Pinterest가 AI에이전트를 위한 프로덕션 MCP 에코시스템을 구축한 방법

(medium.com)

MCP를 AI 에이전트의 도구 연결 표준으로 채택해, IDE·내부 챗·AI 에이전트 등 실제 엔지니어링 워크플로우에 프로덕션 수준으로 통합한 Pinterest의 구축 경험
단일 모놀리식 서버 대신 도메인별 다수의 MCP 서버(Presto, Spark, Airflow 등)와 중앙 레지스트리를 조합한 아키텍처 선택
엔드유저 JWT + SPIFFE 메시 아이덴티티 이중 인증 레이어와 비즈니스 그룹 기반 접근 제어로 민감 데이터에 대한 최소 권한 원칙 적용
2025년 1월 기준 월 66,000건 호출, 844명의 월간 활성 사용자, 추정 월 7,000시간 절감이라는 정량적 성과 달성
MCP를 단순 실험이 아닌 엔지니어 생산성 인프라로 자리잡게 한 핵심은 보안 우선 설계, 통합 배포 파이프라인, 그리고 직원이 이미 사용하는 도구에의 직접 통합

MCP 도입 배경

Model Context Protocol(MCP) 은 LLM이 도구·데이터 소스와 통신할 때 모델·도구별로 별도 통합을 구현하는 대신 통합 클라이언트-서버 프로토콜을 사용하는 오픈소스 표준
Pinterest는 MCP를 단순 Q&A가 아닌 엔지니어링 작업 자동화 기반으로 활용—"로그를 읽고 문제를 찾아라"부터 "버그 티켓을 분석해 수정 PR을 제안하라"까지를 목표로 설정

로컬 MCP 서버(stdio 통신) 방식도 지원하지만, 내부 클라우드 호스팅 MCP 서버를 기본 경로(paved path)로 채택
- 내부 라우팅·보안 로직 적용이 용이한 환경에서의 운영이 목적
- 로컬 서버는 실험 용도로만 허용

단일 거대 서버 대신 도메인별 소형 MCP 서버 다수를 선택
- 서버별로 서로 다른 접근 제어 적용 가능
- 모델의 컨텍스트가 불필요하게 채워지는 문제 방지
초기 피드백: 새 MCP 서버 구축에 배포 파이프라인·서비스 설정·운영 셋업 등 사전 작업이 너무 많다는 문제 제기
- 해결책으로 통합 배포 파이프라인 구축—팀은 도구 로직만 정의하면 플랫폼이 배포·스케일링을 자동 처리

승인된 MCP 서버 목록과 연결 방법을 관리하는 단일 진실 공급원(source of truth)
웹 UI: 사람이 서버 탐색, 소유 팀, 지원 채널, 보안 태세, 라이브 상태, 사용 가능한 도구 확인
API: AI 클라이언트(내부 AI 챗, IDE 통합, 에이전트)가 서버 탐색·검증, "이 사용자가 서버 X를 사용할 수 있는가" 판단에 활용
레지스트리에 등록된 서버만 프로덕션 승인 서버로 인정—거버넌스 백본 역할

Presto MCP 서버: 트래픽 기준 최고 사용량 서버—에이전트(AI 지원 IDE 포함)가 Presto 기반 데이터를 온디맨드로 조회해 대시보드 전환 없이 워크플로우 내 직접 데이터 활용
Spark MCP 서버: AI Spark 디버깅 경험의 기반—Spark 잡 실패 진단, 로그 요약, 구조화된 근본 원인 분석 기록 지원으로 운영 스레드를 재사용 가능한 지식으로 전환
Knowledge MCP 서버: 범용 지식 엔드포인트—내부 AI 봇이 회사 지식·Q&A, 문서 및 디버깅 질문에 활용

다수 Pinterest 직원이 매일 사용하는 내부 LLM 웹 챗 인터페이스에 MCP 도구 통합
- 프론트엔드가 자동으로 OAuth 플로우 처리 후 현재 사용자에게 허용된 도구 목록 반환
- AI 챗 에이전트가 MCP 도구를 에이전트 툴셋에 직접 바인딩해 일반 도구 호출과 동일한 경험 제공
내부 채팅 플랫폼 AI 봇에도 MCP 도구 탑재
- 레지스트리 API를 통한 인증·인가 처리
- 특정 MCP 도구를 특정 채널로 제한하는 기능 지원 (예: Spark MCP 도구는 Airflow 지원 채널에서만 사용 가능)

MCP Security Standard 별도 정의—실험용이 아닌 모든 MCP 서버는 반드시 소유 팀 지정, 내부 레지스트리 등록, 보안/법무·개인정보보호/(해당 시) GenAI 검토 티켓 승인 필수
검토 결과에 따라 서버 접근 가능 사용자 그룹 등 보안 정책 결정

엔드유저 JWT 기반 플로우
1. 사용자가 AI 챗, IDE 플러그인, AI 봇 등 서피스에서 상호작용
2. 클라이언트가 내부 인증 스택 대상 OAuth 플로우 수행 후 JWT를 MCP 레지스트리·대상 서버로 전달
3. Envoy가 JWT 검증 및 X-Forwarded-User, X-Forwarded-Groups 헤더 매핑, 거친 수준의 보안 정책 적용
4. 서버 내부에서 @authorize_tool(policy='…') 데코레이터로 세밀한 권한 제어 (예: get_revenue_metrics는 Ads-eng 그룹만 호출 가능)
비즈니스 그룹 기반 접근 게이팅
- 모든 인증된 Pinterest 직원·계약자에게 일괄 접근 허용 대신, 민감 서버는 JWT에서 비즈니스 그룹 멤버십 추출 후 승인된 그룹 소속 여부 검증
- Presto MCP 서버는 넓은 서피스에서 기술적으로 접근 가능하지만, Ads·Finance·특정 인프라팀 등 승인된 그룹만 세션 수립 및 고권한 도구 실행 가능
서비스 전용 SPIFFE 기반 플로우
- 저위험·읽기 전용 시나리오에서는 SPIFFE 기반 인증(메시 아이덴티티)만으로 처리
- 루프에 엔드 유저가 없고 폭발 반경이 엄격히 제한된 경우에만 사용

MCP 공식 스펙은 서버별 OAuth 2.0 인증 플로우(동의 화면, 서버별 토큰 관리)를 정의하나, Pinterest는 기존 세션을 재활용하는 방식을 채택
- 사용자가 AI 챗 등 서피스를 열 때 이미 내부 인증 스택 인증 완료—추가 로그인 프롬프트·동의 대화 불필요
- Envoy와 정책 데코레이터가 백그라운드에서 투명하게 인가 처리

MCP 서버가 자동화 액션을 가능하게 하므로 수동 조작 대비 폭발 반경이 큼
에이전트 가이던스에 따라 민감하거나 비용이 큰 액션 전 사람의 승인 필수—에이전트가 액션을 제안하면 사람이 (일괄 처리도 가능) 승인·거부
elicitation 활용으로 위험한 액션(예: 테이블 데이터 덮어쓰기) 전 확인 요청

모든 MCP 서버에 라이브러리 함수 적용—입출력 로깅, 호출 횟수, 예외 추적, 텔레메트리 기본 제공
에코시스템 수준 측정 지표: 등록된 MCP 서버·도구 수, 전체 서버 호출 수, 호출당 예상 절감 시간(서버 소유자가 경량 사용자 피드백·이전 수작업 워크플로우 비교 기반으로 산정)
단일 북극성 지표: 절약된 시간(time saved)—호출 횟수 × 호출당 분 절감으로 영향도 개략 산출
2025년 1월 기준: 월 66,000건 호출, 844명의 월간 활성 사용자, 추정 월 7,000시간 절감