본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 도구 간의 상호작용을 위한 표준 인터페이스인 Model Context Protocol (MCP)의 한계점을 해결하기 위해 경량화된 RESTful 프록시인 MCP Bridge를 제시한다. 기존 MCP 구현은 STDIO 전송을 통한 로컬 프로세스 실행을 필요로 하여 자원 제약 환경(모바일 기기, 웹 브라우저, 에지 컴퓨팅 등)에서 사용하기 어려운 반면, MCP Bridge는 여러 MCP 서버에 연결하여 통합 API를 통해 기능을 제공함으로써 이러한 문제를 해결한다. 벤더에 상관없이 모든 백엔드를 지원하며, 표준 실행, 확인 워크플로, Docker 격리 등 세 가지 보안 수준의 위험 기반 실행 모델을 구현하여 표준 MCP 클라이언트와의 역호환성을 유지한다. 또한, Python 기반의 MCP Gemini Agent를 통해 MCP 도구와의 자연어 상호작용을 용이하게 한다. 실험 결과, MCP Bridge가 직접적인 MCP 연결의 제약을 해결하고 향상된 보안 제어 및 플랫폼 간 호환성을 제공하여 이전에는 접근할 수 없었던 환경에서 정교한 LLM 기반 애플리케이션을 가능하게 함을 보여준다.
