오류 처리: ADK 에이전트가 MCP 도구를 호출할 때도 오류가 발생할 수 있다. 에서는 MCP 도구 실행 중 발생하는 McpError가 제대로 처리되지 않으면 전체 ADK 에이전트 워크플로가 중단될 수 있다고 지적한다. 이는 특히 여러 에이전트가 순차적으로 작동하는 SequentialAgent와 같은 환경에서 심각한 문제를 야기할 수 있다.   강력한 오류 처리 방안:
  1. try-except 블록 사용: ADK 에이전트의 도구 호출 부분이나, MCP 도구를 래핑하는 커스텀 ADK 도구 내에서 try-except 블록을 사용하여 McpError 및 기타 관련 예외(예: asyncio.TimeoutError, requests.ConnectionError 등)를 명시적으로 포착하고 처리해야 한다.
  2. 대체 전략: 오류 발생 시 단순히 프로그램을 중단시키는 대신, 다음과 같은 대체 전략을 고려할 수 있다:
     • 재시도 로직 (Retry Logic): 일시적인 네트워크 오류 등의 경우, 지수 백오프(exponential backoff)와 함께 몇 차례 재시도를 수행한다.
     • 대체 도구 또는 정보 소스 사용: 주 도구가 실패했을 경우, 차선책으로 다른 도구를 사용하거나 미리 준비된 기본 정보를 제공한다.
     • 사용자에게 명확한 오류 알림: 에이전트가 문제를 해결할 수 없는 경우, 사용자에게 현재 상황과 가능한 조치(예: 나중에 다시 시도, 입력값 확인)를 명확히 안내한다.
     • 오류 로깅: 발생한 오류의 상세 정보(시간, 오류 메시지, 스택 트레이스, 관련 입력값 등)를 기록하여 추후 분석 및 디버깅에 활용한다.
  3. 프레임워크 수준 지원 확인: 에서 제안된 것처럼, ADK 프레임워크 자체에서 MCP 도구 오류에 대한 내결함성(fault-tolerance) 옵션(예: SequentialAgent의 continue_on_failure 파라미터)이나 개선된 오류 전파 메커니즘이 향후 제공될 수 있으므로, 최신 ADK 문서를 주시하는 것이 좋다. 현재로서는 애플리케이션 수준에서의 방어적인 코딩이 필수적이다.  
      
•  

효율성 관점: 견고한 오류 처리 메커니즘은 예기치 않은 상황에서도 시스템이 최대한 정상적으로 작동하거나 우아하게(gracefully) 실패하도록 보장한다. 이는 시스템의 신뢰성을 높여 사용자 만족도를 향상시키고, 오류로 인한 작업 손실 및 디버깅 시간을 줄여 장기적인 유지보수 효율성을 크게 증대시킨다.

인증 및 보안 (MCP 서버 및 클라이언트) (Authentication and Security for MCP server and client)

MCP를 통해 외부 도구나 데이터에 접근할 때는 인증 및 보안이 매우 중요한 고려 사항이다. 특히 민감한 정보를 다루거나 중요한 시스템 변경을 유발할 수 있는 도구를 노출할 경우 더욱 그렇다.

• MCP 서버 보안:
  • 인증 메커니즘 구현: MCP 서버는 허가되지 않은 접근으로부터 보호되어야 한다. 이를 위해 API 키, OAuth 2.0, JWT(JSON Web Tokens) 등과 같은 표준 인증 메커니즘을 도입하는 것을 고려해야 한다. 예를 들어, MCP Toolbox for Databases는 OAuth2 및 OIDC(OpenID Connect)를 통한 보안 인증 및 권한 부여를 지원한다. 자체 구축 MCP 서버의 경우, Starlette의 미들웨어 기능을 활용하여 요청 헤더의 인증 토큰을 검증하는 로직을 추가할 수 있다. 의 django-mcp-server 예제에서는 DJANGO_MCP_AUTHENTICATION_CLASSES 설정을 통해 Django의 인증 시스템과 연동하는 방식을 보여준다.  
     
  • 권한 부여 (Authorization): 인증된 사용자나 클라이언트라 할지라도, 모든 도구에 접근할 수 있도록 허용해서는 안 된다. 역할 기반 접근 제어(RBAC) 등을 통해 특정 사용자/클라이언트 그룹에게 필요한 도구에 대한 접근 권한만 선택적으로 부여해야 한다.
  • HTTPS 사용: 클라이언트와 MCP 서버 간의 모든 통신은 HTTPS를 사용하여 암호화되어야 데이터 가로채기(man-in-the-middle attacks)로부터 보호할 수 있다.
  • 입력값 검증 및 살균 (Input Validation and Sanitization): MCP 도구에 전달되는 모든 입력값은 철저히 검증하고, SQL 인젝션이나 XSS(Cross-Site Scripting)과 같은 공격에 사용될 수 있는 악의적인 코드가 포함되지 않도록 살균 처리해야 한다.
• ADK 클라이언트 (에이전트)의 인증된 MCP 서버 접근:
  • ADK의 도구 수준 인증 메커니즘: Google ADK는 도구가 외부 서비스에 접근할 때 필요한 인증 과정을 처리하기 위한 메커니즘을 제공한다. tool_context.request_credential() 함수를 호출하여 인증 흐름을 시작하고, tool_context.get_auth_response()를 통해 인증 결과를 받아올 수 있다. 이 메커니즘은 주로 OAuth 2.0과 같은 대화형 인증 흐름을 지원하도록 설계되었다.  
     
  • MCP 서버 인증 연동: 만약 MCP 서버 자체가 인증을 요구한다면(예: API 키, Bearer 토큰), ADK 에이전트가 MCPToolset.from_server()를 호출하거나 개별 MCP 도구를 호출할 때 적절한 인증 정보를 (예: HTTP 헤더에) 포함시켜야 한다. 이는 MCPToolset을 직접 확장하거나, MCP 도구 호출을 감싸는 래퍼(wrapper) ADK 도구를 만들어 그 안에서 ADK의 인증 메커니즘을 활용하거나 인증 헤더를 추가하는 방식으로 구현될 수 있다.
  • 자격 증명(Credential)의 안전한 저장: API 키, OAuth 토큰, 비밀번호와 같은 민감한 자격 증명은 코드에 하드코딩하거나 세션 상태에 직접 저장하는 것을 피해야 한다. Google Cloud Secret Manager, HashiCorp Vault와 같은 전문적인 비밀 관리 서비스를 사용하거나, 최소한 환경 변수를 통해 주입하고 접근 권한을 엄격히 관리해야 한다. ADK의 세션 상태에 토큰을 저장해야 할 경우, 반드시 암호화하여 저장할 것을 권장한다.  
     

효율성 관점: 보안은 시스템의 신뢰성과 안정성을 위한 근본적인 토대이며, 안전하게 설계된 시스템은 장기적으로 훨씬 더 효율적이다. 초기 구축 단계에서 보안을 철저히 고려하면, 나중에 발생할 수 있는 데이터 유출, 서비스 중단, 법적 문제 등으로 인한 막대한 비용과 시간 손실을 예방할 수 있다. 이는 "사후 처리"보다 "사전 예방"이 훨씬 효율적이라는 원칙과 맞닿아 있다.

성능 최적화 방안 (Performance Optimization Patterns)

에이전트 시스템의 응답 속도와 처리량은 사용자 경험과 시스템 효율성에 직접적인 영향을 미친다. MCP 서버와 클라이언트 모두에서 성능 최적화를 고려해야 한다.

• MCP 서버 측 최적화:
  • 비동기 처리 활용: Starlette과 FastMCP는 기본적으로 Python의 async/await를 활용한 비동기 처리를 지원한다. 네트워크 I/O, 파일 시스템 접근, 데이터베이스 쿼리와 같이 대기 시간이 발생할 수 있는 작업들은 모두 비동기적으로 처리하여, 단일 프로세스/스레드에서도 여러 요청을 동시에 효율적으로 처리할 수 있도록 해야 한다.
  • 캐싱 (Caching): 자주 요청되지만 내용이 자주 변경되지 않는 데이터나 도구 실행 결과는 캐싱하여 응답 시간을 단축하고 백엔드 시스템의 부하를 줄일 수 있다. 예를 들어, 외부 API 호출 결과를 일정 시간 동안 메모리(예: Redis, Memcached)에 캐시해 둘 수 있다. 단, 캐시된 데이터의 유효 기간(TTL) 관리와 일관성 유지에 주의해야 한다.  
     
  • 지연 로딩 (Lazy Loading): 초기화 시 많은 리소스를 소모하거나 시간이 오래 걸리는 작업(예: 큰 모델 로딩, 방대한 데이터셋 준비)은 실제 해당 기능이 요청될 때까지 로딩을 지연시키는 지연 로딩 기법을 적용할 수 있다. 이는 서버 시작 시간을 단축하고 초기 메모리 사용량을 줄이는 데 도움이 된다.  
     
  • 데이터베이스 쿼리 최적화: MCP 서버가 데이터베이스에 접근하는 경우(예: MCP Toolbox for Databases), 쿼리 성능을 최적화해야 한다. 적절한 인덱싱, 쿼리 튜닝, 커넥션 풀링 등을 활용한다.
  • 효율적인 직렬화/역직렬화: 클라이언트와 주고받는 데이터의 직렬화(serialization) 및 역직렬화(deserialization) 과정도 성능에 영향을 미칠 수 있다. orjson과 같이 더 빠른 JSON 라이브러리를 사용하거나, 필요한 경우 Protocol Buffers와 같은 더 효율적인 데이터 형식을 고려할 수 있다 (단, MCP는 기본적으로 JSON-RPC 기반).
• ADK 클라이언트 (에이전트) 측 최적화:
  • 선택적 도구 로드 및 호출 최적화: 에이전트가 항상 모든 MCP 도구를 필요로 하는 것은 아닐 수 있다. 가능하다면 필요한 도구만 선택적으로 로드하거나, 특정 상황에서만 도구를 호출하도록 에이전트 로직을 설계한다.
  • 세션 상태 활용: 세션 관리를 통해 이전에 얻은 정보나 계산 결과를 재활용하여 불필요한 MCP 도구 호출을 줄인다.
  • 병렬 처리: 여러 개의 독립적인 MCP 도구 호출이 필요한 경우, asyncio.gather 등을 사용하여 병렬로 실행함으로써 전체 대기 시간을 줄일 수 있다.
  • 응답 스트리밍 활용: MCP 서버가 응답을 스트리밍 형태로 제공하고 ADK 클라이언트가 이를 지원한다면(예: SSE), 긴 응답을 한 번에 기다리지 않고 점진적으로 받아 처리함으로써 사용자가 느끼는 대기 시간을 줄일 수 있다.
• 전송 프로토콜 고려: 현재 ADK의 MCPToolset은 주로 SSE와 Stdio를 지원한다. SSE는 서버에서 클라이언트로의 스트리밍에 유용하지만, 대량의 양방향 데이터 전송이나 매우 낮은 지연 시간이 요구되는 시나리오에서는 다른 프로토콜(예: WebSocket 또는 향후 공식 지원될 가능성이 있는 Streamable HTTP )이 더 효율적일 수 있다. 애플리케이션의 특성과 요구사항에 맞는 전송 프로토콜을 선택하거나, 향후 지원될 프로토콜에 대한 준비를 하는 것도 장기적인 성능 확보에 중요하다.  
•  

효율성 관점: 성능은 사용자 경험과 직결되며, 시스템의 확장성과 운영 비용에도 큰 영향을 미친다. 느린 응답은 사용자 이탈을 유발하고, 비효율적인 리소스 사용은 더 많은 인프라 비용을 초래할 수 있다. 다양한 최적화 기법을 적용하여 시스템의 응답성을 높이고 리소스 사용을 최소화하는 것은 전반적인 "효율성"을 극대화하는 길이다.

MCP와 ADK는 비교적 새롭고 빠르게 발전하는 기술 스택이다. MCP는 "떠오르는 개방형 표준" 이며, ADK 또한 지속적으로 기능이 개선되고 있는 오픈소스 프레임워크이다. 이는 공식 문서나 현재 제공되는 기능이 모든 고급 사용 사례나 예외 상황을 완벽하게 다루지 못할 수도 있음을 의미한다. 에서 제기된 MCP 도구 오류 처리 문제에 대한 GitHub 이슈나, 에서 언급된 Streamable HTTP 지원을 위한 커뮤니티 포크 등은 이러한 간극을 메우고 프레임워크를 개선하는 데 커뮤니티의 피드백과 기여가 얼마나 중요한지를 잘 보여준다. 따라서 개발자는 공식 문서 외에도 관련 GitHub 저장소의 이슈 트래커, 기술 블로그, 커뮤니티 포럼 등을 주시하며 최신 동향을 파악하고, 필요한 경우 커뮤니티에 적극적으로 참여하여 정보를 얻거나 자신의 경험을 공유하는 것이 "효율적인" 문제 해결 및 최신 기술 활용에 큰 도움이 될 수 있다.  

 

결론 및 다음 단계 (Conclusion and Next Steps)

핵심 내용 요약 (Summary of key takeaways)

이 보고서는 Google Agent Development Kit (ADK)와 Model Context Protocol (MCP)을 활용하여 효율적인 MCP 서버 및 클라이언트를 구축하는 방법에 대해 심도 있게 탐구했다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같다:

1. MCP 서버 구축: Python 기반의 FastMCP와 Starlette 프레임워크를 사용하여 MCP 서버를 구축할 수 있다. 핵심은 @mcp.tool() 데코레이터를 통해 외부 기능을 "도구"로 정의하고, 명확한 docstring과 타입 어노테이션을 제공하여 LLM이 도구를 잘 이해하고 활용하도록 하는 것이다. SSE와 같은 전송 프로토콜 설정도 중요하다.
2. ADK를 이용한 MCP 클라이언트 구축: ADK의 LlmAgent를 사용하여 MCP 클라이언트 역할을 하는 AI 에이전트를 만들 수 있다. MCPToolset.from_server() 메서드는 MCP 서버에 연결하고 사용 가능한 도구들을 가져오는 핵심 기능을 제공하며, 현재 SSE 및 Stdio 전송 프로토콜을 지원한다. 가져온 도구들은 에이전트의 tools 매개변수에 통합되어 LLM의 지시에 따라 사용된다.
3. 효율적인 개발을 위한 고려 사항: 단순한 기능 구현을 넘어, 실제 운영 환경에서의 효율성을 높이기 위해서는 세션 관리, 강력한 오류 처리(특히 McpError 처리), 철저한 인증 및 보안 메커니즘 구축, 그리고 다양한 성능 최적화 기법(캐싱, 비동기 처리, 지연 로딩 등)의 적용이 필수적이다.

이러한 요소들은 서로 유기적으로 연결되어 있으며, 개발 초기 단계부터 종합적으로 고려될 때 가장 큰 효과를 발휘한다. "효율적인 개발"이란 단순히 코드 작성 속도를 높이는 것을 넘어, 장기적으로 안정적이고 유지보수가 용이하며 사용자에게 만족스러운 경험을 제공하는 시스템을 만드는 과정임을 이해하는 것이 중요하다.

추가 학습 자료 및 권장 사항 (Further learning resources and recommendations)

ADK와 MCP는 빠르게 발전하는 분야이므로, 지속적인 학습과 최신 정보 습득이 매우 중요하다. 다음은 추가 학습 및 실습을 위한 유용한 자료들이다:

• 공식 문서:
  • Google Agent Development Kit (ADK) 공식 문서: (google.github.io/adk-docs/ 참고)  
     
  • Model Context Protocol (MCP) 사양 및 문서: (modelcontextprotocol.io 참고 및 관련 GitHub 저장소)  
     
• Google Cloud 자료:
  • Google Cloud 블로그 (AI 및 개발자 관련): (cloud.google.com/blog/ 참고)  
     
  • Vertex AI 관련 문서 및 가이드
• 예제 코드 및 커뮤니티:
  • google/adk-samples GitHub 저장소: 다양한 ADK 에이전트 예제를 제공하므로, 실제 구현 사례를 참고하는 데 매우 유용하다.  
     
  • 관련 GitHub 저장소 (ADK, MCP, MCP Toolbox 등)의 이슈 트래커 및 토론: 실제 사용자들이 겪는 문제나 새로운 기능 제안, 커뮤니티의 해결책 등을 확인할 수 있다.

권장 사항:

1. 작은 프로젝트부터 시작: 이 보고서에서 다룬 예제들을 직접 구현해보고, 점진적으로 자신만의 MCP 도구나 ADK 에이전트를 만들어보며 복잡도를 높여나가는 것이 좋다.
2. 다양한 MCP 서버 연동 시도: 공개된 MCP 서버(예: MCP Toolbox for Databases, 파일 시스템 서버 예제 등)에 ADK 에이전트를 연결해보거나, 직접 간단한 MCP 서버를 여러 개 만들어보는 경험은 MCP 생태계에 대한 이해를 넓히는 데 도움이 된다.
3. 고급 고려 사항 적용 연습: 오류 처리, 로깅, 간단한 인증 메커니즘 등을 자신의 예제 프로젝트에 적용해보며 실제 운영 환경을 대비하는 연습을 한다.
4. 커뮤니티 참여: ADK 및 MCP 관련 커뮤니티(GitHub, 포럼 등)에 참여하여 질문하고, 다른 개발자들의 경험을 배우며, 가능하다면 자신의 지식을 공유하는 것도 좋은 학습 방법이다.

AI 에이전트 및 관련 프로토콜 분야는 끊임없이 진화하고 있다. 따라서 이 보고서에서 제시된 내용이 현시점에서의 "효율적인 방법"일지라도, 미래에는 더욱 발전된 기술, 패턴, 모범 사례가 등장할 수 있다. 개발자는 한 번의 학습으로 만족하지 않고, 지속적으로 새로운 지식을 습득하고 자신의 프로젝트에 적용하려는 적극적인 자세를 가져야 한다. 이러한 지속적인 학습과 적응 능력이야말로 빠르게 변화하는 AI 기술 환경에서 "효율적인" 개발자로 성장하기 위한 가장 중요한 자질일 것이다.