시간이 어디로 가는가
AI 어시스턴트에게 MCP 서버를 통해 데이터베이스를 쿼리해 달라고 요청하시면, 응답 시간은 데이터베이스 쿼리만이 아닙니다. 모델이 도구 호출 매개변수를 생성하는 시간, 클라이언트가 서버에 요청을 보내는 시간, 서버가 그것을 파싱하는 시간, 실제 데이터베이스 쿼리, 서버가 응답을 포맷하는 시간, 응답이 클라이언트로 돌아가는 시간, 모델이 결과를 처리하는 시간이 모두 들어 있습니다. 각 단계가 시간을 더합니다.
로컬 데이터베이스에 연결되는 로컬 MCP 서버라면, 전체 왕복은 200ms일 수 있습니다. 클라우드 데이터베이스에 연결되는 원격 서버라면 2-3초가 될 수 있습니다. 그 차이가 "즉각적이라고 느끼는 것"과 "느리다고 느끼는 것" 사이의 간극이며, 에이전트가 한 작업에서 여러 도구 호출을 할 때 더해집니다.
전송 계층이 중요합니다
MCP는 두 가지 전송 메커니즘을 지원합니다. stdio(로컬 서버용)와 server-sent events를 사용하는 HTTP(원격 서버용)입니다. stdio는 본질적으로 오버헤드가 거의 없습니다. 서버는 클라이언트의 자식 프로세스로 실행되고, 통신은 파이프로 일어납니다. HTTP는 네트워크 지연시간, TLS 핸드셰이크 오버헤드, 직렬화/역직렬화 시간을 더합니다.
같은 MCP 서버의 로컬 버전과 원격 버전 사이에서 선택하시는 거라면, 로컬 버전이 거의 항상 더 빠를 것입니다. 유일한 예외는 서버가 원격 자원(클라우드 데이터베이스 같은 것)에 접근해야 하는 경우인데, 그런 경우에는 서버가 어디에서 실행되든 네트워크 홉이 일어납니다.
서버 구현 품질
모든 MCP 서버가 똑같이 잘 최적화된 것은 아닙니다. 어떤 서버는 도구 호출마다 새로운 데이터베이스 연결을 시작합니다. 다른 서버는 연결 풀을 유지합니다. 어떤 서버는 큰 결과 집합을 반환하기 전에 전체를 파싱합니다. 다른 서버는 결과를 점진적으로 스트리밍합니다. 이러한 구현 선택은 같은 기본 작업에 대해 응답 시간에 10배 차이를 만들 수 있습니다.
MCP 서버를 평가하실 때, 테스트 동안 응답 시간 감각을 잡으려 노력해 주십시오. 단순한 쿼리 결과를 반환하는 데 5초가 걸리는 서버는 코드 변경 없이는 향상되지 않을 구현 문제를 가지고 있을 가능성이 높습니다.
모델 측 오버헤드
덜 분명한 지연시간 원천이 있습니다. 모델이 도구 결과로 무엇을 할지 결정하는 데 쓰는 시간입니다. 큰 결과 집합을 받은 후, 모델은 그것을 처리하고 응답을 만들어야 합니다. 복잡한 결과의 경우, 서버가 이미 응답한 후에도 몇 초가 걸릴 수 있습니다.
서버에 간결하고 잘 포맷된 결과를 반환하라고 요청하시면 이 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 50행 JSON 블롭을 반환하는 서버는 핵심 발견과 함께 요약을 반환하는 서버보다 모델에게 처리할 것을 더 많이 줍니다. 서버를 통제하신다면, 모델이 처리해야 하는 데이터양을 줄이는 요약이나 필터링 능력을 추가하시는 것을 고려해 주십시오.
실용적 팁
가능하면 로컬 서버를 사용해 주십시오. 데이터베이스 연결은 풀링하시고, 결과 집합 크기를 제한하시고, 자주 요청되는 데이터를 캐시하십시오. 그리고 지연시간이 정말 중요하다면, 그 특정 사용 사례에 MCP보다 function calling 접근(전체 실행 경로를 통제하시는)이 더 적절한지 고려해 주십시오.