MCP의 양면성: AI 개발 혁신과 보안 위험 사이에서

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 애플리케이션 개발 방식을 혁신적으로 바꾸고 있지만, 이와 함께 새로운 보안 위협도 대두되고 있습니다. 이번 글에서는 MCP의 편리함 이면에 숨겨진 보안 위험과 이에 대한 실질적인 대응 방안을 알아보겠습니다.

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MCP의 등장과 개발 혁신

MCP(Model Context Protocol)는 2024년 Anthropic이 도입한 프로토콜로, AI 모델과 외부 도구 및 시스템 간의 상호작용을 표준화한 인터페이스입니다. 이 프로토콜은 Language Server Protocol(LSP)에서 영감을 받아 설계되었으며, AI 애플리케이션이 외부 도구와 동적으로 소통할 수 있게 해줍니다^3.

MCP의 등장으로 AI 개발 환경은 크게 변화했습니다. 기존에는 각 AI 플랫폼마다 다른 방식으로 코드를 작성해야 했지만, MCP를 활용하면 하나의 공통된 규격으로 다양한 플랫폼용 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다. 실제로 최근 OpenAI도 MCP 지원을 발표하면서, MCP는 AI 개발의 표준으로 자리잡고 있습니다^11.

 

MCP(Model Context Protocol): AI 에이전트와 데이터 소스를 연결하는 혁신적인 오픈 소스 표준

 

MCP 생태계의 급속한 성장

MCP 프로토콜은 출시 이후 눈부신 성장을 보여주고 있습니다. 한 개발자의 증언에 따르면 "지난 주에만 약 800개의 새로운 MCP 서버가 추가되었다"고 합니다^11. 현재 다양한 커뮤니티 주도의 MCP 서버가 GitHub, Slack, 심지어 Blender와 같은 3D 디자인 도구까지 접근할 수 있게 해주고 있습니다^3.

이러한 성장에는 Cursor와 Claude Desktop과 같은 MCP 클라이언트의 성공도 한몫했습니다. 이들 도구는 새로운 MCP 서버를 설치함으로써 기능을 확장할 수 있어, 개발 도구, 생산성 플랫폼, 창의적 환경 등을 다양한 AI 에이전트로 변모시키고 있습니다^3.

 

미래를 바꿀 AI 에이전트 기술, 어디까지 왔나? (Anthropic의 Claude와 Manus AI 협업 사례)

 

MCP의 아키텍처와 핵심 구성요소

MCP의 구조를 이해하는 것은 그 장점과 보안 위험을 파악하는 데 필수적입니다. MCP는 크게 세 가지 핵심 구성요소로 이루어져 있습니다^3:

 

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1. MCP 호스트 (Host)

MCP 호스트는 AI 기반 작업을 실행하고 MCP 클라이언트를 구동하는 AI 애플리케이션입니다. Claude Desktop, Cursor와 같은 AI 도구가 MCP 호스트의 예입니다^3.

2. MCP 클라이언트 (Client)

MCP 클라이언트는. 호스트 환경 내에서 중개자 역할을 하며, MCP 호스트와 하나 이상의 MCP 서버 간의 통신을 관리합니다. 클라이언트는 서버에 요청을 보내고, 서버의 기능을 설명하는 응답을 검색합니다^3.

3. MCP 서버 (Server)

MCP 서버는 MCP 호스트와 클라이언트가 외부 시스템에 접근하고 작업을 실행할 수 있게 해주며, 세 가지 핵심 기능을 제공합니다^3:

• Tools (도구): AI 모델이 외부 서비스와 API를 호출하여 작업을 실행할 수 있게 합니다.
• Resources (리소스): AI 모델에게 구조화되거나 비구조화된 데이터셋에 대한 접근을 제공합니다.
• Prompts (프롬프트): AI 응답을 최적화하고 반복적인 작업을 간소화하기 위한 미리 정의된 템플릿을 제공합니다.

 

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MCP의 보안 위협과 취약점

MCP의 강력한 기능과 편리함 뒤에는 심각한 보안 위험이 도사리고 있습니다. 여러 보안 전문가들이 발견한 MCP의 주요 보안 취약점을 알아보겠습니다.

 

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OAuth 토큰 탈취와 자격 증명 릴레이 공격

MCP 서버는 사용자를 대신하여 외부 서비스에 접근하기 위해 OAuth 토큰과 같은 인증 정보를 저장합니다. 이 과정에서 OAuth 콜백 주소를 조작하여 Gmail, Office365와 같은 중요 서비스의 액세스 토큰을 탈취하는 공격이 가능합니다^9.

인증 토큰은 일종의 "임시 카드 키"와 같은 역할을 하는데, MCP 서버가 해킹당하면 이러한 토큰이 노출되어 해커가 사용자의 중요 정보에 접근할 수 있습니다. 더 위험한 것은 이런 공격이 기존의 원격 로그인 경고를 우회하여 감지되지 않을 수도 있다는 점입니다^15.

 

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프롬프트 인젝션 공격

프롬프트 인젝션은 AI 모델에 악의적인 지시를 삽입하여 원치 않는 행동을 유도하는 공격 방식입니다. 한 개발자가 Reddit에 공유한 코드에서는 프롬프트 인젝션을 탐지하기 위한 스크립트를 제안하고 있습니다^7.

def __rule_detection(self, text) -> Output:
    for rule in self.custom_rules:
        if re.search(rule["pattern"], text):
            return Output(
                score=rule.get("score", 0),
                type=rule.get("type", "custom"),
                explanation=rule.get("explanation", "")
            )
    return Output(score=0, type="none", explanation="none")

이러한 공격은 사용자가 모르는 사이에 AI가 악의적인 작업을 수행하도록 할 수 있어 특히 위험합니다.

툴 포이즈닝 공격 (Tool Poisoning Attack)

최근 Invariant Labs가 발견한 MCP의 심각한 취약점 중 하나는 "툴 포이즈닝 공격"입니다. 이 공격은 악의적인 MCP 서버가 도구 설명 내에 숨겨진 명령을 삽입하여 AI 모델이 승인되지 않은 작업을 수행하도록 할 수 있습니다^8.

이 공격을 통해 해커는 .env 파일이나 SSH 키와 같은 기밀 파일에 접근하고 사용자 모르게 민감한 정보를 추출할 수 있습니다. Cursor를 비롯한 다양한 MCP 클라이언트가 이 위협에 취약합니다^8.

 

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기타 보안 위협

• 의미 계층 삽입 취약점: 정교하게 제작된 PDF 문서를 통해 보안 장벽을 우회하여 MCP 에이전트를 통해 데이터베이스에 무단으로 접근할 수 있습니다^9.
• 공급망 오염: "-mcp"를 포함하는 npm 패키지에 대한 감사 결과, 12%가 알려진 취약점을 보유하고 있었습니다^9.
• 데이터 유출: 여러 서비스 토큰이 중앙 집중식으로 저장되어 있어 공격자에게 매력적인 표적이 될 수 있습니다^9.

 

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안전한 MCP 사용을 위한 권장 사항

MCP의 보안 위험에도 불구하고, 적절한 안전 조치를 통해 이러한 위험을 최소화할 수 있습니다. 다음은 MCP를 안전하게 사용하기 위한 권장 사항입니다.

사용자 권한 및 접근 제어

MCP의 핵심 보안 원칙 중 하나는 사용자 동의와 제어입니다. 모든 데이터 접근과 작업은 사용자의 명시적 동의가 필요하며, 사용자가 이해하기 쉬운 방식으로 권한을 설명해야 합니다^20.

interface PrivacyControl {
  // 데이터 접근 제어
  dataAccess: {
    requireConsent: boolean;
    allowedScopes: string[];
    retentionPolicy: string;
  };
  // 데이터 보호
  dataProtection: {
    encryption: boolean;
    anonymization: boolean;
    minimization: boolean;
  };
}

또한 세분화된 제어를 통해 세부적인 수준에서 권한을 관리하고, 언제든지 권한을 취소할 수 있는 기능을 제공해야 합니다^20.

신뢰할 수 있는 MCP 서버 선택

MCP 서버를 선택할 때는 신뢰할 수 있는 출처에서만 설치해야 합니다. 한 사용자가 표현했듯이, "인터넷에서 무작위 부트레그 MCP를 획득하면 장치가 맬웨어에 노출될 수 있습니다"^8.

전문가들은 MCP 서버를 직접 검사하고 평가하는 방법을 개발하고 있습니다. MCP 생태계가 성숙함에 따라 이러한 평가 도구와 방법론이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다^11.

코드 검증 및 자체 호스팅

가장 안전한 방법은 사용하려는 MCP 서버의 코드를 직접 검증하고 자체 호스팅하는 것입니다. 한 사용자가 제안했듯이, "99.99% 확실성을 달성하는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 사용하려는 MCP 서버를 포크하고, 코드를 검토한 다음, 독립적으로 호스팅하는 것입니다"^8.

그러나 현재 MCP 클라이언트는 특정 서버 버전에 고정하는 기능을 지원하지 않아, 코드를 검토했더라도 나중에 누군가 악성 코드를 추가하면 여전히 영향을 받을 수 있다는 문제가 있습니다^8.

보안 모니터링 및 감사

MCP 환경에서는 지속적인 보안 모니터링과 감사가 중요합니다. 감사 로그를 활용하여 누가, 언제, 어떤 리소스에 접근했는지 추적할 수 있습니다^20.

interface AuditLog {
  timestamp: string;
  actor: string;
  action: string;
  resource: string;
  result: 'success' | 'failure';
  details: object;
}

이러한 로그는 보안 사고가 발생했을 때 조사와 대응을 돕는 중요한 자료가 됩니다.

결론: MCP 생태계의 미래와 보안 과제

MCP는 AI 애플리케이션 개발을 혁신적으로 변화시키고 있으며, OpenAI도 최근 MCP 지원을 발표하면서 산업 표준으로 자리잡고 있습니다^11. 그러나 이러한 성장과 함께 보안 위협도 증가하고 있으며, 이는 개발자와 사용자 모두가 경계해야 할 부분입니다.

MCP 생태계가 성숙해감에 따라 보안 프레임워크와 모범 사례도 함께 발전할 것으로 기대됩니다. 세부적인 권한 제어, 향상된 자격 증명 보호, AI 행동 감독 메커니즘 등의 보안 모범 사례가 점차 표준화될 것입니다^15.

결국 MCP의 성공은 혁신적인 기능뿐만 아니라 견고한 보안 모델을 구축하는 데 달려 있습니다. 개발자와 사용자 모두가 MCP의 보안 위험을 인식하고 적절한 대응 방안을 마련한다면, MCP는 AI 개발의 새로운 장을 열어줄 강력한 도구가 될 것입니다.

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The Duality of MCP: Between AI Development Innovation and Security Risks

The Model Context Protocol (MCP) is revolutionizing AI application development methods, but it also brings new security threats. In this article, we will explore the security risks hidden behind the convenience of MCP and practical countermeasures.

The Emergence of MCP and Development Innovation

MCP (Model Context Protocol) is a protocol introduced by Anthropic in 2024, standardizing interactions between AI models and external tools and systems. This protocol was designed with inspiration from the Language Server Protocol (LSP) and enables AI applications to communicate dynamically with external tools^3.

With the emergence of MCP, the AI development environment has changed significantly. Previously, code had to be written differently for each AI platform, but with MCP, applications for various platforms can be developed using a common standard. In fact, with OpenAI recently announcing MCP support, MCP is becoming the standard for AI development^11.

Rapid Growth of the MCP Ecosystem

The MCP protocol has shown remarkable growth since its launch. According to one developer, "about 800 new MCP servers were added just last week"^11. Currently, various community-driven MCP servers provide access to GitHub, Slack, and even 3D design tools like Blender^3.

The success of MCP clients like Cursor and Claude Desktop has contributed to this growth. These tools can expand their functionality by installing new MCP servers, transforming development tools, productivity platforms, and creative environments into various AI agents^3.

MCP Architecture and Core Components

Understanding the structure of MCP is essential to grasp its advantages and security risks. MCP consists of three key components^3:

1. MCP Host

The MCP host is an AI application that runs AI-based tasks and drives the MCP client. AI tools like Claude Desktop and Cursor are examples of MCP hosts^3.

2. MCP Client

The MCP client acts as an intermediary within the host environment, managing communication between the MCP host and one or more MCP servers. The client sends requests to servers and retrieves responses describing the server's capabilities^3.

3. MCP Server

The MCP server allows MCP hosts and clients to access external systems and execute operations, providing three core functions^3:

• Tools: Enables AI models to call external services and APIs to execute operations.
• Resources: Provides AI models with access to structured or unstructured datasets.
• Prompts: Offers predefined templates to optimize AI responses and simplify repetitive tasks.

MCP Security Threats and Vulnerabilities

Behind the powerful features and convenience of MCP lie serious security risks. Let's look at the main security vulnerabilities of MCP discovered by various security experts.

OAuth Token Theft and Credential Relay Attacks

MCP servers store authentication information such as OAuth tokens to access external services on behalf of users. In this process, attacks are possible by manipulating OAuth callback addresses to steal access tokens for important services like Gmail and Office365^9.

Authentication tokens act as a kind of "temporary key card," and if an MCP server is hacked, these tokens can be exposed, allowing hackers to access users' important information. Even more dangerous is that such attacks can bypass traditional remote login warnings and go undetected^15.

Prompt Injection Attacks

Prompt injection is an attack method that inserts malicious instructions into AI models to induce unwanted behavior. A script to detect prompt injection was proposed in code shared by a developer on Reddit^7.

def __rule_detection(self, text) -> Output:
    for rule in self.custom_rules:
        if re.search(rule["pattern"], text):
            return Output(
                score=rule.get("score", 0),
                type=rule.get("type", "custom"),
                explanation=rule.get("explanation", "")
            )
    return Output(score=0, type="none", explanation="none")

These attacks are particularly dangerous as they can cause AI to perform malicious tasks without the user's knowledge.

Tool Poisoning Attacks

One of the serious vulnerabilities in MCP recently discovered by Invariant Labs is "tool poisoning attacks." These attacks allow malicious MCP servers to insert hidden commands within tool descriptions, causing AI models to perform unauthorized actions^8.

Through this attack, hackers can access confidential files such as .env files or SSH keys and extract sensitive information without the user's knowledge. Various MCP clients, including Cursor, are vulnerable to this threat^8.

Other Security Threats

• Semantic Layer Insertion Vulnerability: Sophisticated PDF documents can bypass security barriers and gain unauthorized access to databases through MCP agents^9.
• Supply Chain Contamination: An audit of npm packages containing "-mcp" revealed that 12% had known vulnerabilities^9.
• Data Leakage: Multiple service tokens stored centrally can be an attractive target for attackers^9.

Recommendations for Safe MCP Usage

Despite the security risks of MCP, these risks can be minimized with appropriate safety measures. Here are recommendations for using MCP safely.

User Permissions and Access Control

One of the core security principles of MCP is user consent and control. All data access and operations require explicit user consent, and permissions should be explained in a way that users can easily understand^20.

interface PrivacyControl {
  // Data access control
  dataAccess: {
    requireConsent: boolean;
    allowedScopes: string[];
    retentionPolicy: string;
  };
  // Data protection
  dataProtection: {
    encryption: boolean;
    anonymization: boolean;
    minimization: boolean;
  };
}

Additionally, granular control should be provided to manage permissions at a detailed level, along with the ability to revoke permissions at any time^20.

Choosing Trusted MCP Servers

When selecting MCP servers, they should only be installed from trusted sources. As one user expressed, "Acquiring any random bootleg MCP from the internet could potentially expose your device to malware"^8.

Experts are developing methods to inspect and evaluate MCP servers. As the MCP ecosystem matures, these evaluation tools and methodologies are expected to advance further^11.

Code Verification and Self-Hosting

The safest method is to directly verify the code of the MCP server you want to use and self-host it. As one user suggested, "The most reliable methods to achieve 99.99% certainty involve either forking the MCP server you intend to utilize, examining the code, and hosting it independently"^8.

However, currently, MCP clients do not support pinning to a specific server version, so even if you've reviewed the code, you could still be affected if someone later adds malicious code^8.

Security Monitoring and Auditing

Continuous security monitoring and auditing are important in an MCP environment. Audit logs can be used to track who accessed which resources, when, and how^20.

interface AuditLog {
  timestamp: string;
  actor: string;
  action: string;
  resource: string;
  result: 'success' | 'failure';
  details: object;
}

These logs become important materials for investigation and response when security incidents occur.

Conclusion: The Future of the MCP Ecosystem and Security Challenges

MCP is revolutionizing AI application development, and with OpenAI recently announcing MCP support, it is becoming an industry standard^11. However, security threats are also increasing with this growth, which is something both developers and users need to be vigilant about.

As the MCP ecosystem matures, security frameworks and best practices are expected to evolve accordingly. Security best practices such as detailed permission control, enhanced credential protection, and AI behavior supervision mechanisms will gradually become standardized^15.

Ultimately, the success of MCP depends not only on innovative features but also on building a robust security model. If both developers and users recognize the security risks of MCP and establish appropriate countermeasures, MCP will be a powerful tool that opens a new chapter in AI development.

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