주요 AI MCP 서버 및 모델 관리 플랫폼 비교

그림 1: Model Context Protocol(MCP) 클라이언트-서버 아키텍처 예시. 호스트 애플리케이션(예: Claude 데스크톱, IDE)이 MCP 클라이언트를 통해 여러 MCP 서버로부터 로컬/원격 데이터 소스에 안전하게 접근하는 모습이다.

오늘날 Google, Microsoft, Amazon, Meta, OpenAI, Anthropic 등 빅테크와 AI 기업들은 AI 모델의 맥락(context) 연결과 모델 관리를 위한 플랫폼을 공개하고 있다. 특히 Anthropic이 주도한 MCP (Model Context Protocol) 표준이 업계에 확산되면서, 여러 기업이 이를 지원하거나 유사한 방식의 모델 관리 플랫폼을 제공하고 있다redhat.com. 아래 표는 각사의 MCP 서버 또는 이에 준하는 플랫폼의 특징을 비교한 것이다.

플랫폼 이름운영 기업주요 기능 및 제공 형태모델/컨텍스트 관리 기능문서/사이트 링크

MCP Toolbox for Databases (오픈소스 MCP 서버)	Google Cloud	오픈소스 MCP 서버로, 생성형 AI 에이전트를 기업 데이터베이스와 연결해주는 툴박스cloud.google.com. AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Bigtable 등 다양한 DB 도구를 지원하고 OAuth2 기반 인증, OpenTelemetry 모니터링 등을 내장cloud.google.com.	복잡한 연결 처리(커넥션 풀링, 인증 등)을 자동화하여 개발을 단순화하고 보안성 향상github.com. 여러 에이전트 프레임워크에서 재사용 가능한 통합 툴 관리 및 버전 제어 기능을 제공하여 한 번 개발한 도구를 여러 에이전트에서 활용하고 쉽게 업데이트 가능github.com.	Google Cloud 블로그 (2025년 4월)cloud.google.comcloud.google.com
Microsoft Copilot Studio (MCP 통합)	Microsoft (Azure)	MS Copilot Studio 내 에이전트 개발 환경에 MCP 지원을 추가. 몇 번의 클릭만으로 외부 지식 서버나 API를 에이전트에 연결 가능microsoft.com. 엔터프라이즈용 커넥터 인프라를 통해 가상 네트워크, DLP, 다양한 인증 방식 등 보안/거버넌스 통제가 적용된 상태로 MCP 서버를 연동microsoft.com. SDK를 제공하여 개발자가 자신만의 MCP 서버를 C# 등으로 구현 가능redhat.commicrosoft.com.	MCP 서버에서 제공하는 툴을 자동으로 감지하여 Copilot 에이전트의 액션으로 등록하고, 서버 측 업데이트가 있을 경우 에이전트에 즉시 반영하여 항상 최신 버전을 사용microsoft.com. 하나의 MCP 서버에 다수의 툴을 통합 관리할 수 있어, 에이전트가 다양한 기능을 지속적으로 활용하도록 지원함.	Microsoft Copilot 블로그 (2023년)microsoft.commicrosoft.com
Amazon Bedrock Agents (MCP 지원)	Amazon Web Services	AWS의 클라우드 기반 에이전트 서비스로, 대형 언어 모델(Foundation Model)에 데이터 소스, 애플리케이션, 사용자 입력을 연계하여 복잡한 작업을 자동 수행하도록 오케스트레이션함aws.amazon.com. Anthropic MCP 표준을 채택하여 이기종 기업 시스템 통합을 표준화하고 개발 병목을 해소aws.amazon.com. Bedrock 에이전트에서 MCP 툴들을 손쉽게 활용하도록 Inline Agent SDK 제공aws.amazon.com.	여러 MCP 툴들을 액션 그룹으로 묶어 에이전트 워크플로우에서 활용하고, SDK 내장 MCP 클라이언트를 통해 스트리밍 응답 처리, 상태 관리, API 호출 조율 등을 자동화하여 개발자 부담 감소aws.amazon.com. 추론 중 컨텍스트 유지와 복수 에이전트 협업을 지원하며, MCP 생태계 확장을 통해 툴 마켓플레이스 및 에이전트 간 정보 공유까지 지향aws.amazon.com.	AWS 공식 블로그 (2025년 4월)aws.amazon.comaws.amazon.com
TorchServe (오픈소스 모델 서버)	Meta (PyTorch 재단)	PyTorch용 오픈소스 모델 서빙 서버로, 훈련된 모델을 대규모로 배포하기 위한 표준 웹 서비스 제공aws.amazon.com. AWS와 Meta가 공동 개발하여 PyTorch 프로젝트의 일부로 공개됨. 개발자는 별도 코드 작성 없이도 다수의 PyTorch 모델에 대한 예측 API를 신속 생성하고 배포 가능aws.amazon.com.	한 번에 다중 모델을 로드해 서빙하고, A/B 테스트를 위한 모델 버전 관리를 지원aws.amazon.com. 요청별 전처리/후처리 로직 훅 제공, 모니터링 로그와 성능 지표 수집, REST/gRPC 추론 API 및 관리 API 제공 등 프로덕션 환경에 필요한 기능을 갖춤aws.amazon.com.	AWS 뉴스 블로그 (2020년)aws.amazon.comaws.amazon.com
OpenAI Agents SDK (MCP 대응)	OpenAI	오픈소스로 공개된 경량 에이전트 개발 SDK로, 파이썬 기반 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 계획 수립, 툴 사용, 멀티스텝 작업 수행 능력을 손쉽게 구성할 수 있음prompthub.us. ChatGPT의 웹검색, 파일검색, 컴퓨터 제어 등 여러 내장 툴과 새로운 Responses API를 제공하여 복잡한 작업도 단일 호출로 처리 가능하게 함prompthub.usopenai.com.	에이전트 간 협업(멀티에이전트 오케스트레이션)과 핸드오프를 지원하여 작업을 분담하고 대화 맥락을 유지할 수 있음prompthub.us. 에이전트 동작을 추적하는 관찰/모니터링 도구를 통합 제공하여 투명성을 높였으며, Anthropic의 MCP 표준을 도입해 외부 데이터 툴 연계를 표준화(ChatGPT 및 OpenAI API에 MCP 지원 예정)redhat.com.	OpenAI 공식 블로그 (2025년 3월)openai.comredhat.com
Model Context Protocol (MCP) 및 MCP 서버들	Anthropic	Anthropic이 제안하고 공개한 개방형 표준 프로토콜으로, AI 어시스턴트를 기업 콘텐츠 저장소, 비즈니스 툴, 개발 환경 등 외부 시스템 데이터와 양방향으로 연결해주는 통신 규약anthropic.com. MCP 명세서와 다수 언어의 SDK를 오픈소스로 배포하고 있으며, Claude 등 Anthropic AI에서 지원. 또한 Google Drive, Slack, GitHub, SQL DB 등 대표적 시스템용 MCP 서버 레퍼런스를 공개하여 개발자들이 곧바로 활용 가능anthropic.com.	MCP는 각종 데이터 소스 연동을 위한 단일 표준 인터페이스를 제공하여, 기존의 개별 커스텀 통합을 대체하고 AI 시스템에 필요한 데이터를 더 안정적으로 제공함anthropic.com. 여러 도구와 데이터셋 사이에서 맥락을 지속적으로 유지하면서 이동할 수 있게 함으로써, 오늘날 파편화된 통합 문제를 해결하고 상호운용성을 높이는 것이 목표anthropic.com.	Anthropic 공식 발표 (2024년 11월)anthropic.comanthropic.com

 

각 플랫폼은 적용 사례나 강점 분야에서 차별점을 보입니다. 예를 들어 Google의 MCP Toolbox는 다양한 데이터베이스에 특화되어 기업 내부 데이터를 에이전트와 연계하는데 강점을 가지며, Amazon Bedrock Agents는 자사 클라우드에서 멀티에이전트 업무 자동화를 구현하고 MCP로 외부 시스템까지 통합하는 솔루션입니다. Microsoft Copilot Studio는 Office 365 및 기업 생산성 환경과의 밀접한 통합을 내세워 최소한의 작업으로 사내 도구들을 연결하고, OpenAI Agents SDK는 개발자 커뮤니티에 오픈소스로 제공되어 에이전트 개발의 표준 프레임워크를 지향합니다. Anthropic의 MCP 자체는 이러한 플랫폼들 간의 공통 교두보 역할을 하며, Meta의 TorchServe는 모델 배포와 버전 관리에 집중함으로써 주로 제품 수준 모델 운영(MLOps)에 기여하고 있습니다.