AI
Flava MCP Hub가 걸어온 길: AI 시대를 위한 배관 공사
두줄요약
Flava MCP Hub는 사내 MCP의 인증·배포·관측을 4층 구조로 통합했습니다. Connector와 자체 Gateway로 Protocol Gap 및 운영 부담을 줄였습니다.
문제 상황
- 팀별 MCP 서버 확산에 따른 중복 구현, 인증·권한 관리 분산, 사용 현황 부재
- MCP 표준의 동적 클라이언트 연결 방식과 사내 IAM 기반 인증 체계 사이의 Protocol Gap
구조와 흐름
- Connection·Proxy·Authorization·Monitoring으로 분리한 4층 배관 모델
- stdio 기반 Connector의 OIDC 처리, 토큰 캐시·자동 갱신, Bearer 헤더 주입
- Gateway의 라우팅·CORS·헤더 변환·인증 검증과 전 구간 호출·지연 시간 관측
선택 이유
- 초기 개발 기간 제약 속 오픈소스 Gateway 활용으로 기본 기능과 연동 구조 조기 확보
- JWKS ES512 파싱, CORS 미들웨어 순서, OOM 및 Rust 운영 부담에 따른 Go 기반 자체 Gateway 전환
성능/운영 포인트
- 카탈로그 기반 1분 내 연결, 인증 포함 MCP 서버 5분 내 배포
- 650개 이상 MCP 서버, 200개 이상 팀, 누적 1,150만 건 이상 도구 호출 기반의 운영 관측
- OpenAPI 기반 REST API의 MCP 도구 변환과 ID-JAG 기반 토큰 교환 자동화 방향
