쿼리파이 “MCP에 보안 기능 탑재해 자유로운 AI 사용 지원”

원문 기사: 데이터넷

데이터넷은 공공·금융권의 AI와 클라우드 활용이 확대되면서 AI 보안이 중요한 과제로 떠오르고 있다고 소개했습니다. AI가 여러 서비스와 애플리케이션에서 핵심 역할을 하게 되는 상황에서, 적절한 거버넌스와 통제가 없으면 보안 사고로 이어질 수 있다는 문제의식입니다.

QueryPie는 이러한 환경에 대응하기 위해 AI와 SaaS를 자유롭게 사용하면서도 제로 트러스트 원칙의 통제를 적용할 수 있는 ‘Secure Enterprise AI Hub’를 준비하고 있다고 밝혔습니다. AI Hub는 MCP(Model Context Protocol)를 활용하고 QueryPie의 접근 제어 기술을 결합해 사용자, AI·LLM, 엔터프라이즈 리소스를 안전하게 연결하는 플랫폼으로 소개됐습니다.

기사에서는 MCP가 AI 간 자동화와 도구 연결을 위한 표준으로 자리 잡고 있지만, MCP 자체에는 보안 기능이 충분하지 않다는 점을 짚었습니다. 따라서 검증된 MCP 서버, 엄격한 접근 제어, 실시간 모니터링이 필요하며, QueryPie의 AI Hub가 이 통제 기능을 제공해 기업이 AI를 더 안전하게 사용할 수 있도록 돕는다는 설명입니다.

AI Hub는 사용자와 AI 앱 사이에 위치해 사용자 권한에 따른 접근 통제, 감사, 사용자 및 엔티티 행위 분석, DLP 같은 보안 정책을 적용합니다. AI 앱이 엔터프라이즈 리소스에 접근할 때도 QueryPie의 통제 정책이 반영된 MCP를 통해 연결되도록 설계됐습니다.

공공과 금융권의 AI 도입 환경도 주요 배경으로 다뤄졌습니다. 국가 망 보안 체계(N2SF)와 금융권 망분리 규제 개선으로 공공·금융 영역의 AI 및 SaaS 사용이 늘어날 것으로 예상되며, 이때 A2A와 MCP 사용도 함께 증가할 가능성이 큽니다. QueryPie는 이러한 환경을 보호하기 위해 제로 트러스트 기반 접근 통제가 필수적이라고 설명했습니다.

AI Hub는 프록시를 통해 기존 도구를 에이전트 없이 연결할 수 있고, 모든 LLM을 자유롭게 연동할 수 있는 구조로 소개됐습니다. MCP를 지원하지 않는 애플리케이션도 AI를 활용해 API를 MCP로 변환할 수 있어 연결 제약을 줄일 수 있습니다.

활용 사례로는 민감 정보 분석 시 정책에 따른 접근 제한과 자동 마스킹, 서버 용량 관리, 인증·권한 관리, 컴플라이언스 관리, 서버와 데이터 접근 통제, 위협 인텔리전스 비교 분석, 업무 자동화 등이 제시됐습니다. 국내외 고객이 검토하거나 시범 사업을 진행 중이라는 점도 기사에 포함됐습니다.

QueryPie는 MCP 사용 환경에서도 기존 기업·기관의 통제 정책을 그대로 적용할 수 있다는 점을 글로벌 시장의 차별점으로 보고 있습니다. 기사에서는 QueryPie가 클라우드 네이티브 환경에서 데이터, 시스템, 계정, 쿠버네티스 접근 통제와 거버넌스를 제공하는 기업이며, 다양한 테크 유니콘과 통신사 등에 서비스를 공급하고 있다고 소개했습니다.