MCP(Minimum Viable Product) 설계, 개발자라면 누구나 한 번쯤 고민해 봤을 주제입니다. 특히 데이터 직렬화 포맷을 선택하는 과정은 프로젝트의 효율성과 유지보수성에 큰 영향을 미치죠. 일반적으로 JSON이 널리 사용되지만, 저는 최근 YAML을 활용하여 MCP 설계를 진행하면서 꽤 흥미로운 경험을 했습니다.
이번 글에서는 JSON 대신 YAML을 선택한 이유, 실제 적용 과정에서 느낀 장단점, 그리고 최종적으로 얻은 결과에 대해 공유하고자 합니다. JSON의 간결함과 범용성은 익히 알고 있었지만, YAML이 가진 가독성과 설정 파일로서의 강점에 주목했습니다. 특히 복잡한 설정 구조를 다루거나, 사람이 직접 수정해야 하는 설정 파일이 많은 MCP 환경에서는 YAML이 더 나은 선택이 될 수 있다고 판단했습니다. 물론 모든 프로젝트에 YAML이 정답은 아니겠지만, 이번 실험을 통해 얻은 인사이트가 다른 개발자분들에게도 도움이 되기를 바랍니다.
저는 평소에 JSON을 주로 사용해왔습니다. 웹 개발을 하면서 API 응답이나 설정 파일 등 다양한 곳에서 JSON을 접했죠. 하지만 복잡한 설정 파일을 다룰 때마다 JSON의 가독성이 아쉽다는 생각을 지울 수 없었습니다. 괄호와 쉼표가 난무하는 JSON 코드를 보면서 ‘좀 더 깔끔하게 표현할 수 없을까?’ 하는 고민을 하곤 했습니다. 그러던 중 YAML에 대해 알게 되었고, 들여쓰기를 기반으로 하는 YAML의 문법이 훨씬 직관적이라는 인상을 받았습니다. 그래서 이번 MCP 설계에서는 YAML을 적극적으로 활용해보기로 결심했습니다.
YAML 선택 이유
JSON은 간결하고 파싱이 용이하다는 장점이 있지만, 설정 파일처럼 사람이 직접 읽고 수정해야 하는 경우에는 가독성이 떨어진다는 단점이 있습니다. 반면 YAML은 들여쓰기를 통해 계층 구조를 명확하게 표현하고, 주석을 쉽게 추가할 수 있어 가독성이 뛰어납니다. 또한, JSON의 모든 기능을 포함하면서도 더 간결한 문법을 제공합니다. 예를 들어, JSON에서는 중복되는 키를 여러 번 사용해야 하는 경우에도 YAML에서는 앵커와 별칭을 사용하여 중복을 제거할 수 있습니다. 이러한 장점들이 MCP 설계 과정에서 설정 파일 관리의 효율성을 높여줄 것이라고 판단했습니다.
YAML 적용 과정
MCP 설계에 YAML을 적용하는 과정은 생각보다 간단했습니다. 기존 JSON 형식의 설정 파일을 YAML 형식으로 변환하고, 파싱 라이브러리를 교체하는 것만으로도 충분했습니다. Python에서는 `PyYAML`, Java에서는 `SnakeYAML`과 같은 강력한 라이브러리를 사용하여 YAML 파일을 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다. 또한, YAML은 JSON과 호환되기 때문에, 기존 JSON 기반의 코드와도 쉽게 통합할 수 있었습니다. 다만, YAML의 들여쓰기 규칙을 제대로 지키지 않으면 파싱 에러가 발생할 수 있으므로, 주의해야 합니다.
YAML 장점과 단점
YAML을 사용하면서 가장 크게 느낀 장점은 역시 가독성이었습니다. 복잡한 설정 파일도 YAML 형식으로 작성하니 훨씬 이해하기 쉬웠고, 수정하기도 편리했습니다. 또한, 주석을 자유롭게 추가할 수 있어서 설정 파일에 대한 설명을 덧붙이기도 좋았습니다. 하지만 단점도 있었습니다. JSON에 비해 파싱 속도가 느리고, 들여쓰기 규칙을 엄격하게 지켜야 한다는 점이었습니다. 특히 여러 사람이 협업하는 환경에서는 들여쓰기 스타일을 통일하는 것이 중요합니다.
실제 적용 사례
실제로 저는 YAML을 사용하여 데이터베이스 연결 정보, API 엔드포인트, 로깅 설정 등 다양한 설정 파일을 관리했습니다. 이전에는 JSON으로 관리하던 설정 파일들이었는데, YAML로 바꾸고 나니 훨씬 깔끔하고 이해하기 쉬워졌습니다. 특히 데이터베이스 연결 정보를 설정할 때, 여러 개의 데이터베이스를 사용하는 경우에도 YAML의 앵커와 별칭 기능을 활용하여 중복을 최소화할 수 있었습니다. 또한, API 엔드포인트를 설정할 때도, 각 엔드포인트에 대한 설명을 주석으로 추가하여 다른 개발자들이 쉽게 이해할 수 있도록 했습니다.
결론 및 향후 계획
이번 MCP 설계 실험을 통해 YAML이 JSON을 대체할 수 있는 강력한 대안이 될 수 있다는 것을 확인했습니다. 특히 설정 파일 관리 측면에서 YAML의 가독성은 개발 생산성을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. 물론 JSON에 비해 파싱 속도가 느리다는 단점도 있지만, 대부분의 경우 성능에 큰 영향을 미치지 않았습니다. 앞으로도 저는 설정 파일이 많은 프로젝트에서는 YAML을 적극적으로 활용할 계획입니다. 또한, YAML의 장점을 살리면서 단점을 보완할 수 있는 방법을 계속해서 연구해 나갈 것입니다. 예를 들어, YAML 파싱 속도를 향상시키기 위한 최적화 방법을 찾거나, 들여쓰기 스타일을 자동으로 검사하는 도구를 개발하는 것도 고려해볼 수 있습니다.