MCP 프로토콜 완벽 가이드: AI 에이전트 시대의 필수 기술

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MCP 프로토콜 완벽 가이드: AI 에이전트 시대의 필수 기술

1. MCP란 무엇인가? AI 에이전트 시대의 핵심 기술

🔍 AI 기술이 빠르게 발전하면서 대규모 언어 모델(LLM)은 단순한 텍스트 생성을 넘어 에이전트로서 진화하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 외부 세계와 효과적으로 상호작용할 수 있게 해주는 핵심 프로토콜입니다.

기존의 LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변이 가능했고, 최신 정보나 내부 데이터에 접근하는 데 제한이 있었습니다. 하지만 AI 에이전트로 발전하면서 다양한 도구, 서비스, 외부 데이터를 호출하여 실시간으로 세상과 소통할 수 있게 되었습니다.

이 과정에서 발생한 주요 문제점은 각 외부 리소스마다 통신 방식과 규격이 달라 개발자들이 매번 새로운 연동 방식을 구현해야 했다는 것입니다. MCP는 이런 문제를 해결하기 위해 Anthropic에서 개발한 표준화된 프로토콜로, AI 에이전트와 외부 시스템 간의 통신을 일관된 방식으로 처리할 수 있게 해줍니다.

MCP의 주요 장점:

  • 표준화된 통신 프로토콜로 개발 시간 단축
  • 다양한 시스템과의 쉬운 통합
  • 높은 재사용성과 효율성
  • 보안 강화 및 안전한 상호작용 보장

여러분은 AI 에이전트 시대에 적응하기 위해 MCP를 배우고 활용할 준비가 되어 있나요?

2. MCP의 구조와 작동 원리

🧩 MCP는 복잡해 보이지만 실제로는 꽤 단순한 구조를 가지고 있습니다. 크게 네 가지 주요 구성요소로 이루어져 있습니다:

  1. 클라이언트(호스트): Claude와 같은 챗봇 애플리케이션이나 Cursor, WindSurf 같은 코드 에디터 등 모든 AI 애플리케이션이 클라이언트가 될 수 있습니다.
  2. MCP 서버: 다양한 서비스가 MCP 서버가 될 수 있습니다. GitHub MCP 서버를 예로 들면, 코드 에디터 내에서 PR 생성이나 커밋 등의 기능을 MCP 프로토콜을 통해 수행할 수 있습니다.
  3. 로컬 데이터 소스: MCP 서버가 접근하는 로컬 데이터 저장소입니다.
  4. 리모트 서비스: 외부 API나 서비스를 통해 데이터를 가져오는 부분입니다.

이러한 구조를 통해 AI 에이전트는 표준화된 방식으로 다양한 외부 시스템과 통신할 수 있게 됩니다. 기존에는 각각의 외부 서비스마다 다른 통신 방식을 구현해야 했지만, MCP를 사용하면 한 번 서버를 구축해 놓으면 어떤 클라이언트에서도 동일한 방식으로 연결해 사용할 수 있습니다.

또한 MCP는 컨텍스트를 유지함으로써 AI 시스템과 데이터 소스 간의 안전한 상호작용을 보장합니다. 아직 공식적인 표준으로 지정된 것은 아니지만, 많은 기업과 개발자들이 MCP를 적극적으로 채택하면서 사실상의 표준(de facto standard)으로 자리잡고 있습니다.

여러분은 이러한 MCP의 구조를 이해하고 활용하여 어떤 새로운 AI 애플리케이션을 만들고 싶으신가요?

3. 주요 MCP 클라이언트와 서버 살펴보기

🌐 MCP 생태계는 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 클라이언트와 서버가 개발되고 있습니다. 이 섹션에서는 현재 주목받고 있는 주요 MCP 클라이언트와 서버를 살펴보겠습니다.

MCP 클라이언트

채팅 애플리케이션:

  • Claude – Anthropic의 AI 챗봇으로 다양한 MCP 서버에 접근 가능

코딩 도구:

  • Cursor – AI 기반 코드 에디터
  • Continue – 코드 자동완성 도구
  • WindSurf – 코드 개발 환경

이러한 클라이언트들은 모두 공식적으로 MCP를 지원하여 사용자가 다양한 MCP 서버에 쉽게.접근할 수 있습니다.

MCP 서버

데이터베이스:

  • Convex, Neon DB
  • PostgreSQL
  • Supabase

이러한 데이터베이스 MCP 서버를 통해 AI 애플리케이션 내에서 직접 데이터베이스 테이블을 조회하거나, 스키마 기반으로 코드를 생성하는 등의 작업이 가능합니다.

디자인 도구:

  • V0 – AI를 통한 컴포넌트 생성 서비스

디버깅 도구:

  • Agent Desk
  • Browser Tools – 브라우저를 열어 콘솔 로그나 네트워크 에러를 확인하고 해결해주는 도구

생산성 도구:

  • Notion, Slack
  • Obsidian – 메모 앱

이외에도 결제, 티케팅, 스크래핑, 검색 관련 MCP 서버가 다양하게 구축되어 있습니다.

MCP 마켓플레이스

다양한 MCP 서버와 클라이언트를 쉽게 찾고 설치할 수 있는 마켓플레이스도 등장했습니다:

  • Glama
  • MCP.so
  • OpenTools
  • Smithery

이러한 마켓플레이스를 통해 무료로 MCP 서버를 다운로드하거나, 직접 만든 MCP 서버를 배포할 수도 있습니다. 미래에는 이러한 MCP 마켓플레이스가 앱스토어나 구글 플레이 스토어처럼 수익화 모델을 갖출 가능성도 있습니다.

어떤 MCP 서버가 여러분의 개발 프로젝트에 가장 유용할 것 같나요?

4. MCP 서버 직접 연동하기 – 실습 가이드

🔄 이론을 넘어 실제로 MCP 서버를 연동해보는 것이 중요합니다. 이 섹션에서는 GitHub MCP 서버를 Cursor에 연동하는 과정을 단계별로 알아보겠습니다.

1단계: GitHub 액세스 토큰 발급하기

GitHub MCP 서버를 연동하기 위해서는 GitHub 액세스 토큰이 필요합니다.

  1. GitHub에 로그인 후 Settings 메뉴로 이동
  2. 하단의 Developer settings 클릭
  3. Personal Access Tokens에서 “Generate new token” 클릭
  4. 토큰 이름 입력 (예: MCP Test)
  5. 액세스 권한을 부여할 레포지토리 선택
  6. 필요한 권한 설정 (이슈 생성, PR 생성 등)
  7. “Generate token” 클릭하여 토큰 발급

2단계: MCP 서버 연동하기

  1. MCP 마켓플레이스(예: Smithery)에 접속
  2. GitHub MCP 서버 선택
  3. 발급받은 GitHub 액세스 토큰 입력
  4. 연동 방식 선택 (JSON, JavaScript 등)
  5. 제공된 코드 복사

3단계: Cursor에 MCP 서버 추가하기

  1. Cursor의 설정(Settings) 메뉴 열기
  2. MCP 메뉴 선택
  3. “Add new MCP server” 클릭
  4. 복사한 JSON 코드 붙여넣기
  5. 저장하고 연결 상태 확인 (초록색 표시되면 성공)

4단계: MCP 서버 사용해보기

GitHub MCP 서버가 성공적으로 연결되었다면, 다음과 같은 명령을 Cursor에서 실행해볼 수 있습니다:

[레포지토리 주소]에 이슈를 생성해줘. 이슈 내용은 샘플로 아무거나 넣어줘.

Cursor 에이전트가 GitHub MCP 서버의 “create_issue” 도구를 호출하여 지정한 레포지토리에 이슈를 생성합니다. 이외에도 이슈 목록 확인, PR 생성 등 다양한 GitHub 작업을 수행할 수 있습니다.

여러분도 이 방법을 활용해 자신의 개발 워크플로우를 더욱 효율적으로 개선해보시는 건 어떨까요?

5. 나만의 MCP 서버 구축하기

🛠️ 기존 MCP 서버를 활용하는 것도 좋지만, 특정 요구사항에 맞는 나만의 MCP 서버를 직접 구축할 수도 있습니다. MCP 서버는 Python, TypeScript, Java, Kotlin 등 다양한 언어로 개발할 수 있습니다.

Python으로 MCP 서버 구축하기

  1. MCP 패키지 설치:
pip install mcp
  1. 서버 코드 작성:
from mcp import MCP, mcp_tool

@mcp_tool
def calculate_bmi(weight: float, height: float) -> dict:
    """BMI를 계산합니다.
    
    Args:
        weight: 몸무게(kg)
        height: 키(cm)
        
    Returns:
        BMI 값과 판정 결과
    """
    height_in_meters = height / 100
    bmi = weight / (height_in_meters ** 2)
    
    if bmi < 18.5:
        category = "저체중"
    elif bmi < 25:
        category = "정상"
    elif bmi < 30:
        category = "과체중"
    else:
        category = "비만"
        
    return {
        "bmi": round(bmi, 2),
        "category": category
    }

위 코드는 간단한 BMI 계산 MCP 서버의 예시입니다. @mcp_tool 데코레이터를 사용하여 함수를 MCP 도구로 등록합니다.

MCP 서버를 Cursor에 연동하기

  1. 서버 파일 경로 복사
  2. Cursor 설정에서 “Add New Global MCP” 클릭
  3. 서버 이름 설정 (예: BMI Calculator)
  4. 명령어 입력: mcp
  5. 서버 파일 경로 입력
  6. 저장 후 연결 상태 확인

이제 BMI 계산기를 직접 사용해볼 수 있습니다:

복사키 175cm에 몸무게 80kg인 사람의 BMI를 계산해줘

이러한 방식으로 여러분의 특정 요구사항에 맞는 다양한 MCP 서버를 개발할 수 있습니다. 단 18줄의 코드만으로도 완전히 작동하는 MCP 서버를 구축할 수 있다는 점이 MCP의 큰 장점입니다.

여러분은 어떤 기능을 가진 MCP 서버를 만들어보고 싶으신가요? 업무 자동화나 데이터 처리 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것입니다.

6. LLM을 활용한 MCP 서버 개발 방법

🤖 MCP 서버를 직접 코딩하는 것도 좋지만, LLM(대규모 언어 모델)을 활용하면 더 빠르고 효율적으로 MCP 서버를 개발할 수 있습니다. 이 섹션에서는 AI의 도움을 받아 MCP 서버를 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

LLM을 활용한 MCP 서버 개발 과정

  1. 문서 준비하기:
    • MCP 관련 문서(예: llmpull.txt) URL 복사
    • 사용할 SDK 문서(Python, TypeScript 등) URL 복사
  2. 문서를 Cursor에 등록하기:
    • Cursor 설정 → Features → Docs
    • “Add New Doc” 클릭하고 복사한 URL 붙여넣기
    • 문서 이름 설정 (예: MCP Doc, MCP TypeScript SDK)
  3. LLM에게 MCP 서버 개발 요청하기: 목 데이터를 생성하는 MCP 서버를 만들어줘. Faker 라이브러리를 사용해서 사용자가 이름, 이메일, 전화번호 등을 입력하면 해당 파라미터에 따라 목 데이터를 JSON 형태로 반환하는 서버를 만들어줘.
  4. LLM이 생성한 코드 검토 및 수정:
    • 패키지 설치 명령어 실행
    • 필요한 경우 버전 등 수정
    • 코드 오류 확인 및 수정
  5. MCP 서버 등록 및 테스트:
    • Cursor의 mcp.json 파일에 서버 추가에이전트에게 테스트 요청:
    이름, 나이, 회사, 주소 목 데이터 10개 뽑아줘

이러한 방식을 사용하면 수작업으로 코딩하는 것보다 훨씬 빠르게 MCP 서버를 개발할 수 있습니다. 환경 설정이나 세부적인 부분에서 약간의 조정이 필요할 수 있지만, 기본적인 서버 코드 생성은 LLM이 매우 효과적으로 수행합니다.

TypeScript로 목 데이터 생성 MCP 서버를 만드는 예제를 보면, LLM은 다음과 같은 작업을 수행합니다:

  • 프로젝트 초기 설정
  • 필요한 패키지 설치
  • TypeScript 설정
  • MCP 서버 코드 작성
  • 서버 등록 방법 안내

이 방법을 활용하면 개발 시간을 크게 단축하고, 다양한 MCP 서버를 빠르게 실험해볼 수 있습니다.

여러분만의 아이디어를 LLM에게 설명하고, AI의 도움을 받아 혁신적인 MCP 서버를 개발해보는 건 어떨까요?

7. 결론: MCP가 가져올 AI 에이전트의 미래

🚀 MCP 프로토콜은 AI 에이전트의 발전과 함께 빠르게 성장하고 있습니다. 이미 많은 기업과 개발자들이 MCP를 활용한 다양한 서비스를 개발하고 있으며, 이는 앞으로 AI 에이전트 시대에 필수적인 기술이 될 것입니다.

MCP를 통해 우리는 AI와 외부 시스템 간의 원활한 통합을 이룰 수 있고, 이는 더 강력하고 유용한 AI 애플리케이션의 개발로 이어질 것입니다. 개발자로서 MCP를 이해하고 활용하는 능력은 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.

여러분도 이 글에서 소개한 방법을 통해 MCP 서버를 연동하고 직접 개발해보면서, AI 에이전트 시대를 준비해보세요. 더 많은 정보와 유용한 자료는 계속해서 공유하겠습니다!