최근 K-클라우드 네이티브 서밋 2025에서 투라인클라우드가 발표한 “AI 시대, 시스템을 연결하라” 세션은 기업들의 현실적인 고민을 관통하며 큰 주목을 받았습니다.  AI 도입의 본질이 새로운 시스템을 구축하는 것이 아니라, 기존 시스템을 얼마나 현명하게 AI와 연결하느냐에 달려있다고 강조합니다. 지금부터 그 핵심 전략을 자세히 설명드리겠습니다.

ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI 도구를 사용하는 것은 쉽습니다. 하지만 이를 기업의 ERP, CRM, 내부 업무 시스템과 같은 핵심 시스템에 연동하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다.

AI가 기업에서 진정한 가치를 창출하려면, 단순한 정보 검색을 넘어 ‘실제 업무를 수행’해야 합니다. 즉, AI가 실시간 재고를 조회하고, 주문을 처리하며, 고객 데이터를 업데이트해야 합니다.

하지만 AI가 원하는 ‘현대적인 시스템 환경’은 독립적이고 유연하게 확장되며 표준화된 인터페이스를 갖춘 환경(클라우드 네이티브, 마이크로서비스)인 반면, 대부분의 기업 업무는 유연성이 떨어지고 하나로 뭉쳐있는 ‘모놀리식(Monolith)’ 구조의 레거시 시스템에서 돌아가고 있습니다.

AI 도입의 성공은 이 두 환경 사이의 간극을 얼마나 안전하고 효율적으로 메우느냐에 달려있습니다.

현재 운영 중인 레거시 시스템은 AI와의 연결을 가로막는 구조적인 문제를 안고 있습니다.

1. Tight Coupling (높은 종속성): 비즈니스 로직과 데이터베이스가 너무 강하게 묶여있고, 모듈 간 의존성 또한 복잡합니다. AI 연동을 위해 작은 수정만 하려 해도 연쇄적인 영향(Side Effect)이 발생할 위험이 높습니다.
2. Poor API (부실하고 비표준적인 API): 레거시 시스템의 API는 외부 연동을 고려하지 않은 내부 전용 표준이거나, 문서화(Swagger, OpenAPI 스펙 등)가 부실하여 AI가 이해하고 활용하기가 불가능에 가깝습니다.
3. Monolithic Scale (일체형 확장 문제): 특정 기능(예: 재고 관리)만 AI 요청이 급증해도, 전체 시스템이 하나로 묶여있어 독립적인 확장이나 배포가 불가능합니다. 이는 곧 AI 서비스의 성능 저하와 높은 운영 비용으로 이어집니다.
4. High Cost & High Risk (고비용 및 고위험): 이 문제를 해결하기 위한 ‘전면 재개발’은 수년의 시간과 막대한 비용을 요구하며, 실패 리스크까지 떠안아야 합니다.

이러한 현실 때문에 많은 기업이 “AI는 좋지만, 우리 회사에는 맞지 않는다”고 결론 내리곤 합니다. 하지만, 레거시를 완전히 버리지 않고도 AI를 적용할 수 있는 현실적인 해법이 있습니다.

우리가 AI에게 “우리 창고에 A 제품 재고 얼마나 남았어?”라고 물었을 때, AI가 실제로 ERP 시스템에 접근하여 재고 조회 API를 호출하고, 그 결과를 자연어로 해석하여 답변해 줄 수 있다면 어떨까요?

MCP는 바로 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 설계된 ‘AI와 업무 시스템 간의 안전한 연결 표준’입니다.

MCP의 작동 원리:

• AI는 MCP를 통해 우리 회사의 시스템 기능을 마치 프로그래밍의 ‘함수(Function)’처럼 인식합니다. (예: 재고조회(제품코드='A001'))
• AI가 이 함수를 호출하면, MCP 레이어가 이를 기존 레거시 시스템의 복잡한 API 호출 규격으로 자동 변환(Convert)하고 요청을 전달합니다.
• 시스템으로부터 받은 응답 또한 AI가 이해할 수 있는 표준화된 형태로 다시 변환하여 전달합니다.

즉, MCP는 AI가 특정 LLM(ChatGPT, Claude 등)에 종속되지 않고, ‘도구(Tool)’처럼 우리 회사 시스템을 사용할 수 있도록 돕는 표준화된 연결 계층입니다.

AI가 기업 핵심 시스템에 접근한다는 것은 프롬프트 인젝션, 민감 정보 유출 등의 보안 위협을 수반합니다. 투라인클라우드는 이러한 위협에 대응하기 위해 MCP 레이어에 다음과 같은 4중 보안 장치를 구현했습니다.

이러한 보안 장치 덕분에 기업은 안전하게 AI를 핵심 시스템에 연결할 수 있습니다.

MCP를 레거시 시스템에 적용하는 방법은 기업의 상황과 목표에 따라 크게 두 가지 전략으로 나뉩니다.

• 개념: 기존 시스템은 일체 건드리지 않고, OpenAPI 파싱 및 자동 MCP 변환 엔진을 통해 레거시 API를 MCP Tools 목록으로 빠르게 전환합니다.
• 장점: 속도가 가장 큰 장점입니다. 시스템 재개발 없이 2~3일 내에 AI 연동이 가능하여, 빠른 업무 효율화 (조회 및 입력 자동화) 효과를 즉각적으로 확인할 수 있습니다.
• 대상: “일단 빨리 AI 효과를 보고 싶다”, “시스템 개편 여력이 부족하다”는 기업.

• 개념: 핵심 서비스를 마이크로서비스(Microservices)로 점진적으로 전환(현대화)하면서, 처음부터 MCP 연결을 염두에 둔 고품질 API를 구축합니다.
• 장점: 장기적인 유연성, 확장성, 안정성을 확보합니다. AI 모델이나 비즈니스 요구사항이 바뀌어도 특정 서비스만 독립적으로 수정/배포할 수 있어 대응력이 월등히 높아집니다.
• 대상: “비즈니스 요구 변화가 잦고, 트래픽이 높은 핵심 서비스”에 대한 근본적인 개선이 필요한 기업.

가장 이상적인 접근은 두 전략을 병행하는 것입니다. 급하고 효과가 큰 영역은 전략 1로 빠르게 통합하고, 장기적으로 중요한 핵심 도메인은 전략 2를 통해 점진적인 MSA 전환을 추진하는 하이브리드 로드맵이 필수입니다.

투라인클라우드는 기업이 시행착오 없이 AI-Native Platform으로 나아갈 수 있도록 3단계 로드맵을 제안합니다. 한 번에 모든 것을 바꾸려 하지 않고, 최소 기능으로 즉각적인 비즈니스 성과를 창출하고, 이를 바탕으로 점진적 발전을 이루는 것이 핵심입니다.

• 핵심: 전략 1을 집중적으로 적용합니다. 기존 시스템의 API를 MCP로 빠르게 연결하여, AI를 통한 조회 및 간단한 입력 자동화를 구현합니다.
• 성과: 시스템은 그대로 유지되지만, 사용자의 업무 방식이 혁신적으로 개선됩니다. (예: “매일 1시간 걸리던 재고 확인 및 보고서 작성이 AI 프롬프트 하나로 5분 만에 완료”).
• 결과: 실질적인 효율화 효과가 나타나며, 조직 내에서 AI 도입의 성공 사례가 확산되는 기반을 마련합니다.

• 핵심: 1단계에서 효과가 증명되었거나, 비즈니스 요구사항 변화가 잦은 핵심 도메인(예: 주문 처리, 결제)을 선정하여 전략 2를 통해 MSA로 전환합니다.
• 성과: 전환된 마이크로서비스는 처음부터 고품질의 OpenAPI 스펙과 MCP 연동을 갖추게 됩니다. 이로 인해 새로운 AI 기능 추가가 쉬워지고, 서비스별로 독립적인 확장이 가능해집니다.
• 결과: 시스템의 유연성이 향상되고, IT 투자 대비 효율이 극대화되기 시작합니다.

• 핵심: 대부분의 핵심 시스템이 MSA로 전환되고, 모든 서비스가 MCP로 안전하게 연결됩니다.
• 성과: 기업 내의 모든 시스템이 실시간으로 상호 대화하며, AI가 이를 종합적으로 활용하여 복잡하고 지능적인 업무(예: 최적화된 재고 예측 기반의 자동 발주, 개인화된 고객 응대 및 자동 처리)를 수행할 수 있게 됩니다.
• 결과: 완전히 새로운 차원의 업무 방식과 비즈니스 혁신이 가능해지는 AI-Native Platform이 구축됩니다.

“AI 적용의 성공은 새로운 시스템 구축이 아닌, 기존 시스템과의 현명하고 안전한 연결, 즉 시스템 연결성에 달려있습니다.”

투라인클라우드는 이러한 모든 전략과 기술을 집약한 솔루션 MSAP.ai를 제공합니다. MSAP.ai는 이벤트 스토밍, 아키텍처 설계, 개발, 배포/운영에 이르는 AI기반 MSA 전환 전반을 지원하며 , 생성형 AI 및 RAG 기반 지능형 서비스를 통합한 AI as a Service 플랫폼입니다.

즉, 레거시 시스템을 전면 재구축하지 않아도 되고, 모듈을 일일이 새로 만들지 않아도 되며 — 대신 “AI ↔ 현재 시스템 간 연결(Integration)”을 구현할 수 있다는 의미입니다.

MCP를 통해 안전하고 점진적으로 시스템을 현대화하세요. MSAP.ai가 귀사의 AI 시대 시스템 연결을 위한 가장 현실적인 파트너가 되어드리겠습니다.

• [K-클라우드 네이티브 서밋 2025]투라인클라우드, AI 시대 시스템 연결 해법 제시 – 전자신문
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