MCP Launch Week Day 1

MCP 런칭 위크 1일차

오늘, 웹 MCP 런칭 위크를 시작합니다. 에이전트 워크플로우의 가장 큰 병목 현상인 ‘컨텍스트 오염’을 해결하는 MCP 서버의 신규 기능인 ‘도구 그룹 ( Tool Groups) ‘을 출시합니다 .

이제 필요한 도구만 로드하도록 MCP 서버 범위를 설정할 수 있습니다(예: ?groups=social 또는 ?groups=ecommerce). 이를 통해 토큰 사용량을 대폭 줄이고 에이전트 정확도를 높일 수 있습니다.

문제점: “모든 도구” 함정

MCP 초기(3개월 전을 의미함)에는 API가 제공하는 모든 기능을 도구로 노출하는 단순한 패턴이 표준이었습니다.

Bright Data에게는 이것이 문제입니다. 저희 네트워크는 Amazon, LinkedIn, TikTok, Google Maps, Zillow, 금융 데이터, 원시 브라우저 자동화용 데이터셋을 제공합니다. 모든 데이터셋과 스크레이퍼를 서버에 로드한다면 200개가 넘는 개별 도구를 노출하게 됩니다.

MCP 클라이언트(클로드 데스크톱이나 커서 등)가 서버에 연결하면, 이 모든 도구 정의(이름, 설명, JSON 스키마)를 시스템 프롬프트에 쏟아 붓습니다.

이로 인해 두 가지 중대한 문제가 발생합니다:

컨텍스트 오염: LLM이 필요 없는 45개 도구에 의해 주의가 분산됩니다. 아마존 스크래핑 중 인스타그램 도구의 매개변수를 환각할 수 있습니다.
토큰 비효율성: 사용자가 “Hello”라고 입력하기도 전에 도구 정의만 위해 수천 개의 입력 토큰 비용을 지불하게 됩니다.

해결책: 범위 지정 도구 그룹

모듈식 도구 그룹을 지원하도록 MCP 서버를 재구성했습니다. 이제 단일 서버 대신 조합 가능한 기능 집합으로 서버를 활용할 수 있습니다.

데이터셋을 논리적 도메인으로 구성했습니다:

전자상거래: 아마존, 월마트, 이베이, 구글 쇼핑
소셜 미디어: TikTok, Instagram, Facebook, Reddit, X(Twitter)
BUSINESS: LinkedIn, Crunchbase, Google Maps, Zillow
RESEARCH: GitHub 저장소, 로이터 뉴스, 학술 자료
금융: 주식 데이터, 시장 동향, 금융 뉴스
앱 스토어: iOS 앱 스토어, 구글 플레이
브라우저: 스크래핑 브라우저 자동화 전체 제품군
고급 스크래핑: 일괄 작업 및 고처리량 유틸리티

작동 방식

내부적으로 초기화 요청을 가로채는 필터 로직을 구현했습니다. 클라이언트를 구성할 때 필요한 그룹을 URL에 추가하기만 하면 됩니다.

전자상거래 에이전트의 경우:

https://mcp.brightdata.com/mcp?token=<your-api-token>&groups=ecommerce
# 또는 STDIO 환경 변수를 통해
GROUPS=ecommerce

https://mcp.brightdata.com/mcp?token=<your-api-token>&groups=social

기본적으로 모든 사용자는 기본 도구(search_engine 및 scrape_as_markdown)를 받습니다. 서버는 이후 동적으로 도구 목록을 구성합니다:

// server.js의 간략화된 로직
function build_allowed_tools(groups = [], tools = []) {
    const allowed = new Set(base_tools);
    for (let groupId of groups) {
        const group = GROUPS[groupId];
        if (group) {
             // 해당 그룹 전용 도구만 추가
            group.tools.forEach(t => allowed.add(t));
        }
    }
    return allowed;
}

“코드 실행”이라는 미래 대 “도구”라는 현재

왜 지금 이 문제가 중요한가?

업계에 거대한 변화가 일어나고 있습니다. Anthropic과 Cloudflare의 최근 논문과 데모는 “코드 실행”과 “컴퓨터 사용”으로의 전환을 강조합니다. 비전은 get_amazon_review(asin: "123")를 호출하는 대신, 모델이 직접 Python 스크립트를 작성하거나 bash 명령어를 실행하여 데이터를 가져오는 것입니다.

우리는 그 미래를 강력히 믿습니다. 이는 모델이 경직된 API 스키마에 얽매이지 않고 창의적으로 행동할 수 있게 합니다.

하지만 아직 그 단계에는 이르지 못했습니다.

현재 대부분의 MCP 클라이언트는 여전히 엄격히 도구 중심적입니다. 서버가 모델이 취할 수 있는 모든 행동을 명시적으로 정의하는 것에 의존합니다. 컨텍스트 창에 100개의 데이터셋을 쏟아부으면 모델 성능이 저하됩니다.

도구 그룹은 그 가교 역할을 합니다. 도구 그룹은 현재 세대의 AI 에이전트를 압도하지 않으면서도 Bright Data의 방대한 데이터 인프라의 힘을 제공합니다. 이를 통해 컨텍스트 창을 깔끔하게 유지하고 에이전트의 추론 능력을 선명하게 유지할 수 있습니다.

성능 영향

도구 그룹을 사용함으로써 에이전트 신뢰성에서 상당한 개선을 확인했습니다.

토큰 소비 비교

특정 도구 그룹 사용 시 모든 도구 로딩 대비 토큰 사용량이 급감한 비교 결과입니다(프로덕션 모드 기준 62개 도구, 7,358 토큰):

주요 통찰:

전체 62개 도구 로드 대비 모든 도구 그룹에서78.5%~94.6% 토큰 감소
금융 및 여행 그룹이 94.6% 감소(7,358 토큰 대비 401 토큰)로 최적화 효과가 가장 뛰어남
소셜 미디어 그룹은 더 복잡한 도구 스키마로 인해 2,823 토큰으로 가장 높은 토큰 사용량을 보였으나, 여전히 61.6% 절감
매개변수 선택성공률 향상 (모델이 linkedin_url 과 facebook_url을 혼동할 가능성이 낮아짐)
초기 핸드셰이크 시지연 시간 감소

지금 사용해 보세요

Web MCP 서버는 오픈 소스로 현재 이용 가능합니다.

시작하기: 첫 번째 에이전트를 설정하려면 문서를 확인하세요.
무료 이용권: 가입하시면 기본 도구(search_engine 및 scrape_as_markdown)를 월 5,000회 무료로 이용하실 수 있습니다.

즐거운 개발 되세요.