인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서, AI 시스템이 외부 세계와 상호작용하는 방식 역시 진화하고 있습니다. Anthropic이 도입한 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 이러한 상호작용을 표준화하는 데 중요한 역할을 합니다. MCP를 통해 AI 모델은 실시간으로 외부 데이터 소스에 접근하고 다양한 도구를 활용할 수 있게 되며, 이는 AI 통합 및 기능 확장에 상당한 이점을 제공합니다.
MCP의 핵심 구성 요소와 보안의 중요성
MCP의 보안 영향을 이해하기 위해서는 그 기본 아키텍처를 살펴볼 필요가 있습니다. MCP는 크게 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다:
- MCP 호스트(MCP Host): AI 기반 작업이 수행되는 AI 애플리케이션 또는 환경을 의미합니다. Claude Desktop이나 AI 기반 IDE(통합 개발 환경)와 같은 애플리케이션이 여기에 해당하며, MCP 클라이언트를 운영하고 외부 서비스와의 상호작용을 가능하게 합니다.
- MCP 클라이언트(MCP Client): 호스트 환경 내에서 중개자 역할을 수행하며, MCP 호스트와 MCP 서버 간의 통신을 용이하게 합니다. 서버에 요청을 보내고 사용 가능한 서비스 정보를 얻으며, 서버와의 데이터 통신은 트랜스포트 계층을 통해 안전하고 안정적으로 이루어집니다.
- MCP 서버(MCP Server): MCP 클라이언트가 외부 서비스와 상호작용하고 작업을 실행할 수 있도록 하는 게이트웨이 역할을 합니다. MCP 서버는 다음 세 가지 필수 기능을 제공합니다:
- 도구(Tools): AI 모델을 대신하여 외부 서비스 및 API를 호출하고 작업을 실행할 수 있게 합니다.
- 리소스(Resources): 로컬 파일, 데이터베이스, 클라우드 플랫폼 등 구조화되거나 비구조화된 데이터 세트를 모델에 노출합니다.
- 프롬프트(Prompts): 모델 응답 개선, 일관성 유지, 반복 작업 단순화를 위해 서버가 관리하는 재사용 가능한 템플릿입니다.
MCP는 강력한 AI 모델과 종종 신뢰할 수 없는 외부 도구 및 데이터 소스 사이의 다리 역할을 하므로, 고유한 보안 문제를 야기합니다. 표준 API 보안 관행만으로는 MCP의 동적이고 도구 기반의 특성과 관련된 고유한 위험을 해결하기에 불충분합니다. 만약 MCP 구현이 손상된다면 데이터 유출, 무단 AI 작업 실행, 사용자 신뢰 상실, 심지어 실제 환경에서의 물리적 피해까지 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 특히 복잡한 엔터프라이즈 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위해 MCP 보안은 필수적입니다.
MAESTRO 프레임워크를 활용한 체계적인 위협 분석
코넬대학교에서 운영하는 오픈 아카이브 ArXiv에 AWS 소속 연구원이 “Enterprise-Grade Security for the Model Context Protocol (MCP): Frameworks and Mitigation Strategies”에서 MCP 아키텍처 및 예비 보안 평가에 대한 기초 연구를 기반으로 구축되었으며, 엔터프라이즈급 완화 프레임워크와 상세한 기술 구현 전략을 소개하는 논문이 공개 되었습니다.
본 연구는 MAESTRO 프레임워크를 사용하여 AI 시스템에 대한 포괄적인 위협 모델링을 수행에 대한 소개입니다. MAESTRO는 AI 시스템 아키텍처의 7가지 특정 계층에 걸쳐 잠재적인 취약점을 체계적으로 검토하는 방법론을 제공하며, 이를 통해 MCP 보안 환경을 구조적으로 분석할 수 있습니다.
프레임워크가 검토하는 7가지 계층은 다음과 같습니다:
- L1 – 기반 모델(Foundation Models): 기본적인 AI 모델, 학습 데이터 및 내재된 취약점과 관련된 문제.
- L2 – 데이터 운영(Data Operations): MCP 시스템 내에서 외부 데이터 관리 및 통합의 보안.
- L3 – 에이전트 프레임워크(Agent Frameworks): 에이전트 로직, 프로토콜 및 도구 활용 메커니즘의 취약점.
- L4 – 배포 인프라(Deployment Infrastructure): MCP 구성 요소를 호스팅하는 하드웨어 및 소프트웨어 환경의 보안.
- L5 – 평가 및 가시성(Evaluation & Observability): MCP 동작 모니터링 및 진단 시스템의 취약점.
- L6 – 보안 및 규정 준수(Security & Compliance): 접근 통제, 정책 시행 및 규제 요구 사항과 관련된 문제.
- L7 – 에이전트 생태계(Agent Ecosystem): 인간, 외부 도구 또는 다른 에이전트와의 상호작용에서 발생하는 보안 문제.
이러한 계층적 접근 방식을 MCP에 적용함으로써, 연구는 기반 모델부터 배포 인프라 및 생태계 상호작용까지 전체 프로토콜 스택에 걸쳐 위협을 체계적으로 식별하고 분류할 수 있습니다.
분석을 통해 식별된 주요 위협에는 MCP 서버, 클라이언트, 호스트 환경, 데이터 소스 및 외부 리소스와 관련된 다양한 문제들이 포함됩니다. 특히, 엔터프라이즈 환경에서 완화해야 할 핵심 위협으로는 악의적으로 조작된 도구 설명으로 AI 모델을 오도하는 도구 포이즈닝(Tool Poisoning), 민감 데이터를 무단으로 유출하는 데이터 유출, 손상된 MCP 구성 요소를 통해 명령 채널을 구축하는 C2(Command and Control), 취약한 업데이트 메커니즘, ID 및 접근 제어 문제, 서비스 거부(DoS) 공격, 불안정한 구성 등이 있습니다.
* Tool Poisoning 참고 링크 : MCP Tool Poisoning 공격: AI 에이전트의 새로운 보안 위협
* C2 참고 링크 : https://www.igloo.co.kr/security-information/command-control-%EC%84%9C%EB%B2%84%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%95%85%EC%84%B1%ED%96%89%EC%9C%84-%EB%B6%84%EC%84%9D/
프레임워크의 대응 의미
본 연구는 단순히 잠재적인 MCP 취약점을 나열하는 것을 넘어, 엔터프라이즈 환경에 특화된 실행 가능한 보안 통제를 제공하는 데 중점을 둡니다. 연구의 주요 기여는 MCP 배포의 복잡성을 고려한 포괄적인 다계층 보안 프레임워크를 상세히 설명하고, MCP 환경에서 제로 트러스트 원칙을 적용하기 위한 실행 가능한 구현 패턴, 도구 포이즈닝 등 고급 위협에 대응하는 정교한 완화 기술 및 운영 보안 절차 등을 제시한다는 점입니다.
이 프레임워크는 심층 방어(defense-in-depth)와 제로 트러스트(Zero Trust) 원칙에 기반하고 있으며, “결코 신뢰하지 말고 항상 검증하라”는 제로 트러스트의 핵심 아이디어를 MCP의 동적 특성에 맞게 적용합니다. 표준 API 보안만으로는 부족한 MCP 고유의 위험에 대해 맞춤화된 접근 방식을 제공하는 것입니다.
이러한 체계적인 보안 프레임워크의 도입은 MCP 배포와 관련된 위험을 효과적으로 관리하는 데 필수적인 실질적인 지침을 제공합니다. 이는 조직이 MCP 보안을 구현 초기 단계부터 중요 우선순위로 다루고, 전체적인 AI 거버넌스 전략에 통합하는 데 필요한 강력한 기반을 마련해 줍니다. 본 논문에서 제시된 프레임워크는 MCP가 가져올 혁신적인 잠재력을 안전하게 활용할 수 있도록 돕는 종합적이고 실행 가능한 청사진을 제시하고 있다는 점에서 매우 긍정적으로 평가할 수 있습니다. 보안 우선 마인드를 가지고 강력한 기술 통제와 운영 관행을 확립함으로써 엔터프라이즈는 MCP의 이점을 안전하게 누릴 수 있을 것입니다.
참고 자료 :
https://arxiv.org/pdf/2504.08623
https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/02/06/agentic-ai-threat-modeling-framework-maestro
https://kenhuangus.medium.com/7-layered-agentic-ai-reference-architecture-20276f83b7ee
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