모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 해독: 무엇이며 어떻게 사용하는가

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 해독: 무엇이며 어떻게 사용하는가

사이버 보안 전쟁은 끊임없이 계속됩니다. 공격자들은 쉴 새 없이 새로운 기술을 개발하고, 방어자들은 감당하기 힘든 경고와 분산된 도구들에 시달리고 있습니다. 인공지능(AI)은 강력한 기능을 약속하지만, 실시간 컨텍스트 부족과 통합 문제로 인해 보안 자동화 분야에서 그 효과가 제한되어 왔습니다. 이제, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 혁신적인 개방형 표준으로 부상하고 있으며, 지능형 기술의 새로운 시대를 예고하고 있습니다. 보안 운영(SecOps).

사이버 보안 분야의 AI 자동화 병목 현상

인공지능의 잠재력에도 불구하고, 보안 운영 센터(SOC) 지속적인 난관에 직면하다:

• 경고 과부하: 쏟아지는 경고 메시지 때문에 실제 위협이 가려진다.
• 도구 사일로: 서로 연결되지 않은 도구들은 통합적인 보안 관점을 방해합니다.
• 맥락이 부족합니다: 인공지능이 현명한 결정을 내리려면 다양한 출처에서 얻은 풍부하고 실시간 데이터가 필요하지만, 이는 과거에는 어려운 과제였습니다.
• 강성 통합: 인공지능을 보안 도구와 연결하려면 맞춤형 솔루션이 필요한 경우가 많고, 그 유연성이 떨어집니다.

이러한 문제점들은 AI가 보안팀이 절실히 필요로 하는 결정적인 전력 증강 요소가 되는 것을 제한합니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요? 

Anthropic이 개발한 개방형 표준인 MCP는 범용 어댑터처럼 작동하여 AI 모델이 외부 도구, 데이터 소스 및 서비스와 원활하게 통신할 수 있도록 합니다. MCP는 AI가 필요한 컨텍스트를 얻는 방식을 표준화합니다.

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다.

• MCP 호스트: 외부 데이터나 작업이 필요한 AI 애플리케이션(예: Hero AI와 같은 AI 비서)입니다. MCP 클라이언트를 실행합니다.
• MCP 클라이언트: 호스트 내부에서 MCP 서버를 검색하고 통신합니다.
• MCP 서버: 특정 도구(예: 스윔레인 터빈), 데이터베이스 또는 API를 감싸는 래퍼로, 해당 기능과 데이터를 표준화된 방식으로 노출합니다.

MCP의 주요 5가지 장점:

1. 상호 운용성: 공통 언어를 사용하면 복잡한 사용자 지정 통합이 줄어듭니다. 도구에 MCP 서버가 있으면 MCP를 준수하는 모든 AI 호스트가 해당 도구와 상호 작용할 수 있습니다.
2. 실시간 컨텍스트: AI 모델은 MCP 서버에 실시간 최신 정보를 요청합니다.
3. 확장성: AI 에이전트는 MCP 지원 도구 및 데이터로 구성된 성장하는 생태계에 쉽게 연결할 수 있습니다.
4. 강화된 보안: MCP는 리소스에 대한 안전하고 감사 가능한 접근을 지원합니다.
5. 개발 효율성: MCP 서버를 한 번 구축하면 여러 AI 에이전트가 사용할 수 있습니다.

MCP는 사이버 보안 자동화에 어떻게 활용될까요?

사이버 보안 측면에서 MCP의 영향은 획기적입니다. MCP를 통해 AI 에이전트는 보안 도구 체인 전반의 데이터에 안전하게 접근하고 조치를 취할 수 있습니다.

• 통합 가시성: AI 보안 에이전트는 SIEM, EDR, 위협 인텔리전스 등을 위해 MCP 서버에 연결하여 전체적인 관점을 확보할 수 있습니다.
• 지능형 분류: MCP에 연결된 여러 소스에서 얻은 풍부한 컨텍스트를 통해 AI는 더욱 정확한 경고 분류를 수행하여 오탐을 줄일 수 있습니다.
• 동적 응답: AI 에이전트는 자동화된 대응의 일환으로 연결된 보안 도구에서 작업을 트리거하기 위해 MCP를 사용할 수 있습니다(예: EDR의 MCP 서버를 통해 엔드포인트를 격리).

의심스러운 IP 주소를 감지하면 자동으로 위협 정보 피드를 조회하고, 내부 로그를 확인하고, 필요한 조치를 권장하는 AI 비서를 MCP를 통해 구현한다고 상상해 보세요.

스윔레인 및 MCP: 적응형 자동화를 통해 보안 운영(SecOps) 강화 

MCP의 잠재력과 강력함 및 유연성을 보여주기 위해 스윔레인 터빈, 우리는 MCP를 사용하여 제공하는 예제 플레이북을 만들었습니다. 히어로 AI 해당 기관은 VirusTotal, Slack 및 Firecrawl과 소통할 것입니다.

간단한 프롬프트만으로, 해당 시스템은 VirusTotal을 사용하여 침해 지표(IOC)를 확인합니다. IOC가 악성으로 판명되면, 다른 팀원들에게 Slack 메시지로 결과를 요약하여 전달하고, 추가 조치를 취할 수 있도록 링크를 제공합니다. 도메인, Slack 채널, 승인 웹훅과 같은 항목들은 자동화 플레이북의 일부로 동적으로 생성되어 Hero AI에 관련 실시간 컨텍스트를 제공합니다.

아래 프롬프트는 변수를 위에서 언급한 스윔레인 터빈 플레이북 속성으로 대체한 후에 생성되었습니다.

Turbine에서 단 몇 분 만에 여러 도구와 통합되고, 의사 결정을 내리고, 다른 팀에 알림을 보내는 정교한 플레이북을 구축할 수 있습니다. 이러한 플레이북은 효과적이고 효율적일 뿐만 아니라, 연결된 MCP 서버가 업데이트될 때 기존 플레이북을 수정할 필요 없이 자동으로 업데이트되거나 개선됩니다. 5분 분량의 데모 영상에서 작동 방식을 확인해 보세요.

무슨 일이 일어났는지 자세히 살펴보겠습니다.

1. AI는 MCP를 사용하여 사용 가능한 도구 목록을 캡처했습니다.
2. VirusTotal의 get_domain_report 도구를 선택했고, 도메인이 성공적으로 선택되어 처리를 위해 VirusTotal MCP 서버로 전송되었습니다. 
3. AI는 VirusTotal에서 온 (긴) 응답을 해석하고 Slack 단계를 실행하기로 결정했습니다.
4. 원하는 슬랙 채널로 메시지를 보내려면 슬랙 MCP 서버에 채널 ID가 필요합니다. 따라서 AI는 먼저 get_channels 도구를 사용하여 제공된 채널 이름을 기반으로 올바른 채널 ID를 찾습니다. 
5. 그런 다음 AI는 VirusTotal의 결과를 요약하여 메시지로 전송하고 Slack MCP 서버를 통해 send_message 도구를 호출했습니다. 
6. 그런 다음 AI는 초기 지시에 따라 슬랙 채널 승인 링크를 제공하는 추가 메시지를 작성했습니다.
7. 마지막으로 AI는 수행된 작업을 요약하여 상태 업데이트를 제공하고 추가 처리를 위해 플레이북에 다시 입력했습니다.

결과적으로 생성된 슬랙 메시지는 다음과 같았습니다.

미래: 구성 가능하고 상황 인식이 가능한 보안

Swimlane의 MCP 도입은 사이버 보안 분야 AI의 미래 궤적과 일맥상통합니다. 그 미래는 다음과 같습니다.

• 구성 가능성: 모듈형 보안 기능을 통해 AI 에이전트는 필요에 따라 도구와 데이터를 선택할 수 있습니다.
• 상황 인식: AI는 특정 상황에 대한 깊이 있고 실시간적인 이해를 바탕으로 작동합니다.
• 협업: AI는 인간 분석가의 역량을 강화하고, 작업을 자동화하여 인간이 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

MCP는 더욱 적응력 있고 확장 가능하며 지능적인 AI 기반 사이버 보안 자동화라는 Swimlane의 비전을 실현하는 데 필수적인 요소입니다. MCP 도입이 확대됨에 따라 다양한 AI 기능을 원활하게 연결하고 조율하는 능력이 보안 운영 방식을 재정의할 것이며, Swimlane은 이러한 변화의 최전선에 서고자 합니다.