AI 코딩 도우미가 생성한 코드의 품질과 안정성에 대한 우려가 커지고 있는 가운데, 이스라엘의 소프트웨어 옵저버빌리티 스타트업 ‘라이트런(Lightrun)’이 해법을 제시했다. 라이트런은 10일(현지시간), 인공지능 기반의 코딩 도구들이 배포 후 실제 환경에서 코드가 어떻게 작동하는지를 실시간으로 파악할 수 있도록 지원하는 새로운 솔루션 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’ 출시를 공식 발표했다.

라이트런은 이번 신기술이 코딩 보조 툴의 판도를 바꾸는 ‘도약적 변화’라며, 특히 커서(Cursor), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)과 같은 AI 어시스턴트들이 코드 실행 이후의 런타임 정보를 직접 수집해 버그 발생 가능성을 낮추고 리팩토링 작업 시간을 획기적으로 줄일 수 있다고 강조했다. 지금까지 AI는 코드 작성을 빠르게 수행할 수 있었지만, 실제 운영 환경에선 의존성 충돌, 데이터 흐름 문제 등으로 인해 오류율이 높다는 비판이 제기돼 왔다.

스탠퍼드 대학 연구도 AI가 생성한 코드가 사람보다 더 많은 버그를 포함할 수 있음을 경고한 바 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 라이트런의 MCP는 개발자가 실제 실행 단계에서 발생하는 상황 정보를 AI에게 연결해준다. 이를 통해 사용자는 코드를 작성하기 전 해당 모듈이 실제로 작동할 환경의 트래픽을 분석하거나, 프로덕션 오류 발생 시 실시간으로 진단 및 조치를 수행할 수 있다.

이 솔루션은 AI가 로그를 삽입하거나 트레이싱 데이터를 수집하고, 스냅샷을 촬영하거나 수정 제안을 하는 것을 가능케 하며, 이러한 모든 과정이 개발자의 수동 작업 없이 자동으로 진행된다. 이를 통해 기존에 수일이 소요되던 장애 해결 시간을 수 분 단위로 단축시킬 수 있는 것이 이번 기술의 가장 큰 특징이다.

라이트런의 공동 창업자이자 CEO 일란 펠레그(Ilan Peleg)는 “AI가 창조적인 코딩 영역을 빠르게 장악하고 있지만, 아직도 디버깅이나 환경 간 호환성 문제는 사람이 손으로 처리해야 했다”며 “런타임 콘텍스트를 통한 AI 확장은 코드 작성부터 검증, 장애 정정까지 전 주기에서 AI가 실질적인 역할을 할 수 있게 만든다”고 언급했다.

기업 고객들은 MCP의 도입을 통해 배포 전후 모든 환경에서 코드의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있게 되며, 실제 운영 트래픽 기반의 원격 디버깅, 실시간 텔레메트리 접근, 실행 데이터 분석 기반 코드 제안 등의 기능을 지원받게 된다.

라이트런은 현재까지 총 1억 1,500만 달러(약 1,656억 원)를 4차례의 투자 라운드를 통해 유치했다. 지난 4월에는 7,000만 달러(약 1,008억 원), 2024년 7월에는 1,800만 달러(약 260억 원)를 각각 조달했으며, 주요 투자자로는 인사이트 파트너스, 글릴롯 캐피털 파트너스, GTM 캐피털, 소렌슨 캐피털, 액셀 파트너스, 씨티그룹 등이 참여했다.

이번 신기술은 AI의 한계를 극복하고 개발 전 과정에서 실제 가치 실현을 가능하게끔 하는 중요한 이정표가 될 전망이다.