어느 화요일 오후, 저는 사내 AI 에이전트 프로젝트에서 큰 난관에 부딪혔습니다. Claude Sonnet 4.5와 GPT-5.5를 동시에 호출하는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 로컬에서 돌리던 중, 다음과 같은 에러가 연쇄적으로 터졌습니다.
Traceback (most recent call last):
File "mcp_server.py", line 142, in call_tool
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
tools=tool_definitions
)
File "anthropic/_client.py", line 451, in _request
raise ConnectionError("timeout after 30000ms")
ConnectionError: ConnectionError: timeout after 30000ms
[동시에 호출한 GPT-5.5]
openai.AuthenticationError: Error code: 401 -
{'error': {'message': 'Incorrect API key provided: sk-proj-***',
'type': 'invalid_request_error', 'code': 'invalid_api_key'}}
두 회사의 엔드포인트가 각각 다른 인증 체계와 베이스 URL을 요구하면서, 단일 MCP 통합 도구로 양쪽 모델을 추상화하는 일이 거의 불가능에 가까웠습니다. 한국 신용카드로 결제가 막혀 테스트를 못 하는 팀원, 두 회사의 키를 따로 발급받아야 하는 운영 부담, 베이스 URL이 분산돼 디버깅 로그가 산만해지는 문제까지 겹쳤습니다.
이 글에서는 그 문제를 지금 가입하면 즉시 받을 수 있는 무료 크레딧과 HolySheep AI의 MCP 릴레이 한 줄로 해결한 과정을 공유합니다. 아래 코드는 복사해서 그대로 실행할 수 있도록 검증했습니다.
MCP 통합 도구란 무엇인가
MCP(Model Context Protocol)는 2024년 말 표준화되어 2025년 현재 Cursor, Claude Desktop, Zed, Continue 등 주요 IDE가 채택한 도구 호출 규약입니다. 하나의 스키마 정의만으로 여러 LLM이 동일한 함수 시그니처를 호출할 수 있다는 장점이 있지만, SDK 자체는 여전히 각 벤더별로 분리돼 있습니다. 그래서 저는 모든 호출을 OpenAI 호환 인터페이스로 정규화한 다음, HolySheep 릴레이를 통해 라우팅하는 방식을 채택했습니다. 베이스 URL이 단 하나이므로 MCP 클라이언트 코드도 한 벌로 줄어듭니다.
1단계: HolySheep API 키 발급 및 환경 설정
# .env 파일
HOLYSHEEP_API_KEY=hs_live_4f8a9c2e7b1d6f3a5e8c9b2d4f7a1e6c
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
의존성 설치
pip install openai mcp httpx python-dotenv
2단계: MCP 도구 스키마를 두 모델에 동시 라우팅하기
# mcp_relay.py
import os, json, asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = AsyncOpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url=os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL"), # https://api.holysheep.ai/v1
)
TOOL_SCHEMA = {
"name": "search_internal_docs",
"description": "사내 문서 검색",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string", "minLength": 1},
"top_k": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 20}
},
"required": ["query", "top_k"],
"additionalProperties": False
}
}
async def call_with_model(model: str, prompt: str):
resp = await client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
tools=[{"type": "function", "function": TOOL_SCHEMA}],
tool_choice="auto",
temperature=0.2,
)
return resp.choices[0].message
async def main():
prompt = "최근 결제 정책 변경 사항을 검색해서 3줄로 요약해줘"
claude_resp, gpt_resp = await asyncio.gather(
call_with_model("claude-sonnet-4.5", prompt),
call_with_model("gpt-5.5", prompt),
)
print("Claude:", claude_resp.content or claude_resp.tool_calls)
print("GPT-5.5:", gpt_resp