MCP를 붙였더니 이미지 생성이 꺼졌다 — 답은 구조가 아니라 실행 모드였다

밤 11시 28분, 한 참여자가 꽤 구체적인 실패 사례를 들고 질문을 올렸다. 상용 도구를 쓰지 않고 직접 이미지들을 파싱하고 태그를 붙여 온톨로지(개념과 관계를 정리해 둔 지식 구조)를 만든 뒤 MCP로 연결했는데, GPT에서 이미지 생성 기능 자체가 꺼져 버린다는 것이었다. 프롬프트만 나오고 정작 그림은 생성되지 않는 증상이었다.

질문에는 조심스러움도 묻어 있었다. 남의 서비스 내부 구조를 묻는 셈이라 "이런건 말해주기 좀 그런걸까요"라는 단서를 달았지만, 답변은 막힘없이 돌아왔다. 답한 참여자는 자신의 서비스에 온톨로지 팩 형태로 저장된 이미지 팩이 GPT, 코덱스, 안티그래비티, 매그니픽, 힉스필드 같은 도구들의 MCP와 연결돼 있고, 그 위에서 팩 기반 이미지 생성이 돌아간다고 설명했다.

질문자는 여기서 한 걸음 더 들어갔다. 팩을 GPT의 MCP에 연결하면 팩이 이미지를 직접 반환하는지, 아니면 텍스트만 넘겨주고 GPT가 생성하는지를 물은 것이다. 자신이 만든 온톨로지에서 프롬프트만 나오고 생성이 안 됐던 이유를 구조에서 찾으려는 접근이었다. 스키마 설계나 반환 타입 문제를 의심한 셈이다.

돌아온 답은 의외로 간단했다. "아 챗이 아니라 워크로 해보세요"였다. 여기서 챗은 대화형 호출, 워크는 작업 실행 모드를 가리킨다. 같은 도구라도 대화형으로 부를 때와 작업형으로 부를 때 쓸 수 있는 기능이 다르니 실행 모드를 바꿔 보라는 것이다. 곧이어 "그럼 바로 나옵니다"라는 확인이 붙었고, 7분 뒤 질문자는 "아 진짜 대박이네요"라며 해결됐음을 알렸다. 온톨로지 구조를 다시 설계할 필요 없이, 호출 경로만 바꿔 풀린 문제였다.

이 짧은 문답이 실용적인 이유는 진단 순서를 뒤집어 주기 때문이다. MCP를 붙였는데 특정 기능이 죽으면 대개 연결 실패나 스키마 불일치, 권한 문제부터 의심하게 된다. 실제로 질문자도 그 방향으로 파고들고 있었다. 하지만 원인은 도구가 어떤 모드로 실행됐느냐에 있었다. 대화형 세션에서는 제한되던 기능이 작업형 실행에서는 열리는 식이다.

구조를 뜯어 고치는 일은 비용이 크고, 실행 모드를 바꿔 보는 일은 몇 초면 된다. 같은 증상을 만났을 때 값싼 확인부터 소진하고 넘어가는 편이 효율적이라는 점을, 이날 대화가 실제 사례로 보여준 셈이다. 덧붙여 이 서비스는 같은 밤 게임 제작에도 쓰이고 있었는데, 특정 성격 유형 분류 체계를 온톨로지 팩으로 만들어 두고 게임 데이터를 얹는 방식이었다. 이미지든 게임이든 팩 단위로 지식을 쌓아 여러 도구에 재사용하는 구성이 이 방에서 실험되고 있다는 점도 함께 읽힌다.