[하드웨어 ] MCP(Model Context Protocol)가 가져오는 하드웨어 변화(데이터센터)

시스템엔지니어/CS와 이것저것

순제로 2025. 4. 15. 22:19

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Model Context Protocol (MCP) 개요

: LLM의 입력으로 들어가는 컨텍스트를 일관되게 주입하고 관리할 수 있도록하는 표준화된 인터페이스/프로토콜

: 매번 모든 정보를 prompt에 넣어줘야 하는데 이 과정은 복잡하고 비효율적이다.

이러한 컨텍스트를 외부에서 관리하고 LLM은 응답만 하는 구조를 통해 이를 극복할 수 있다.

1. 클라이언트가 MCP에 요청

2. MCP서버가 클라이언트로 받은 요청(컨텍스트) 수집

3. 수집한 내용을 LLM프롬프트에 적절히(?) 만들어서 주입

4. LLM은 신속한 응답 생성

1. 챗봇: 유저의 히스토리 기억

2. 복잡한 RAG 시스템(Retrieval-Augmented Generation)

3. 멀티모달 입력을(=여러 모델 조합을) 컨텍스트로 합쳐야할 때

이전 포스팅에서도 알 수 있듯이 MCP 서버가 오픈소로 제공되면서 많은 사용사례가 나오고있는데, 이러한 수요가 앞으로 계속해서 증가하고 실제 서비스에도 적용이 된다면, 데이터센터에서는 이러한 변화를 어떻게 체감하고 대응할 수 있을까?

MCP는 GPU 자원을 100% 쓰는 서버가 아니기 때문에 기존 전통적인 서버 요구사항에서 더 넓고 고성능의 컴퓨팅 자원이 요구된다.

1. 서버 자원의 요구가 단순 LLM 서빙과 달라질 수 있다.

: 기존에는 단순히 LLM Inference Server + GPU 조합이지만 MCP 서버로 인해 GPU 성능뿐만아니라 CPU, Memory, 네트워에 대한 고성능도 요구된다.

2. 마이크로 서비스화 고도화

: 기존 LLM서버에 서 기능 분리가 명확해진다.

각각 컨테이너로 띄우고, k8s로 오토스케일링 돌리는 시나리오를 예상할 수 있다.

3. 네트워크 및 캐싱 계층 중요성 증가

: 컨텍스트 처리 과정에서 네트워크 속도 저하가 LLM 응답 속도에 가장 큰 기여를 하기 때문

4. 요구되는 스토리지 성능도 상승

: 특히 RAG구조에서 벡터 검색, 문서 파싱 등 작업이 많아져 NVMe SSD가 가장 최적의 성능을 낼 수 있다.

또한 데이터 크기에 따라 Scale-out 가능한 스토리지(Amazon S3 등)도 고려해야한다.

5. 사례 조사

OpenAI Assistants API가 context orchestration 내장한 것도 이 수요 때문.

AWS Bedrock, Azure OpenAI도 이걸 관리형으로 묶어서 제공하려는 움직임 있음.

LLM 수요가 급격히 늘어나고 있고, 그중에서도 MCP 기반 LLM 시스템은 “비용은 덜 들지만 복잡도는 더 높은 워크로드”라서, 데이터센터 운영자 입장에서는 확실히 전략이 필요하다 생각한다. 그렇다면 어떤 전략이 있을까?

1. 서버 리소스 계획: GPU 뿐만 아니라 CPU,RAM,스토리지 최적화

2. 내부 네트워크 구조 최적화: 네트워크 대역폭 증가, eBPF 기반 모니터링 서비스로 트래픽 추적

3. 스토리지 정책 변경: 컨텍스트에 들어가는 문서, 벡터, DB, 로그 등 비정형 데이터 폭증에 대비

4. 오토스케일링 + 멀티테넌시 구조 도입: MCP는 요청당 처리 시간이 긴 대신, GPU를 사용하지 않을때도 있어서 CPU 기반 자동 스케일링 구조도 고려해야한다.

5. 이외에도 보안강화, 추적가능 등 다양한 조치가 필요하다.

하지만 이렇게 요구사항을 만족한다면 운영측면에서 LLM API서버만 잘 돌아가는지 확인해도 서버와 에이전트를 모니터링할 수 있는 장점이 있을것 같다.

그리고 GPU에 집중되어 있는 컴퓨팅 자원이 CPU,램 등 다른 컴퓨팅 자원으로 분산되면서 GPU대비 랙 밀도를 높일 수 있고, 열 발생, 전력 낭비 등 다양한 문제도 해소를 기대할 수 있다.

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