모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 쓰면 AI 에이전트가 표준 방식으로 외부 도구를 호출하고 데이터를 읽을 수 있습니다. 편리한 만큼 실무적인 질문이 생깁니다. 에이전트가 어느 서버에 연결해도 되는지, 각 도구가 무엇을 할 수 있는지, 누구의 자격 증명으로 움직이는지입니다. MCP 보안은 이 질문들을 다룹니다. 흔히 거론되는 위험으로는 도구 설명에 모델을 향한 숨은 지시가 들어가는 도구 오염(tool poisoning), 도구가 돌려준 내용에 숨은 지시로 일어나는 프롬프트 인젝션, 업무에 필요한 범위보다 넓은 권한, 검증되지 않은 외부 서버가 있습니다.
대표적인 관리 방법은 승인된 서버 목록, 도구별 최소 권한, 민감한 작업 전 사용자 확인, 모든 도구 호출 기록입니다. 원격 서버에 대해서는 MCP 명세가 OAuth 2.1 기반의 권한 부여 방식을 정의합니다. 예를 들어 팀은 에이전트가 공유 드라이브를 읽는 것은 허용하되, 이메일을 보내기 전에는 사람이 확인하도록 정할 수 있습니다. 에이전트는 도구가 돌려준 데이터를 근거로 움직이므로, 팀은 그 데이터가 최신인지와 업무에 맞는지도 확인합니다.