AI
실리콘투의 사내 지식 MCP 게이트웨이 구축기
두줄요약
사내 지식이 흩어진 문제를 MCP 게이트웨이로 통합하고, 검색 전 권한 통제와 감사 체계를 먼저 설계했습니다. 초기에는 온프렘으로 시작해 이후 AWS 관리형 서비스로 단계적으로 이전했습니다.
핵심 내용
- 사내 문서, SP, 코드에 흩어진 지식을 MCP 게이트웨이로 모아 AI가 신뢰할 수 있는 단일 입구를 구축
- AI-DLC로 3주 만에 검색, 권한, 감사 체계를 만들고, 초기에는 온프렘 임베디드 구조로 비용 효율을 확보
- 검색 전 인가, 필드 마스킹, 하이브리드 검색(RRF), 리랭킹, 감사·비밀 관리를 단계적으로 설계
- 운영 단계에서 상태, 감사, 배포를 RDS PostgreSQL, pgaudit, Secrets Manager, ECS Fargate로 이전
적용해볼 점
- 권한은 검색 후가 아니라 검색 전에서 차단하는 구조 고려
- 초기 검증은 임베디드 구조로 시작하고, 확장 시 관리형 서비스로 점진 이전
- 감사, 비밀, 배포를 분리해 운영 복잡도와 보안 리스크를 함께 줄이기
