Sandbox 구조 내에서 사용자의 요청을 수행하는 MCP

Sandbox 구조 내에서 MCP(Model Context Protocol)는 사용자의 요청을 안전하게 처리하며 외부 데이터 소스와 LLM(대형 언어 모델) 간의 중계 역할을 수행합니다. 아래에서는 MCP의 역할, 내부 구조, 그리고 Sandbox 환경과의 연계 방식을 상세히 설명합니다.

MCP의 핵심 역할

• 요청 중계 및 안전성 보장
  사용자가 LLM 기반 툴(예: Cursor, Claude 등)에서 외부 데이터(예: 날씨, 사내 재고 정보, 슬랙 등)에 접근하길 요청하면, 해당 요청은 직접 데이터 소스에 닿지 않고 MCP 서버를 통해 중계됩니다. 이때 Sandbox 구조가 도입되어, MCP 서버가 LLM, 사용자, 외부 자원과 격리된 환경에서 안전하게 작업을 수행합니다[3][4].
• Sandbox의 격리성
  Sandbox 내부에서 MCP가 실행되므로, 악성 요청이 외부 시스템에 직접 영향을 주지 못합니다. Sandbox 환경은 MCP 서버가 외부 API, 데이터베이스 등에 접근하는 동안 발생할 수 있는 보안 리스크를 차단합니다. 즉, 사용자는 자신의 데이터와 시스템을 보호받으면서 외부 서비스를 활용할 수 있습니다.

MCP 동작 구조

| 구성 요소 | 역할 설명 | |------------------|------------------------------------| | 사용자 | LLM 기반 툴에서 명령(질문, 요청) 입력 | | LLM(에이전트) | 요청을 해석, MCP에 작업 요청 | | MCP 서버 | 실제 외부 데이터 소스 접근, 응답 반환 | | Sandbox | MCP 서버가 실행되는 격리된 환경 | | 외부 데이터 소스 | DB, API, SaaS 등 실제 데이터 위치 |

작동 예시

1. 사용자 요청: "현재 날씨 알려줘"와 같은 명령을 툴에 입력
2. LLM 해석 및 MCP 호출: LLM이 요청을 이해하고, 적합한 MCP 서버에 작업을 위임
3. Sandbox 내 MCP 동작: MCP 서버는 Sandbox 환경에서 외부 API(날씨 서비스 등)에 안전하게 접근해 결과를 수신
4. 응답 전달: MCP가 수신한 결과를 LLM에 전달, LLM이 자연어로 가공해 사용자에게 답변[1][3][4]

MCP 서버 정의 및 연동 예시

일반적으로 MCP 서버는 다음과 같은 방식으로 정의됩니다.

"mcpServers": {
    "날씨서버": {
        "command": "python",
        "args": ["mcp-weather.py"],
        "env": {
            "API_KEY": "your_api_key"
        }
    }
}

MCP 서버에 따라 node.js, Python 등 다양한 방식으로 커스터마이즈할 수 있습니다. 각 서버는 자체적으로 외부 자원 접근시 인증 정보(API_KEY 등)를 환경변수로 전달받아 사용합니다[4].

MCP와 Sandbox 구조 연계의 장점

• 보안성: 외부 요청은 Sandbox에서만 이뤄지므로 원천 시스템 보호
• 확장성: 다양한 외부 소스를 동적으로 연결 가능
• 유지보수: 각 MCP 서버를 별도로 배포/업데이트하며, 전체 시스템에 영향 없이 관리 가능
• 관찰성: 요청 및 외부 연동 과정을 Sandbox 내에서 로깅/모니터링할 수 있음

결론적으로, Sandbox 구조 내에서 MCP는 LLM 사용자 요청과 실제 외부 데이터 소스 간의 안전하고 유연한 중계자로, 다양한 외부 자원 연동을 손쉽게 구현하면서 보안 위협을 효과적으로 차단하는 핵심 인프라입니다[3][4].

https://www.youtube.com/watch?v=kramZYPotLE,https://www.youtube.com/watch?v=fkqXQOjj8cA,https://www.youtube.com/watch?v=cxOoV2guNQQ,https://marsboy.tistory.com/81,https://dev.classmethod.jp/articles/ou-structure-bestpractice-kr/