MCP(Model Context Protocol) 도구들이 텍스트·이미지·영상·위치 등 다양한 모달리티를 통해 악의적으로 과도한 리소스를 요청받아 백엔드가 과부하되거나 서비스 거부(DoS)로 이어질 수 있다는 문제를 다룬다. 모달리티마다 서로 다른 남용 경로가 존재하고, 멀티모달·크로스도메인 도구는 요청 스키마와 파라미터가 제각각이라 일관된 정책 수립이 어렵다. 이를 해결하기 위해 AEGIS는 LLM의 추론 능력을 활용해 이질적인 도구 호출을 정규화된 정책 친화적 표현으로 분석·분류하며, Open Policy Agent와 ContextForge AI Gateway와 통합해 리소스 남용을 탐지·완화하면서도 MCP 기반 에이전트 생태계의 유연성을 유지한다.

• •MCP 도구의 텍스트·이미지·영상·위치 등 모달리티별 리소스 남용(과도한 검색 반경, 초장편 영상 요청 등) 문제 제기
• •멀티모달·크로스도메인 도구의 이질적 스키마가 일관된 정책 수립을 어렵게 함
• •AEGIS는 LLM 추론으로 도구 호출을 통합된 정책 친화적 표현으로 정규화
• •Open Policy Agent, ContextForge AI Gateway와 통합해 실제 배포 가능
• •에이전트 생태계의 유연성을 유지하면서 남용 행위 탐지·완화