MCP 카탈로그: Red Hat OpenShift AI에서의 탐색, 배포 및 연결하기

이미 한 번 시도해 보셨을 겁니다. GitHub 리포지토리에서 Model Context Protocol (MCP) 서버를 가져와 컨테이너로 빌드하고, 인증을 직접 설정한 뒤, 프로덕션에서 제대로 동작하길 기대해 본 경험이 있을 것입니다. 이것이 현재 엔터프라이즈에서 MCP가 도입되는 현실입니다. 유망한 프로토콜이지만 배포는 여전히 번거롭습니다.

Red Hat AI 포트폴리오의 일부인 Red Hat OpenShift AI 3.4는 다른 접근 방식을 취합니다. 우리는 현재 개발자 프리뷰로 MCP 카탈로그를 도입하고 있습니다. 이는 Red Hat OpenShift에서 직접 MCP 서버를 탐색하고, 배포하고, 관리할 수 있는 선별된 카탈로그입니다. 이 카탈로그에는 Red Hat, 기술 파트너, 오픈소스 커뮤니티에서 제공하는 MCP 서버가 사전 탑재되어 있으며, 앞으로도 지속적으로 추가될 예정입니다. 또한 자체(“Bring Your Own”) MCP 서버를 직접 가져올 수도 있습니다. 카탈로그를 지원하는 것과 동일한 라이프사이클 관리 및 런타임 연결 기능이 클러스터에 배포하는 모든 MCP 서버에 적용됩니다.

Red Hat OpenShift AI를 활용하여 MCP 카탈로그를 직접 확인해 보세요.

이 목록은 정적인 리스팅이 아닙니다. 카탈로그의 모든 MCP 서버는 라이프사이클 관리와 런타임 연결 기능이 내장되어 있어 클러스터에서의 탐색부터 실행까지 원활하게 진행됩니다. 이후에는 AI 에이전트와 애플리케이션을 실험하고 테스트할 수 있는 Red Hat OpenShift AI 인터페이스인 생성형 AI 스튜디오(gen AI studio)에서 바로 사용할 수 있습니다. 이것은 Red Hat이 구축하고 있는 엔터프라이즈 MCP 에코시스템의 시작입니다.

MCP 카탈로그: 탐색에서 배포까지

지금까지 Red Hat OpenShift AI의 AI 허브는 주로 모델에 중점을 두었습니다. Red Hat OpenShift AI 3.4부터는 MCP 서버가 카탈로그의 핵심 요소로 합류합니다. 또한 이는 향후 릴리스에서 확장될 광범위한 AI 자산 영역을 향한 중요한 단계이기도 합니다.

Smithery, Docker MCP Catalog 및 공식 MCP 레지스트리를 포함하여 현재 사용 가능한 대부분의 MCP 카탈로그는 탐색 기능에만 집중되어 있습니다. 이러한 서비스는 서버를 찾는 데 도움을 주지만, 배포, 보안 및 라이프사이클 관리는 사용자의 책임입니다. 이로 인해 출처를 알 수 없는 컨테이너 이미지를 다운로드하거나 다음 업데이트로 인해 워크로드가 중단되지 않기를 바라야 하는 경우가 많습니다.

Red Hat OpenShift AI의 MCP 카탈로그는 이러한 격차를 해소합니다. AI 허브에서 카탈로그를 탐색하면 다음과 같은 특징을 갖춘 엔터프라이즈용 검증 MCP 서버를 확인할 수 있습니다.

•  프로덕션 수준의 연결성: 스트리밍 가능한 HTTP 전송 지원
• 보안 호스팅: Red Hat Universal Base Image를 기반으로 빌드되고 취약점 스캔을 마친 이미지
• 자동화된 배포: 서버를 선택하면 MCP 라이프사이클 오퍼레이터가 클러스터에 서버를 배포하고, 쿠버네티스 리소스를 생성하며 서비스를 노출합니다. 

배포가 완료되면 MCP 게이트웨이가 런타임 연결을 처리하여 ID 인식 라우팅과 툴별 메트릭을 제공하므로, 플랫폼 팀은 어떤 에이전트가 어떤 툴을 호출하는지 정확히 파악할 수 있습니다.

그 결과 탐색부터 배포, 사용에 이르는 모든 경로를 관리할 수 있습니다. 선택하고, 배포하고, 연결하고, 사용합니다.

OpenShift AI 3.4부터 MCP 라이프사이클 오퍼레이터는 개발자 프리뷰로, MCP 게이트웨이는 기술 프리뷰로 제공됩니다.

그림 1: Red Hat OpenShift AI에서 MCP 서버 라이프사이클의 4단계를 보여주는 흐름도: MCP 카탈로그에서 검색하고, MCP 라이프사이클 오퍼레이터를 통해 배포하고, MCP 게이트웨이를 통해 연결하고, 생성형 AI 스튜디오에서 사용하여 카탈로그에서 에이전트까지의 관리 경로를 보여줍니다.

사용 가능한 MCP 서버

카탈로그는 각각 실제 엔터프라이즈 워크플로우를 처리하는 3개 티어의 MCP 서버와 함께 제공됩니다. 현재 제공되는 기능을 확인해 보세요.

3개의 Red Hat MCP 서버

이미 실행 중인 플랫폼에 AI 에이전트를 직접 연결해 보세요.

• Red Hat OpenShift: 에이전트는 자연어를 통해 클러스터 상태를 쿼리하고, 워크로드를 관리하며, 배포 문제를 해결할 수 있습니다. 오전 2시에 포드에 장애가 발생하는 경우, 엔지니어는 에이전트에게 마지막 50개의 로그 행과 영향을 받는 배포의 리소스 상태를 요청하기만 하면 됩니다. 대시보드 간의 컨텍스트 전환이나 복잡한 kubectl 조작이 필요 없습니다.
• Red Hat Ansible Automation Platform: 에이전트를 자동화 워크플로우에 연결해 보세요. 에이전트는 Ansible Playbook을 트리거하고, 작업 상태를 확인하며, 인프라 전반에서 구성 변경을 오케스트레이션할 수 있습니다. 에이전트 기반 운영(AgentOps) 팀의 경우, 이 서비스는 에이전트 컨텍스트를 벗어나지 않고 감지, 진단, 문제 해결을 포괄하는 인시던트 대응 워크플로우를 제공함을 의미합니다.
• Red Hat Lightspeed (이전 명칭: Red Hat Insights): AI 에이전트를 통해 플랫폼 인텔리전스와 권장 사항을 확인해 보세요. 팀이 Red Hat Lightspeed 권고 사항을 수동으로 검토하는 대신, 에이전트가 최신 권장 사항을 가져와 클러스터 상태와 상호 연관시키고 문제 해결 단계를 제안하여 운영 인사이트를 에이전틱 AI 워크플로우에 직접 통합할 수 있습니다.

5개의 기술 파트너 MCP 서버

에이전트를 더 광범위한 엔터프라이즈 스택으로 확장해 보세요.

• Confluent Cloud: AI가 Kafka 및 Flink에서 데이터 스트리밍 작업을 관리하고 디버깅할 수 있도록 지원합니다.
• EDB Postgres AI:  쿼리, 스키마 관리, 데이터베이스 운영을 위해 EDB pg-airman MCP 서버를 기반으로 에이전트를 EDB Postgres AI 플랫폼에 연결합니다.
• IBM Terraform: 에이전트가 코드형 인프라를 프로비저닝하고 관리하도록 하여 AI 기반 의사 결정과 인프라 실행 간의 격차를 해소합니다.
• Microsoft Azure: 에이전트가 OpenShift 워크로드와 함께 Azure 리소스를 관리하고, 서비스를 프로비저닝하며, 클라우드 운영을 자동화하도록 지원합니다.
• Dynatrace: 에이전틱 AI 워크플로우에 실시간 인사이트를 제공합니다. 에이전트는 성능 데이터를 쿼리하고 환경 전반의 트러블슈팅, 최적화, 문제 해결을 위한 코드 수준의 인사이트를 확보할 수 있습니다.

커뮤니티 MCP 서버 2개

데이터 계층을 완성합니다(카탈로그의 '기타 MCP 서버' 항목에 나열됨).

• MongoDB: 에이전트를 통해 문서 컬렉션을 쿼리하고 관리합니다. 비정형 또는 반정형 데이터로 지원되는 RAG(검색 증강 생성) 워크플로우 및 애플리케이션에 유용합니다.
• MariaDB: 정형 데이터 저장소를 쿼리하고 관리해야 하는 에이전트를 위한 관계형 데이터베이스 연결을 제공합니다.

그림 2: 티어(Red Hat, 파트너, 기타)별로 구성된 MCP 서버 카드가 표시된 Red Hat OpenShift AI 허브의 MCP 카탈로그. 각 카드에는 배포 작업이 포함되어 있어 검색부터 배포까지 관리되는 경로를 보여줍니다.

구체적으로 말하자면, MCP 카탈로그가 도입되기 전에는 이러한 서버를 에이전트에 연결하기 위해 GitHub에서 검색하고 소스에서 컨테이너를 빌드하며 전송 문제를 디버깅하고 인증을 구성해야 했습니다. 이 모든 과정이 단 한 번의 툴 호출을 수행하기 전에 필요했습니다. 이제 카탈로그에서 해당 서버를 선택하면 MCP 라이프사이클 오퍼레이터가 나머지 과정을 처리합니다.

GitHub에서 MCP 라이프사이클 오퍼레이터 살펴보기를 통해 쿠버네티스에서 MCP 서버가 어떻게 배포되고 관리되는지 확인해 보세요.

엔터프라이즈 MCP 에코시스템 구축

Red Hat OpenShift AI 3.4에서 제공되는 MCP 서버는 시작에 불과합니다. Red Hat은 프로덕션 요구 사항에 맞게 설계된 포괄적인 에코시스템을 구축하고 있습니다. 

• AI 퀵스타트: Red Hat은 파트너와 협력하여 즉시 실행 가능한 산업별 활용 사례를 제공하고 있습니다. 이러한 플레이그라운드는 팀이 오픈소스 인프라에서 AI 아이디어를 실험 단계에서 프로덕션 단계로 발전시키도록 지원합니다.
• 큐레이션 확장: 파트너 동의부터 기술 스캔까지 포함된 Red Hat의 검증 프로세스는 확장이 가능하도록 구축되었습니다. MCP 서버가 성숙해짐에 따라 파이프라인에 새로운 자산을 지속적으로 추가할 예정입니다.
• 엔터프라이즈 거버넌스: MCP 게이트웨이가 이미 구축한 기반에 정책 적용 계층을 추가하고 있습니다. 여기에는 출처 확인을 위한 공급망 제어, 인증된 자산에 대한 신뢰 티어, 에이전트의 툴 호출에 대한 완전한 감사 기능이 포함됩니다.

시작하기

MCP 카탈로그는 클러스터에서 엄선된 서버, 검증된 이미지, 라이프사이클 관리를 지원하며, 플랫폼 팀이 검색부터 배포까지 안전하게 운영할 수 있는 프로덕션 레디 경로를 제공합니다.

이 기능은 현재 Red Hat OpenShift AI 3.4 개발자 프리뷰 버전에서 사용할 수 있습니다. Red Hat OpenShift AI를 체험해 보세요. MCP 카탈로그를 살펴보고 OpenShift에 첫 번째 MCP 서버를 배포할 수 있습니다. 2026년 5월 11일부터 14일까지 애틀랜타에서 열리는 Red Hat Summit 2026에 참석하시나요? MCP 카탈로그와 MCP 라이프사이클 오퍼레이터를 직접 확인해 보세요.