MCP란?
안녕하세요!
오늘은 AI를 공부하다 보면 MCP라는 개념을 종종 발견할 수 있는데, 오늘은 MCP 관련 컨텐츠를 작성하려고 합니다!
1. MCP란?
MCP는 AI 모델(Claude 등)이 로컬 데이터나 타사 서비스(Google Drive, Slack, GitHub 등)에 안전하고 원활하게 연결될 수 있도록 돕는 오픈 표준 인터페이스입니다.
기존에는 AI가 특정 데이터에 접근하려면 서비스마다 별도의 통합 코드를 작성해야 했습니다. 하지만 MCP를 사용하면 표준화된 프로토콜을 통해 한 번의 설정으로 다양한 AI 모델과 데이터 소스를 연결할 수 있습니다.
🔍 주요 구성 요소
MCP는 크게 세 가지 핵심 레이어로 구성됩니다.
MCP Hosts: AI 모델이 구동되는 애플리케이션 (예: Claude Desktop, IDE 등).
MCP Clients: 서버와 통신하며 AI 모델에 컨텍스트를 제공하는 클라이언트 부근.
MCP Servers
: 특정 데이터 소스(GitHub, PostgreSQL, Local File 등)에서 정보를 읽어오는 경량 프로그램.
2. MCP 사용 (Claude, Cursor AI)
Claude, Chatgpt, VSCode, Cursor AI 등에서 CMD로 간단히 MCP를 사용할 수 있습니다.
그 중, Claude와 Cursor AI에서 MCP를 사용하는 방법을 알아보겠습니다!
1️⃣ Claude Desktop
1. Claude Desktop 버전을 설치합니다.
2. 설정 > 개발자 탭에 들어가시면 로컬 MCP 서버를 발견할 수 있습니다!
❗️ 여기에서 직접 만든 MCP를 사용해도 되고, 기존에 만들어진 MCP 사용도 가능!
기존 MCP의 경우) Smitery AI 에서 약 3,500개 (2026.01 기준)의 MCP를 쉽게 갖다 쓸 수 있습니다! 😚
링크 ➡️ https://smithery.ai/
MCP 중, Context 7 이라는 MCP를 사용했습니다.
해당 MCP를 통해 AI가 업데이트된 개발 문서를 참고할 수 있습니다!
https://github.com/upstash/context7
⬆️ Context 7 깃헙 홈페이지에 접속하면, 다양한 깃헙 문서와 연결되어 있음을 확인할 수 있습니다. 따라서 개발 시, 업데이트를 일일히 확인할 필요 없는 코딩이 가능해집니다!
3. 다시 돌아와서, Claude에서 구성 편집을 누르면, 아래와 같은 json 파일이 생깁니다. 
4. 여기에 smithery의 json 코드 입력하면 mcp 설치 끝!
📁 다음의 방법으로도 Claude 에서 MCP 설치가 가능합니다!
➡️ 업그레이드하여 Claude에 도구 연결하기 클릭!
➡️ 설치 버튼 클릭!
➡️ 설치 완료!
➡️ 설치된 MCP는 확장 프로그램 탭에서 확인할 수 있습니다~!
2️⃣ Cursor AI
1. Cursor AI의 경우 One-Click Install로 쉽게 MCP 설치가 가능합니다.
2. Install 누르면 끝!
3. MCP Servers에 추가된 Context7 을 확인할 수 있습니다 ☺️ 간단하죠!
3. MCP 직접 만들기 (Python)
Github에서 쉽게 MCP 생성 코드를 확인할 수 있습니다.
API를 만들듯이, Python에서 Fastmcp를 활용하여 만들어보겠습니다.
https://github.com/cloudtype-examples/fastmcp
MCP의 종류
- STDIO (로컬용) -> 2번의 방법처럼 Claude 상에서 MCP 사용 (CMD)
- Streamable HTTP (웹서비스용) -> HTTP로 연결
- SSE (레거시) -> 잘 안쓰이는 추세
🛠️ Python MCP 서버 구축 단계
1. 환경 준비 및 라이브러리 설치
먼저 가상 환경을 만들고 필수 라이브러리를 설치합니다.
# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows는 venv\Scripts\activate
# MCP Python SDK 설치
pip install mcp2. MCP 서버 코드 작성 (server.py)
FastMCP 클래스를 사용하면 데코레이터(@mcp.tool())만으로 AI가 사용할 기능을 정의할 수 있습니다.
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import datetime
# 1. 서버 인스턴스 생성
mcp = FastMCP("MyFirstServer")
# 2. 도구(Tool) 정의 - 현재 시간 가져오기
@mcp.tool()
def get_current_time() -> str:
"""현재 서버의 시간을 반환합니다."""
return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 3. 도구(Tool) 정의 - 두 수 더하기
@mcp.tool()
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
"""두 개의 숫자를 입력받아 합계를 반환합니다."""
return a + b
if __name__ == "__main__":
# 서버 실행 (stdio 모드)
mcp.run()3. 이렇게 만든 Custom MCP를 Claude/Cursor AI의 MCP 서버에 추가하면 완료!
참고자료
1. https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
2. https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
2. https://www.youtube.com/watch?v=46HxP7kO9oY&t=10s
