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직접 겪기 전까지는 사소해 보이는 문제가 있다: 조직이 여러 AI 에이전트를 구축하고, 각 에이전트는 도구가 필요하며, 각 팀은 처음부터 다시 구성한다. 같은 웹 검색 통합, 같은 Azure AI Search 설정, 같은 GitHub MCP 서버 연결 — 하지만 다른 저장소에, 다른 팀이, 다른 자격증명으로, 공유 거버넌스 없이.
Microsoft Foundry가 공개 프리뷰로 Toolboxes를 출시했으며, 이는 그 문제에 대한 직접적인 해답이다.
Toolbox란
Toolbox는 Foundry에서 한 번 정의하고 단일 MCP 호환 엔드포인트를 통해 노출하는 명명된 재사용 가능한 도구 번들이다. MCP를 사용하는 모든 에이전트 런타임이 소비할 수 있다 — Foundry Agents에 종속되지 않는다.
제안은 간단하다: build once, consume anywhere. 도구를 정의하고, 인증을 중앙에서 설정하고 (OAuth 패스스루, Entra 관리 ID), 엔드포인트를 게시한다. 그 도구가 필요한 각 에이전트는 엔드포인트에 연결하면 모두 가져온다.
4개의 기둥 (오늘 2개 사용 가능)
| 기둥 | 상태 | 기능 |
|---|---|---|
| Discover | 출시 예정 | 수동 검색 없이 승인된 도구 발견 |
| Build | 사용 가능 | 도구를 재사용 가능한 번들로 구성 |
| Consume | 사용 가능 | 단일 MCP 엔드포인트가 모든 도구 노출 |
| Govern | 출시 예정 | 모든 도구 호출의 중앙 인증 + 가시성 |
실제 예시
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
import os
client = AIProjectClient(
endpoint=os.environ["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"],
credential=DefaultAzureCredential()
)
toolbox_version = client.beta.toolboxes.create_toolbox_version(
toolbox_name="customer-feedback-triaging-toolbox",
description="문서를 검색하고 GitHub 이슈에 응답",
tools=[
{"type": "web_search", "description": "공개 문서 검색"},
{"type": "azure_ai_search", "index_name": "internal-docs"},
{"type": "mcp_server", "server_url": "https://your-github-mcp-server.com"}
]
)
게시 후 Foundry는 통합 엔드포인트를 제공한다. 한 번 연결하면 모든 도구를 사용할 수 있다.
Foundry Agents에 종속되지 않는다
Toolboxes는 Foundry에서 생성·관리되지만 소비 면은 오픈 MCP 프로토콜이다. Microsoft Agent Framework나 LangGraph로 만든 커스텀 에이전트, GitHub Copilot 및 기타 MCP 지원 IDE에서 사용할 수 있다.
지금 왜 중요한가
멀티 에이전트 물결이 프로덕션에 도달하고 있다. 새로운 에이전트마다 중복 설정, 오래된 자격증명, 일관성 없는 동작의 새로운 표면이 생긴다. Build + Consume 기반은 중앙화를 시작하기에 충분하다. Govern 기둥이 출시되면 전체 에이전트 플리트에 완전히 관찰 가능하고 중앙 제어되는 도구 계층을 갖게 된다.
마무리
아직 초기 단계다 — 공개 프리뷰, Python SDK 우선, Discover와 Govern은 예정되어 있다. 하지만 모델은 견고하고, MCP 네이티브 설계는 이미 구축 중인 도구와 함께 작동한다는 것을 의미한다. 공식 발표를 확인해 시작해보자.
