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엔터프라이즈 AI 도입을 위한 Perforce의 해법

2026-02-12

단순한 코드 추천이나 질의응답을 넘어 기업 내부 시스템과 상호작용하며 실무를 수행하는 AI 에이전트가 새로운 기술적 화두로 떠오르고 있습니다. 그러나 실제 엔터프라이즈 환경에서는 데이터 소스마다 상이한 연결 방식과 복잡한 보안·권한 구조로 인해 AI를 개발 워크플로 전반에 통합하는 데 명확한 기술적 한계가 존재해 왔습니다. 이러한 상황에서 Perforce가 발표한 'MCP(Model Context Protocol)' 지원은 파편화된 AI 연결 방식을 표준화하고, 기업의 핵심 자산인 소스 코드와 데이터를 보호하면서도 AI 활용 범위를 확장하기 위한 하나의 기술적 해법으로 제시되고 있습니다.

1. 제각각인 AI 연결 방식, 이제 하나로 통일됩니다👏

그동안 AI 도구들은 서비스나 플랫폼마다 데이터를 주고받는 방식이 제각각이었습니다. 그래서 새로운 AI를 도입할 때마다 매번 별도의 연동 작업을 거쳐야 하는 번거로움이 있었습니다. Perforce가 지원하는 'MCP(Model Context Protocol)'는 바로 이 연결 방식을 하나로 규격화하는 '공통 언어'와 같습니다. 기술적으로 보면 Perforce Helix Core와 같은 소스 코드 저장소가 AI 에이전트와 실시간으로 안전하게 소통할 수 있는 통로가 만들어지는 것입니다. 이를 통해 기업은 AI 도구를 바꿀 때마다 복잡한 연동 작업을 새로 할 필요가 없으며, 자사의 전략에 맞는 다양한 AI를 Perforce 기반의 개발 환경에 유연하게 결합할 수 있는 자유를 얻게 됩니다.

2. 우리 회사의 보안 체계를 AI도 그대로 따릅니다🔐

기업에서 AI 도입을 망설이는 가장 큰 이유는 결국 '제어 가능성' 때문입니다. Perforce는 MCP 지원을 통해 기존에 이미 검증된 보안과 관리 체계를 AI 영역까지 그대로 확장했습니다. AI 에이전트라고 해서 특별한 권한을 갖는 것이 아니라, 기존 Helix Core의 사용자 권한을 그대로 따르도록 설계된 것입니다. 따라서 권한이 부여되지 않은 직원은 해당 코드를 열람할 수 없으며, AI 역시 동일한 접근 제한을 받습니다. 이를 통해 AI가 보안 정책을 우회하는 상황을 원천적으로 차단할 수 있습니다. 또한 AI가 어떤 데이터를 조회하고 분석했는지 모든 활동이 로그와 감사 시스템에 기록됩니다. 이러한 완전한 추적성(Full Traceability)은 보안 사고 예방과 규제 대응에 결정적인 역할을 합니다. 아울러 AI는 항상 최신 상태의 데이터에만 접근하도록 설계되어, 오래된 정보로 인해 잘못된 판단을 내릴 위험도 줄어듭니다.

3. 단순한 기능 추가가 아닌 새로운 업무 기준의 제시💡

Perforce의 이번 발표는 단순히 AI 기능을 몇 개 추가한 것이 아닙니다. 엔터프라이즈 환경에서 AI를 어떻게 안전하게 연결하고 관리할 것인가에 대한 새로운 기술적 기준을 제시한 것입니다. 특히 통제와 책임을 중요하게 생각하는 조직일수록 기존의 보안과 감사 체계를 AI까지 확장하려는 이러한 접근은 매우 현실적인 해법이 됩니다. AI 활용이 점차 확대되는 지금 중요한 것은 AI의 성능 그 자체보다 '우리의 운영 맥락과 보안을 어떻게 유지할 것인가'입니다. 연결 방식과 통제 구조를 먼저 탄탄하게 다진 뒤 AI를 확장하겠다는 Perforce의 전략은 실제 업무 현장에서 AI 도입을 고민하는 조직에 명확한 방향성을 보여줍니다.