AI 기술이 기업의 서비스 아키텍처에 깊이 통합되면서, API와 MCP(Model Context Protocol) 간의 효율적인 상호작용을 관리할 수 있는 개발 플랫폼의 필요성이 급증하고 있다. 특히 에이전트 기반 AI가 상용화 단계에 접어들면서, 개발자들은 복잡한 환경 설정 없이 빠르고 정확한 테스트·디버깅을 수행할 수 있는 자동화 도구를 요구하고 있다.

클라우드 API 및 AI 기술 전문 기업 콩(Kong)은 오픈소스 API 개발 플랫폼 인솜니아(Insomnia)의 12번째 버전을 공개했다. 이번 릴리스는 AI 기반 테스트 및 협업 기능을 강화해 AI 네이티브 개발 생태계 전반의 생산성을 높이는 것을 목표로 한다.

인솜니아 12, AI·MCP 통합으로 개발 효율 극대화

인솜니아 12는 기존의 API 설계·모의·디버깅·테스트 기능을 넘어 MCP 서버 개발까지 지원하는 통합 플랫폼으로 진화했다. 네이티브 MCP 클라이언트, AI 모의 서버, AI 기반 커밋 제안 등 세 가지 핵심 기능이 추가돼, 개발자들이 테스트-반복-디버그 워크플로를 손쉽게 확장할 수 있도록 했다.

네이티브 MCP 클라이언트는 AI 에이전트의 통신 프로토콜을 직접 연결·검증할 수 있는 기능으로, 사용자 지정 매개변수를 활용해 도구, 프롬프트, 리소스를 수동 호출하고 프로토콜 수준의 응답을 실시간 분석한다. 이를 통해 API 개발자가 이미 익숙한 워크플로를 MCP 환경에서도 동일하게 활용할 수 있게 됐다.

또한 AI 모의 생성 기능은 자연어 설명, URL, JSON 샘플 또는 OpenAPI 사양을 입력하면 완전한 모의 서버를 자동으로 구축한다. 이로써 수작업 기반의 설정 시간을 몇 시간에서 수초로 단축하며, 개발 및 QA 단계의 병목을 해소한다.

AI 기반 커밋 기능은 코드 diff와 변경 히스토리를 분석해 명확한 커밋 메시지와 논리적 파일 그룹을 자동으로 제안한다. 이는 팀 단위 협업 시 깔끔한 Git 히스토리를 유지하고 코드 리뷰 효율을 높이는 역할을 한다.

데이터 제어·보안·협업 강화로 엔터프라이즈 확장

인솜니아 12는 단순한 개발 도구를 넘어 기업용 협업과 규정 준수를 동시에 고려한 AI 개발 플랫폼으로 진화했다. 사용자는 클라우드 기반 AI 모델 또는 로컬 대규모 언어 모델(LLM) 중 선택할 수 있으며, 이를 통해 데이터 보안 수준과 성능 간 균형을 직접 제어할 수 있다.

또한 깃 싱크(Git Sync) 기능을 통해 버전 관리와 다기기 협업을 지원하며, 기업 사용자는 SCIM, SSO, RBAC 등 보안·거버넌스 기능을 활용할 수 있다. 이로써 분산된 개발 환경에서도 일관된 접근 제어와 규정 준수를 유지할 수 있다.

콩의 CTO이자 공동창립자인 마르코 팔라디노(Marco Palladino)는 “MCP가 에이전트 AI의 새로운 표준으로 자리잡는 지금, 인솜니아 12는 API 시대에 구축된 개발자 친화적 워크플로를 AI 네이티브 환경으로 확장한다”며 “신뢰도, 협업, 확장성을 기반으로 기업들이 AI 인프라 혁신을 실현할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

인솜니아 12는 API에서 MCP로 확장되는 새로운 통합형 개발 생태계를 상징한다. 콩은 향후에도 AI 기반 테스트 자동화, LLM 통합 최적화, 보안 규정 준수 강화를 통해 API·MCP 양대 개발 축의 생산성을 높이는 혁신을 지속할 계획이다. 이번 릴리스는 단순한 버전 업그레이드가 아니라, 에이전틱 AI 시대에 맞는 개발 협업 패러다임의 변화를 예고한다.