우버(Uber)가 대규모 AI 에이전트 시스템의 효율적인 운영을 위해 'MCP 게이트웨이(Gateway)'라는 통합 플랫폼을 공개했습니다. 이 게이트웨이는 기존의 분산된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 연동을 하나로 모아, 800개 이상의 서버와 5,000개 이상의 AI 에이전트 도구를 일관된 방식으로 제공합니다. 이는 수많은 팀이 각자 에이전트 워크플로를 구축하면서 발생했던 도구 파편화, 인프라 중복, 보안 취약성 등의 문제를 해결하기 위한 핵심 인프라입니다.
MCP 게이트웨이는 크게 MCP 레지스트리(Registry)와 프록시 게이트웨이(Proxy Gateway)로 구성됩니다. MCP 레지스트리는 서버와 도구의 카탈로그를 관리하며, 검색, 소유권, 활성화 상태의 단일 기준점 역할을 합니다. 특히 '오토크롤러(AutoCrawler)'라는 시스템이 우버의 IDL 레지스트리와 내부 서비스 신호를 구독하여 새로운 서비스, API, 스키마 변경을 자동으로 발견하고, 이를 AI 에이전트 친화적인 도구 설명으로 변환하여 등록합니다. 프록시 게이트웨이는 런타임 MCP 요청을 HTTP, gRPC, TChannel 등 다양한 프로토콜로 변환하여 기존 백엔드 서비스에 전달하고, 응답을 다시 MCP 호환 형식으로 바꿔 에이전트에 반환합니다. 이 과정에서 기존 백엔드 서비스의 수정 없이도 에이전트가 일관된 인터페이스로 접근할 수 있게 합니다.
이 플랫폼은 도구 단위 접근 제어와 응답에서 개인정보 및 민감정보를 자동으로 제거하는 기능을 내장하여 보안을 강화합니다. 또한, '옴니 MCP(Omni MCP)'를 통해 에이전트가 필요한 정보를 단계적으로 탐색하여 컨텍스트 사용량과 토큰 비용을 최적화할 수 있습니다. '리스폰스 프로젝션(Response Projection)' 기능은 GraphQL처럼 필요한 응답 필드만 선택하게 하여 효율성을 높이며, '코드 모드(Code Mode)'는 에이전트가 도구 출력을 파일에 직접 저장하여 모델 컨텍스트 과부하를 방지합니다. 궁극적으로 우버는 이 게이트웨이를 통해 AI 자체의 발전뿐만 아니라, 이를 뒷받침하는 연결 기반을 견고히 하여 프로덕션 환경에서 신뢰할 수 있는 에이전트 시스템을 구축하는 데 집중하고 있습니다.