MCP(Model Context Protocol)는 최근 AI 에이전트 개발에서 큰 주목을 받는 기술입니다. 하지만 막상 써보면 기대에 못 미치는 경우가 많습니다. 갑자기 멈추거나, AI가 기능을 제대로 인식하지 못하거나, 심지어 LLM마다 동작 결과가 달라 혼란스럽기까지 하죠.
당신도 아마 이렇게 느껴본 적 있을 겁니다.
“도대체 뭐가 문제인 거야? 내 MCP 서버는 왜 계속 깨지는 거지?”
이 블로그에서는 MCP 서버가 자주 실패하는 이유를 구체적인 예시로 설명하고, Agentica 프레임워크를 통해 100% 작동하는 MCP 서버를 만드는 3가지 전략을 소개합니다.
복잡한 이론이 아닌, 실제 적용 가능한 전략과 예제를 통해 실전에서 바로 써먹을 수 있는 정보를 드릴게요.
MCP는 왜 자주 실패할까?
스키마는 작동하지만 AI는 멈춘다?
최근 Claude Desktop에서 Github MCP 서버를 실행하면 자주 멈추는 문제가 발생합니다. 이유는 단순합니다. JSON Schema 사양이 각 LLM 벤더(OpenAI, Claude, Gemini 등)마다 다르기 때문이죠.
예를 들어 Claude에선 잘 작동하던 스키마가 OpenAI에선 오류를 일으킵니다.
{
"name": "divide",
"inputSchema": {
"x": { "type": "number" },
"y": {
"anyOf": [
{ "type": "number", "exclusiveMaximum": 0 },
{ "type": "number", "exclusiveMinimum": 0 }
]
}
},
"description": "Calculate x / y"
}
이 스키마는 Claude에선 문제없지만, OpenAI와 Gemini에서는 지원하지 않는 문법 때문에 작동이 안 됩니다.
즉, 당신의 MCP 서버는 잘못된 스키마 호환성 때문에 처음부터 실패하고 있었던 것입니다.
100% 성공하는 MCP 서버 만드는 3가지 전략
Agentica는 이 문제를 해결하기 위해 다음 3가지 전략을 제안합니다. 이 전략을 따라하면 실제 현업에서 사용하는 수준의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
1. JSON Schema 변환 전략
MCP에서 사용되는 JSON 스키마를 AI 벤더별로 맞춤형 변환해야 합니다.
Agentica는 내부적으로 다음과 같은 과정을 거칩니다:
- MCP용 JSON Schema → 최신 2020-12 Draft로 표준화
- 애매하거나 중복된 표현 제거
- OpenAI, Claude, Gemini 등 각 벤더에 맞게 변환
이를 통해 벤더 특유의 제약 사항도 우회할 수 있고, 다양한 모델에서 일관된 성능을 유지할 수 있습니다.
2. Validation Feedback (검증 피드백)
AI는 종종 잘못된 타입이나 형식의 인자를 조합합니다. 이때 아무런 피드백 없이 실패하게 두면, 전체 프로세스가 멈춰버리죠.
Agentica는 이러한 상황에서 AI에게 오류 내용을 명확히 알려주고, 다시 시도하도록 지시합니다.
예를 들어 복잡한 객체 타입에서 AI가 실패하면, Agentica는 다음과 같은 과정을 반복합니다:
- 인자 오류 감지 → 피드백 전달 → 재조합 시도
- 반복 후 정확한 인자 조합 완성
이 방식은 실제로 함수 호출 성공률을 크게 높이며, 특히 복잡한 비즈니스 로직에서 강력한 효과를 발휘합니다.
3. Selector Agent 전략
MCP 서버 전체 문서를 AI에 입력하면, 컨텍스트가 과도하게 커져서 모델이 제대로 작동하지 않게 됩니다.
Github MCP 서버만 해도 겨우 30개의 함수인데도 Claude에서 자주 크래시가 발생합니다. 300개가 넘는 함수가 들어간다면? 문서가 8MB에 달하고, 21만 줄이 넘습니다. 이건 모델이 감당할 수 없는 양입니다.
Agentica는 Selector Agent를 통해 문제를 해결합니다.
- 사용자의 질문을 분석해 관련된 함수 몇 개만 추려냄 (보통 0~2개)
- 해당 함수만 AI에 전달 → 컨텍스트 최소화 → 안정성 확보
이 전략 덕분에 Token 사용량을 줄이면서도 정확한 호출이 가능해집니다.
문서 기반 개발 전략이 필요한 이유
MCP 기반의 AI 애플리케이션이 커질수록 문서화는 필수가 됩니다.
Agentica는 실제로 289개의 함수로 구성된 전자상거래 서버를 기반으로 한 AI를 운영하고 있으며, 이를 가능하게 만든 핵심은 다음과 같습니다.
- 각 함수의 목적과 조건, 흐름을 상세히 설명한 문서
- 각 타입의 필드와 사용 방식에 대한 주석 및 설명
- 함수 간 호출 순서 조건 명시
이를 통해 AI는 함수의 실행 순서를 올바르게 구성하고, 적절한 인자를 조합할 수 있습니다.
이 전략이 바로 문서 중심 개발(Document Driven Development)입니다.
꼭 MCP가 아니어도 된다: TypeScript & OpenAPI 지원
Agentica는 MCP만 지원하는 것이 아닙니다.
1. TypeScript 클래스 직접 호출
const agent = new Agentica({
controllers: [{
protocol: "class",
application: typia.llm.application<BbsArticleService, "chatgpt">(),
execute: new BbsArticleService(),
}],
});
await agent.conversate("I want to write an article.");
TypeScript 클래스 기반으로 AI Function Calling을 구성할 수 있습니다. 서버 없이도 함수 연결이 가능하고, Typia가 자동으로 스키마를 생성합니다.
2. OpenAPI 연동
기존에 OpenAPI(Swagger)를 사용하는 서버가 있다면 굳이 MCP로 옮기지 않아도 됩니다.
application: HttpLlm.application({
model: "chatgpt",
document: await fetch("https://your-server/swagger.json").then(r => r.json()),
}),
이 방식은 기존 시스템을 그대로 AI에 연동할 수 있는 가장 효율적인 방법입니다.
왜 지금 Agentica를 써야 하는가?
MCP는 강력한 프로토콜이지만, 현실적으로 많은 함정이 존재합니다. 하지만 Agentica의 전략을 따르면, MCP를 포함한 어떤 구조든 100%에 가까운 성공률로 AI 기능을 호출할 수 있습니다.
- 실패하는 이유를 명확히 알 수 있습니다.
- 해결책이 실전에서 이미 검증됐습니다.
- 다양한 프로토콜을 지원해 유연한 확장도 가능합니다.
더는 MCP 때문에 고통받지 마세요. 지금 바로 Agentica로 전환하고, 실전에서 검증된 전략으로 안정적인 AI 애플리케이션을 만들어보세요.
Why your MCP server fails (how to make 100% successful MCP server)
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