🚗MCP
Uber의 MCP Gateway 설계: 대규모 AI 에이전트를 위한 통합 플랫폼
Uber가 800개 이상의 MCP 서버와 5000개 이상의 도구를 관리하기 위해 구축한 MCP Gateway의 아키텍처와 설계 철학
↗ 원본 링크#MCP Gateway#Uber#AI 에이전트#마이크로서비스#엔터프라이즈
왜 MCP Gateway가 필요했을까?
Uber는 AI 에이전트를 빠르게 도입하면서 MCP(Model Context Protocol)의 가치를 확인했습니다. 에이전트가 실시간 비즈니스 데이터에 접근하고 내부 서비스를 조회하며 사용자를 대신해 작업을 수행할 수 있게 되자, 업무 방식이 근본적으로 변화했습니다.
하지만 급격한 성장과 함께 문제도 발생했습니다:
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분산된 통합: 각 팀이 독립적으로 MCP를 구축하며 중복 작업 발생
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도구 발견의 어려움: MCP 도구를 찾고 재사용하기 어려움
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운영 복잡성: 특정 서비스나 에이전트에 강하게 결합된 구조
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확장성 부족: 수백 개 팀으로 확장하기에는 한계가 명확
MCP Gateway란?
MCP Gateway는 AI 에이전트와 백엔드 시스템 간의 중앙 집중식 오케스트레이션 레이어입니다.
핵심 기능
1. 프로토콜 추상화
▸HTTP, gRPC, TChannel 등 다양한 프로토콜을 MCP로 통합
▸기존 API를 MCP 도구로 쉽게 노출
2. 통합 보안 및 관찰성
▸일관된 보안 정책 적용
▸중앙화된 모니터링 및 로깅
3. 도구 발견 및 재사용
▸MCP Registry를 통한 도구 카탈로그
▸API 자동 크롤링 및 등록
아키텍처 구성
1. Proxy Layer (프록시 계층)
▸MCP 프로토콜을 기존 백엔드 프로토콜로 변환
▸양방향 통신 지원
2. Discovery Layer (발견 계층)
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MCP Registry: 모든 MCP 도구의 중앙 카탈로그
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API 크롤링: 기존 API를 자동으로 발견하고 등록
3. Control Plane (제어 평면)
▸도구 작성 및 관리 인터페이스
▸버전 관리 및 배포
현재 규모
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800개 이상: 의 MCP 서버 호스팅
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5000개 이상: 의 도구 제공
▸Uber 전사 AI 에이전트의 통합 인프라
핵심 가치
개발자 경험
▸기존 API를 MCP 도구로 쉽게 변환
▸중복 인프라 구축 불필요
운영 효율성
▸중앙화된 관리 및 모니터링
▸일관된 보안 정책
확장성
▸마이크로서비스 아키텍처
▸수평적 확장 가능
결론
MCP Gateway는 Uber에서 AI 에이전트를 대규모로 구축하기 위한 핵심 인프라입니다. 중앙 집중식 접근 방식을 통해 복잡성을 줄이고, 재사용성을 높이며, 일관된 경험을 제공합니다. 엔터프라이즈 환경에서 MCP를 도입하려는 조직에게 훌륭한 참고 사례가 될 것입니다.