센트리, MCP 기반 AI 서버 모니터링 툴 출시…실시간 오류 파악 기능 강조

애플리케이션 성능 모니터링 전문 기업 센트리(Sentry Inc.)가 개발자들을 위한 새로운 도구 MCP 서버 모니터링(MCP Server Monitoring)을 출시했다. 해당 서비스는 '모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol·MCP)'을 기반으로 AI 서비스를 구축하는 개발자들에게 운영 상황을 더욱 명확하게 파악할 수 있도록 돕기 위해 설계됐다.

MCP는 작년 11월 AI 스타트업 앤스로픽(Anthropic PBC)에 의해 처음 공개된 개방형 프로토콜로, 인공지능 에이전트가 다양한 도구와 데이터셋에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 지원한다. AI 기능을 자사 제품에 통합하려는 기업들이 MCP를 빠르게 수용하면서 관련 움직임도 가속화되고 있다. 하지만 MCP 기반 서비스를 실제로 운용할 경우, 현재로선 개발자들이 시스템 내부에서 무엇이 잘 작동하고 무엇이 문제인지 파악하기 어려운 상황이 많았다.

센트리의 개발자 경험 총괄인 코디 디 아클랜드(Cody De Arkland)는 “우리는 자체 MCP 서버에서 오류를 해결하기 위한 도구를 개발하다가, 이는 업계 전반이 겪고 있는 공통 문제라는 사실을 깨달았다”고 말했다. 그는 “기존의 모니터링 툴로는 MCP 서버의 내부 맥락을 추적하는 데 한계가 컸다. 트래픽 부하, 주요 도구 호출량, 실패율, 오류 입력 등 복잡한 정보를 사용자 피드백 없이도 실시간으로 파악할 필요가 있었다”고 강조했다.

센트리가 출시한 MCP 서버 모니터링은 몇 줄의 코드만으로도 운영 상태를 체계적으로 분석할 수 있는 기능들을 제공한다. 어떤 AI 클라이언트(예: Cursor, Claude)가 요청을 보내는지, 어떤 도구들이 가장 많이 사용되며 어떤 도구에서 오류가 발생했는지, 특정 시점의 에러율 급증이 신규 배포나 트래픽 급증과 무관한지 등의 질문에 대한 답을 빠르게 도출할 수 있다. 특히 HTTP 클라이언트의 타임아웃 문제가 발생하는 반면 STDIO(표준 입출력) 전송 방식은 영향을 받지 않는 등, 에러가 특정 전송 방식에 한정되는지 여부도 정밀 분석 가능하다.

센트리는 월 3,000만 건 이상 MCP 요청을 처리하는 서버를 운영해온 경험을 바탕으로 이번 모니터링 서비스를 구축했다. 대규모 트래픽을 처리하는 과정에서 드러난 기존 도구들의 한계점, 예를 들어 개별 도구 호출에서의 성능 병목 현상 파악 어려움, 인프라 수준에선 드러나지 않는 침묵 오류, 특정 클라이언트·전송 방식에 국한된 문제 등을 해소할 수 있도록 설계한 것이 특징이다.

이 서비스는 HTTP, SSE, STDIO 등 다양한 전송 방식별로 사용 현황과 오류 통계를 제공하며, JSON-RPC 요청 단위로 인자와 응답을 세분화해 분석할 수 있도록 한다. 또한 서비스를 이용하는 고객이 문제를 인식하기 전 단계에서 조기 탐지가 가능하다. 예컨대 새 배포 후 특정 메서드 사용량이 60% 감소한 현상이 오직 SSE 전송에만 국한되었음을 밝혀내거나, 아직 알려지지 않은 AI 클라이언트가 실패율 100%의 요청을 지속적으로 보내 서버를 압박하는 상황을 조기에 포착할 수 있다. 이처럼 실제로 많이 활용되는 기능에 개발 리소스를 집중할 수 있도록 지원하는 점도 강조된다.

이번 출시를 시작으로 센트리는 트레이스 전파(trace propagation) 기능 도입과 더불어, 클라우드플레어(Cloudflare)의 MCP 에이전트와 같은 플랫폼 통합, 파이썬 언어 지원 등으로 기능 범위를 지속 확장할 계획이다. AI 생태계의 표준 프로토콜로 자리잡고 있는 MCP에 대한 관심이 높아지는 가운데, MCP 서버 모니터링은 실질적인 가시성을 확보한 첫 번째 전문 솔루션으로 주목받고 있다.