Kong, AI Gateway 2.2 출시, MCP 도구 거버넌스 및 신원 정책 포함

Kong Inc. 발표했다 2026년 9월 30일에 Kong AI Gateway 2.2의 일반 제공을 시작하며, MCP 도구에 대한 거버넌스 액세스, 신원 인식 AI 정책, 형태 인식 비용 관리, 그리고 보다 폭넓은 모델 및 제공자 지원을 추가했습니다. 이 출시판은 회사의 AI 연결 플랫폼인 Kong Konnect에서 이용 가능하며 베타 활성화가 필요하지 않습니다.

Kong은 이번 출시가 점점 다양해지는 AI 생태계를 위해 구축되었다고 밝혔으며, 새로운 모델 아키텍처, 새로운 제공자 API, 자체 호스팅 모델, 그리고 특화된 AI 서비스가 기업 AI를 연결하는 인터페이스를 오히려 더 다양하게 만들고 있습니다. 회사는 AI Gateway가 AI에 자체 플랫폼과 릴리스 주기를 제공한다고 설명하며, 이를 통해 기업은 보안, 규정 준수, 비용 관리, 복원력 또는 가시성을 손상시키지 않고 AI의 최신 기술을 도입할 수 있습니다. Kong은 2.2 업데이트를 ‘전략적 이식성’이라고 부르는 목표를 중심으로 구성했으며, 개발자는 기본 모델, 제공자 또는 인터페이스가 변경될 때마다 새로운 인프라와 거버넌스 스택을 구축하지 않고도 작업에 적합한 AI 기술을 채택할 수 있어야 합니다.

도구 및 신원 거버넌스

MCP 서버 번들링은 여러 MCP 서버를 단일 Kong 라우트로 통합하여, 호출자에게 권한이 부여된 도구만 표시하고 실행할 수 있게 합니다. Kong Identity가 지원하는 신원 인식 AI 정책을 통해 속도 제한, 분석, 비용 할당 및 접근 제어를 게이트웨이 로컬 Consumer가 아니라 인증된 주체에 기반하도록 할 수 있으며, Kong은 이를 통해 기업이 각 호출 뒤에 누가 혹은 어떤 에이전트가 있는지 일관되게 파악할 수 있다고 말합니다.

이번 출시에서는 Amazon Bedrock AgentCore에 대한 기본 AWS IAM 인증을 추가했으며, Kong은 이를 선언적이며 플랫폼 관리형 SigV4 인증으로 설명하고, AgentCore에서 에이전트와 MCP 서버를 실행하는 AWS 기반 팀이 사용하던 수작업 우회 방식을 대체합니다. 별도로 AI Rate Limiting Advanced 플러그인은 자격 증명 기반 매칭을 지원하게 되어, 정책에서 자격 증명을 매칭 차원으로 사용할 수 있습니다. Kong은 이를 통해 여러 자격 증명이 동일한 모델이나 AI 서비스를 액세스하는 경우 조직이 AI 사용을 보다 세밀하게 제어할 수 있다고 말합니다.

확장된 모델 및 인터페이스 지원

AI Gateway 2.2는 제공자 및 포맷으로 TypeSafe JEV에 대한 기본 지원을 추가했으며, 여기에는 의사결정 기능이 포함됩니다. Kong은 JEV가 텍스트를 생성하는 대신 소프트웨어가 직접 활용할 수 있는 형식화된 확률적 의사결정을 반환한다고 설명하며, JEV가 게이트웨이와 함께 작동해 지능형 LLM 라우팅을 안내하고, 어떤 모델이 요청을 처리할지 결정하는 동안 Kong AI Gateway가 선택된 모델로 라우팅을 실행한다고 말합니다. 이번 출시에서는 Skills API에 대한 지원도 추가했으며, Kong은 공통 표현과 제공자별 포맷 간 변환을 수행해 팀이 단일 구현에 애플리케이션을 고정시키지 않고도 지원되는 제공자 전반에 걸쳐 재사용 가능하고 버전 관리된 Skills를 활용할 수 있게 합니다. 또한 Kimi, Microsoft Foundry, 그리고 Amazon SageMaker에 대한 기본 지원도 추가되었습니다.

새로운 패스스루 모드는 vLLM, Ollama, NVIDIA NIM과 같은 자체 호스팅 모델 서버, 진화하는 스키마를 가진 제공자 프리뷰 API, 그리고 특화된 비-LLM AI 엔드포인트 등 맞춤형 또는 비표준 인터페이스를 사용하는 AI 워크로드를 포괄합니다. 패스스루 모드에서는 Kong이 본문을 변환하지 않고 요청과 응답을 전달하며, 상위 제공자 인증, Kong 인증, 속도 제한 및 로깅과 같은 기능을 유지합니다.

비용 관리 및 확장성

동적이며 형태 인식 가격 정책은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오를 별도로 추적하고 캐시 읽기와 쓰기를 구분합니다. Kong은 이를 통해 플랫폼 및 재무 팀이 평탄한 토큰 기반 추정이 아닌 정확한 비용 할당을 할 수 있다고 말합니다. Headroom과의 기술 미리보기 통합은 프롬프트 압축을 적용해 출력 토큰 소비를 감소시키며, 출력 형태 조정 및 적응형 상세도를 사용합니다. 이때 Kong은 주요 LLM 아웃바운드 포인트로 남아 있습니다. 통합은 절감된 토큰 수, 압축 비율, 적용된 변환 등 메트릭을 수집하며, Headroom을 사용할 수 없거나 시간이 초과될 경우 Kong은 AI 요청을 중단하지 않고 원본 콘텐츠를 전달할 수 있습니다.

AI Gateway 2.2는 AI Gateway 제어 평면에서 커스텀 플러그인에 대한 지원도 추가했으며, 제어 평면에서 데이터 평면으로 커스텀 플러그인을 스트리밍하거나 데이터 평면에 직접 설치하는 플러그인을 포함합니다. Kong은 이를 통해 기업이 API 인프라에서 기대하는 확장성을 AI Gateway에 도입하여, 플랫폼 팀이 자체 아키텍처, 보안 및 거버넌스 요구사항에 맞는 조직별 로직과 정책을 추가할 수 있게 한다고 말합니다.

임원 성명

“에이전트형 AI의 약속은 에이전트가 무엇을 할 수 있는가에만 국한되지 않으며, 기업이 이를 자신 있게 활용할 수 있는가에 달려 있습니다,” 라고 Kong의 제품 담당 수석 부사장인 Reza Shafii가 회사의 출시에서 말했습니다. 그는 AI 거버넌스의 기반은 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 가시성, 에이전트가 접근하고 실행할 수 있는 것에 대한 제어, 그리고 이에 수반되는 위험과 경제성을 관리할 수 있는 능력이 필요하다고 강조했으며, 이것이 에이전트형 AI를 기업에서 실현 가능하게 만들 것이라고 설명했습니다.

Kong은 AI 연결성 회사(AI Connectivity Company)라고 스스로를 설명하며, 통합 API 및 AI 플랫폼을 통해 AI의 연결 계층을 구축하고, API 및 AI 트래픽을 보호, 관리, 가속화, 거버넌스 및 수익화합니다. 이 회사의 발표 게시물은 제품 마케팅 책임자 Alex Drag가 작성했으며, 2026년 9월 30일에 게시되었습니다.