MCP란 무엇인가? - cursor MCP 자동업로드

Model Context Protocol (MCP)는 AI 애플리케이션과 에이전트가 데이터 소스(로컬 파일, 데이터베이스, 콘텐츠 저장소 등)와 도구(GitHub, Google Maps, Puppeteer 등)에 연결하고 작업할 수 있는 표준화된 방법입니다.

MCP를 AI 애플리케이션을 위한 범용 어댑터라고 생각해보세요. 물리적 장치에서 USB-C가 하는 역할과 유사합니다. USB-C가 다양한 주변기기와 액세서리를 연결하는 범용 어댑터 역할을 하는 것처럼, MCP는 AI 애플리케이션을 다양한 데이터와 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.

MCP가 중요한 이유

AI 애플리케이션 사용자에게

MCP는 AI 애플리케이션이 여러분이 매일 사용하는 정보와 도구에 접근할 수 있게 하여 훨씬 더 유용하게 만듭니다. AI가 이미 알고 있는 것에만 제한되지 않고, 이제 여러분의 특정 문서, 데이터, 작업 컨텍스트를 이해할 수 있습니다.

예를 들어, MCP 서버를 사용하면 애플리케이션이 Google Drive의 개인 문서나 GitHub의 코드베이스 데이터에 접근하여 더 개인화되고 맥락적으로 관련성 있는 지원을 제공할 수 있습니다.

// 실제 사용 예시
"지난주 팀 미팅 노트를 요약하고 모든 참석자와 후속 미팅을 예약해줘"

MCP 기반 연결을 통해 AI 어시스턴트는:

MCP 서버를 통해 Google Drive에 연결하여 미팅 노트 읽기
노트를 기반으로 후속 조치가 필요한 사람들 파악
다른 MCP 서버를 통해 캘린더에 연결하여 자동으로 미팅 예약

개발자에게

MCP는 다양한 데이터 소스에 접근해야 하는 AI 애플리케이션을 구축할 때 개발 시간과 복잡성을 줄여줍니다. MCP를 사용하면 개발자는 반복적으로 커스텀 커넥터를 만드는 대신 훌륭한 AI 경험을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

전통적으로 애플리케이션을 데이터 소스와 연결하려면 각 데이터 소스와 각 애플리케이션에 대해 커스텀 일회성 연결을 구축해야 했습니다. 이는 상당한 중복 작업을 만들어냈습니다.

MCP 작동 원리

MCP는 간단한 시스템을 통해 AI 애플리케이션과 데이터 사이의 다리를 만듭니다:

MCP 서버: 데이터 소스와 도구(Google Drive, Slack 등)에 연결
MCP 클라이언트: AI 애플리케이션(Claude Desktop 등)에서 실행되어 서버에 연결
권한을 부여하면 AI 애플리케이션이 사용 가능한 MCP 서버를 발견
AI 모델이 이러한 연결을 사용하여 정보를 읽고 작업을 수행

이 모듈식 시스템은 AI 애플리케이션 자체를 변경하지 않고도 새로운 기능을 추가할 수 있음을 의미합니다. 전체 시스템을 업그레이드하지 않고 컴퓨터에 새 액세서리를 추가하는 것과 같습니다.

MCP 핵심 구성 요소

리소스 (Resources)

MCP 서버가 노출하는 데이터나 콘텐츠입니다. 파일, 데이터베이스 레코드, API 응답 등이 될 수 있습니다.

도구 (Tools)

AI 모델이 호출할 수 있는 함수나 작업입니다. 파일 생성, API 호출, 계산 수행 등의 작업을 포함합니다.

프롬프트 (Prompts)

AI 모델이 사용할 수 있는 미리 정의된 프롬프트 템플릿입니다. 일관된 상호작용 패턴을 제공합니다.

MCP 서버 생태계

MCP 서버는 다음과 같은 주체들에 의해 개발되고 유지됩니다:

Anthropic 개발자들: 일반적인 도구와 데이터 소스용 서버 구축
오픈소스 기여자들: 자신이 사용하는 도구용 서버 생성
기업 개발팀: 내부 시스템용 서버 구축
소프트웨어 제공업체: 자사 애플리케이션을 AI 준비 상태로 만들기

데이터 소스용 오픈소스 MCP 서버가 생성되면 MCP 호환 AI 애플리케이션에서 사용할 수 있어 연결의 성장하는 생태계를 만듭니다.

실제 활용 사례

개발 워크플로우

// GitHub MCP 서버 연결 예시
const githubServer = new MCPServer({
    name: "github",
    tools: ["create_issue", "review_pr", "search_code"]
});

문서 관리

Google Drive, Notion, Confluence 등의 문서 시스템과 연결하여 AI가 조직의 지식베이스에 접근할 수 있습니다.

데이터 분석

데이터베이스, 스프레드시트, BI 도구와 연결하여 실시간 데이터 분석과 인사이트 생성이 가능합니다.

MCP 시작하기

사용자를 위한 가이드

MCP 호환 AI 애플리케이션 설치 (예: Claude Desktop)
필요한 MCP 서버 설치 및 구성
애플리케이션에서 MCP 서버 연결 설정
권한 부여 및 연결 테스트

개발자를 위한 가이드

# Python SDK 설치
pip install mcp

# TypeScript SDK 설치
npm install @modelcontextprotocol/sdk

공식 문서와 예제 서버는 modelcontextprotocol.io에서 확인할 수 있습니다.

보안 고려사항

권한 기반 접근: 사용자가 명시적으로 권한을 부여한 데이터에만 접근
데이터 격리: 각 MCP 서버는 독립적으로 실행되어 보안 경계 유지
투명성: 모든 데이터 접근과 작업이 사용자에게 명확히 표시
로컬 제어: 사용자가 연결을 언제든지 활성화/비활성화 가능

MCP의 미래

MCP는 AI 애플리케이션이 더욱 강력하고 개인화된 경험을 제공할 수 있는 기반을 마련합니다. USB-C가 물리적 연결을 표준화한 것처럼, MCP는 AI와 데이터 간의 연결을 표준화하여 더 풍부하고 통합된 AI 경험을 가능하게 합니다.

오픈소스 생태계의 성장과 함께 더 많은 도구와 서비스가 MCP를 지원하게 되어, AI가 우리의 디지털 워크플로우에 더욱 자연스럽게 통합될 것입니다.

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