AI 에이전트, 이제는 ‘보안’이 성패를 좌우한다
ChatGPT, Claude, Gemini… 거대언어모델(LLM) 기반의 생성형 AI가 우리 삶에 깊숙이 들어온 가운데, 기업들이 가장 주목하는 키워드는 이제 “에이전트”입니다. 자동화된 작업 수행, 보고서 작성, 문서 검색, 회의 요약까지… 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 진짜 비서를 대체하는 시대로 나아가고 있습니다.
하지만, 여기엔 한 가지 치명적 리스크가 존재합니다. 바로 보안 문제. 기업 내부 데이터를 AI에게 맡기려면, 데이터가 외부로 새나가지 않고 완전히 통제 가능한 시스템에서 작동해야 합니다.
이 지점을 정면으로 돌파한 기업이 바로 LLM 솔루션 전문 기업 올거나이즈(Allganize). 이들이 최근 발표한 ‘에이전트 빌더’는 단순한 빌더가 아니라, 보안이 내장된 MCP 기반 AI 시스템 구축 도구입니다.
MCP란 무엇인가? 그리고 왜 중요한가?
MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 다양한 기능과 외부 시스템(검색, 문서, API 등)에 접근할 수 있도록 연결해주는 에이전트 브레인 구조입니다.
하지만 지금까지 대부분 MCP 기반 시스템은 오픈된 환경에서만 동작해, 기업 보안정책과 충돌을 일으켜왔습니다. 심지어 네트워크가 외부와 단절된 온프레미스(사내 서버) 환경에서는 활용이 거의 불가능했습니다.
올거나이즈는 이를 정면 돌파했습니다. 네트워크 차단 환경, 내부 데이터 보호, 온프레미스 대응까지 가능하도록 국내 최초로 보안 요건을 완벽히 충족하는 MCP 에이전트 빌더를 만든 것이죠.
기업 입장에서 꼭 알아야 할 AI 도입 전략 포인트
1. SaaS만 고집하면, 보안 리스크는 시간문제
구글드라이브, 노션, 슬랙 등 SaaS 연동은 편리하지만, 민감정보가 클라우드로 전송되는 구조는 여전히 위험합니다. MCP 기반 온프레미스 옵션은 필수입니다.
2. 데이터 위치의 주권을 확보하라
AI 에이전트가 내부 시스템을 건드릴 수 있다면, 데이터 주권은 조직 내에 있어야 합니다. 즉, 컨텍스트 프로토콜은 사내 시스템 안에서 작동해야 합니다.
3. ‘검색+분석+요약’이 핵심이다
AI의 핵심 가치는 창의성보다도 정보 탐색과 요약 능력입니다. 올거나이즈는 ‘검색 에이전트’, ‘데이터 분석 에이전트’, ‘영업 지원 에이전트’까지 실제 업무 중심 에이전트를 제공하며 강점을 확보하고 있습니다.
이런 기업에 MCP 에이전트 빌더가 특히 유리하다
- 법무, 금융, 제조, 헬스케어 등 보안 요건이 까다로운 업종
- 기존 사내 인트라넷 시스템과 연결해 AI를 활용하고 싶은 기업
- GPT 기반 기능을 사내 운영툴에 내재화하려는 IT 부서
- 외부 클라우드 접근이 불가능한 방화벽 내 폐쇄망 환경
특히 보안정책상 사내망이 완전히 닫혀있는 공공기관, 대기업 계열사, 의료기관은 지금부터 AI 에이전트를 내부 시스템에 안전하게 배치하는 MCP 전략이 필요합니다.
AI 도입, 기능보다 ‘운영 체계’부터 설계하라
많은 기업들이 기능 위주의 AI 프로젝트를 먼저 시작하지만, 실제 실패 요인의 70%는 운영체계와 권한 관리 미비에서 발생합니다.
올거나이즈의 MCP 기반 에이전트 빌더는 권한 분리, 네트워크 분리, 기능 통합, 사내 연동까지 고려된 구조로 설계되었습니다. 이는 단순한 툴이 아니라, AI 운영 전략의 템플릿에 가깝습니다.
이제 기업의 AI 전략은 “무엇을 할 수 있는가?”보다 “어떻게 안전하게 지속 가능하게 운영할 것인가”의 문제입니다.
🔎 FAQ
Q1. MCP는 API랑 뭐가 다른가요?
A1. API는 기능 호출 중심이지만 MCP는 상황(Context) 인식과 다기능 처리 능력까지 포함된 LLM 특화 프로토콜입니다.
Q2. 온프레미스에서도 LLM이 가능하나요?
A2. 가능합니다. 자체적으로 LLM을 배포하거나, 프록시 모델을 활용해 사내망에서 AI 기능을 실행할 수 있습니다.
Q3. 올거나이즈 에이전트는 어떤 업무에 유용하죠?
A3. 보고서 자동 생성, 미팅 요약, 검색 기반 업무 문서 분석, CRM 대응 자동화 등 실제 비즈니스 현장 중심 기능에 특화돼 있습니다.
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