안녕하세요, 여러분! 오늘은 개발 효율성을 획기적으로 높여주는 Model Context Protocol (MCP)에 대해 소개해 드리려고 합니다. MCP는 "AI 어시스턴트와 외부 서비스를 연결하는 다리" 역할을 하는 혁신적인 기술입니다.
MCP의 핵심은 Claude Code나 Cursor 같은 AI IDE가 GitHub, 데이터베이스, API 도구와 직접 연동되는 구조를 제공하는 것입니다. 이 기술은 현대 개발 환경에서 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 개발자들의 작업 방식을 완전히 변화시키고 있습니다.
이번에는 제가 장기간 테스트하여 엄선한 MCP 서버 15선을 소개합니다. 2025년 최신 정보를 바탕으로 초보자부터 고급 사용자까지 폭넓게 사용할 수 있는 우수한 도구들을 모았습니다. 각각의 특징과 실제 사용 경험을 전해드리겠습니다!
개발 및 코드 관리 MCP 서버
1. GitHub MCP Server
용도: 저장소 참조, Issue/PR 관리.
GitHub MCP 서버는 AI IDE에서 GitHub 저장소를 직접 조작할 수 있게 해주는 도구입니다.
제 경우에는 이렇게 활용하고 있습니다:
// Cursor에서 코드를 작성한 후
"이 코드를 main branch에 PR 생성해줘"
// 그러면 자동으로 PR이 생성되고, 리뷰 코멘트까지 추가해줍니다!이전에는 GitHub와 에디터를 왔다 갔다 하던 작업이 AI IDE 내에서 모두 완결되게 되었습니다. 특히 팀 개발에서는 리뷰 프로세스가 훨씬 빨라집니다.
2. GitLab MCP Server
용도: GitLab 저장소 및 Merge Request 관리.
GitLab 사용자에게 큰 도움이 됩니다. 특히 CI/CD 파이프라인 모니터링과 문제 해결에 탁월합니다.
얼마 전, 야간에 배포가 실패했을 때 이런 대화로 해결했습니다:
나: "최신 파이프라인이 실패했어. 무슨 문제지?"
AI: "테스트 환경의 Docker 이미지를 pull하지 못한 것 같습니다. 인증 정보를 확인해보세요"AI가 파이프라인 로그를 분석하고 문제점을 식별해준 덕분에 아침까지 수정할 수 있었습니다. 이게 없었다면 밤새 디버깅에 시간을 쏟았을 겁니다...
3. Apidog MCP Server
용도: Apidog의 API 설계, Mock, 테스트 기능을 AI IDE/Agent에 연결.
개인적으로 가장 유용하게 사용하는 것이 이 Apidog MCP 서버입니다. API 설계부터 목업 생성, 테스트 실행까지 AI IDE에서 직접 조작할 수 있습니다. Apidog의 강력한 API 설계, 목업, 테스트 기능이 AI IDE와 직접 연동되어 개발 효율이 비약적으로 향상됩니다.
예를 들어, 새로운 API 엔드포인트를 구현할 때:
나: "사용자 등록 API의 테스트 케이스를 만들고 Apidog에서 실행해줘"
AI: "알겠습니다. 정상 케이스와 예외 케이스의 테스트 케이스를 생성합니다..."
// 몇 초 후
AI: "테스트 케이스를 생성하고 Apidog에서 실행했습니다. 2개의 테스트가 성공, 1개가 실패했습니다. 실패 원인은..."이전에는 Apidog와 에디터를 오가며 작업하던 수고가 줄어들어 API 개발 속도가 2배 이상 빨라졌습니다. 특히 프론트엔드와 백엔드를 동시에 개발하는 경우, 이 연동은 정말 편리합니다. Apidog의 직관적인 인터페이스와 AI IDE의 강력한 기능이 결합되어 API 개발의 새로운 가능성이 열립니다.
Apidog 공식 문서： https://docs.apidog.com/apidog-mcp-server
데이터베이스 및 백엔드 MCP 서버
4. PostgreSQL MCP Server
용도: Postgres 데이터베이스에 쿼리 실행.
데이터베이스 작업도 AI IDE에서 직접 할 수 있게 되었습니다. 특히 쿼리 최적화가 편리합니다.
나: "이 쿼리의 성능을 개선하고 싶어"
AI: "현재 테이블 구조를 확인합니다... 인덱스가 부족한 것 같습니다. 다음 인덱스를 추가하는 것을 권장합니다..."실제로 이 제안을 적용했더니 쿼리 실행 시간이 75%나 단축되었습니다. 데이터베이스 전문가가 아니더라도 AI의 도움을 받아 최적화할 수 있어 든든합니다.
5. Supabase MCP Server
용도: Supabase 프로젝트와 연동.
Supabase를 사용한 프로젝트에서는 이 MCP 서버가 큰 활약을 합니다. 인증 설정이나 데이터 액세스 제어가 AI의 지원으로 훨씬 쉬워집니다.
최근 인증 관련 문제로 고민하고 있을 때도:
나: "새로운 사용자 역할을 추가하고 특정 테이블만 읽기 권한을 주고 싶어"
AI: "알겠습니다. Supabase의 정책을 다음과 같이 설정합니다..."이전에는 문서를 뒤적거리던 작업이 AI와의 대화만으로 해결되게 되었습니다. 특히 보안 설정은 실수하면 위험하기 때문에 AI의 지원이 든든합니다.
6. Redis MCP Server
용도: Redis 캐시 및 키-값 저장소 작업.
Redis의 캐시나 키-값 저장소 작업도 자연어로 수행할 수 있게 되었습니다.
예를 들어, 성능 문제를 조사할 때:
나: "사용자 세션의 캐시 히트율을 확인하고 싶어"
AI: "현재 캐시 히트율은 78%입니다. 다음 키가 가장 액세스 빈도가 높은 것 같습니다..."Redis 명령어를 외우지 않아도 AI가 적절한 명령어를 실행해주기 때문에 캐시 관리가 훨씬 쉬워졌습니다. 특히 성능 튜닝 시에는 이 MCP 서버가 큰 활약을 합니다.
7. Elasticsearch MCP Server
용도: Elasticsearch 인덱스 검색 및 조작.
Elasticsearch를 사용한 프로젝트에서는 이 MCP 서버가 편리합니다. 복잡한 쿼리도 자연어로 실행할 수 있습니다.
예를 들어, 오류 로그를 분석할 때:
나: "어제부터 오늘까지의 오류 로그 중 가장 빈도가 높은 오류 패턴을 알려줘"
AI: "지난 24시간 동안 가장 많았던 오류는 'Connection timeout'으로, 전체의 43%를 차지합니다. 주로 다음 서버에서 발생하고 있습니다..."Elasticsearch의 복잡한 쿼리 구문을 외우지 않아도 AI가 적절한 쿼리를 구성해주기 때문에 로그 분석이 훨씬 쉬워졌습니다. 특히 장애 대응 시에는 이 MCP 서버가 큰 도움이 됩니다.
클라우드 서비스 MCP 서버
8. AWS MCP Server
용도: AWS 리소스 관리.
AWS 관리가 복잡하고 어렵다고 생각하시는 분들에게 이 MCP 서버를 추천합니다.
예를 들어, EC2 인스턴스 상태 확인이나 S3 버킷 관리를 자연어로 수행할 수 있습니다:
나: "프로덕션 환경의 EC2 인스턴스 상태를 알려줘"
AI: "현재 4대의 인스턴스가 가동 중입니다. CPU 사용률은 평균 30%이고, 메모리 사용률은..."AWS 콘솔을 열지 않아도 필요한 정보를 바로 얻을 수 있어 정말 편리합니다. 특히 장애 대응 시 등 빠르게 상황을 파악하고 싶을 때 유용합니다.
9. GCP MCP Server
용도: Google Cloud 프로젝트와 연동.
Google Cloud를 사용하는 프로젝트에서는 이 MCP 서버가 편리합니다. BigQuery 접근이나 데이터 분석이 쉬워집니다.
예를 들어, 데이터 분석을 할 때:
나: "지난달 사용자 접근 데이터를 지역별로 집계해줘"
AI: "BigQuery에 연결하여 집계합니다... 결과는 다음과 같습니다..."GCP 콘솔을 열지 않아도 필요한 데이터 분석을 바로 수행할 수 있어 정말 편리합니다. 특히 데이터 분석 팀과의 협업 시에는 이 MCP 서버가 큰 도움이 됩니다.
파일 및 협업 MCP 서버
10. Notion MCP Server
용도: Notion 워크스페이스 데이터 조회 및 업데이트.
팀 개발에서는 문서 관리도 중요한 일이죠. Notion MCP 서버를 사용하면 AI IDE에서 Notion 워크스페이스를 직접 조작할 수 있습니다.
제 팀에서는 회의 후 태스크 관리에 이렇게 활용하고 있습니다:
나: "오늘 회의 메모에서 태스크를 추출해서 Notion의 태스크 리스트에 추가해줘"
AI: "알겠습니다. 7개의 태스크를 추출하여 담당자별로 분류해 Notion에 추가했습니다"이전에는 회의 후 수동으로 하던 작업이 자동화되어 팀의 생산성이 크게 향상되었습니다. 특히 회의록이 긴 경우, AI의 요약과 정리는 정말 도움이 됩니다.
11. Google Drive MCP Server
용도: Google Drive 파일 작업.
Google Drive를 사용하는 팀에서는 이 MCP 서버가 편리합니다. 문서 검색이나 편집이 쉬워집니다.
예를 들어, 프로젝트 자료를 찾을 때:
나: "지난달 프로젝트 회의 자료를 찾아서 요점을 정리해줘"
AI: "Google Drive를 검색합니다... 3개의 관련 문서를 찾았습니다. 주요 요점은 다음과 같습니다..."Google Drive의 방대한 파일에서 필요한 정보를 바로 찾을 수 있어 정말 편리합니다. 특히 원격 근무 환경에서는 이 MCP 서버가 큰 도움이 됩니다.
검색 및 데이터 수집 MCP 서버
12. OpenAI MCP Server
용도: OpenAI API 접근 간소화.
OpenAI MCP 서버를 사용하면 AI IDE에서 OpenAI의 API를 직접 활용할 수 있습니다. 코드 생성이나 자연어 처리가 더 원활해집니다.
예를 들어, 특정 알고리즘 구현으로 고민할 때:
나: "효율적인 이진 검색 트리 구현 방법을 알려줘"
AI: "다음은 최적화된 이진 검색 트리 구현 예시입니다..."OpenAI의 강력한 모델을 직접 활용할 수 있어 복잡한 문제도 빠르게 해결할 수 있게 되었습니다. 특히 최신 GPT-4 모델과의 연동은 코딩 효율을 획기적으로 향상시킵니다.
13. Anthropic MCP Server
용도: Anthropic API와의 연동 강화.
Claude Code 사용자라면 이 MCP 서버는 필수입니다. Anthropic API와의 연동으로 Claude Code의 능력이 크게 확장됩니다.
제 경우에는 긴 문서의 요약이나 분석에 자주 사용합니다:
나: "이 기술 명세서를 요약해서 주요 포인트만 추출해줘"
AI: "알겠습니다. 200페이지의 명세서에서 다음 10가지 중요 포인트를 추출했습니다..."Claude Code의 맥락 이해 능력과 MCP 서버를 통한 외부 도구 연동의 조합은 정말 강력합니다. 특히 대량의 문서를 다룰 때, 이 연동은 작업 시간을 크게 단축시켜 줍니다.
14. Brave Search MCP Server
용도: 개인정보 보호 중심의 검색 기능.
개인정보 보호를 중시하는 개발자에게는 Brave Search MCP 서버를 추천합니다. Brave 검색 엔진을 사용해 최신 기술 정보를 수집할 수 있습니다.
예를 들어, 새로운 기술 트렌드를 조사할 때:
나: "최신 WebAssembly 동향에 대해 알려줘"
AI: "Brave Search로 최신 정보를 검색합니다... 최근 트렌드로는 다음이 있습니다..."개인정보를 보호하면서 최신 기술 정보를 수집할 수 있어 정말 편리합니다. 특히 오픈소스 프로젝트 조사 시에는 이 MCP 서버가 큰 도움이 됩니다.
15. Tavily MCP Server
용도: 고품질 검색 결과와 정보 수집 자동화.
마지막으로 소개할 것은 Tavily MCP 서버입니다. 고품질 검색 결과와 정보 수집을 자동화해 줍니다.
기술 조사나 최신 정보 캐치업에 최적입니다:
나: "최신 React 훅 API에 대해 조사하고 샘플 코드도 보여줘"
AI: "최신 React 공식 문서에 따르면, 다음과 같은 새로운 훅이 추가되었습니다..."신뢰성 높은 정보 소스에서 최신 기술 정보를 수집해주기 때문에 항상 최신 지식으로 코딩할 수 있게 되었습니다. 특히 빠르게 진화하는 JavaScript 프레임워크 세계에서는 이 기능이 정말 도움이 됩니다.
요약
지금까지 15개의 MCP 서버를 소개했는데, 어떠셨나요? 저 자신도 이러한 도구들을 도입한 이후 개발 효율이 크게 향상되었습니다. 특히 다음 3가지는 개발자라면 반드시 도입해야 한다고 생각합니다:
- Apidog MCP Server - API 개발의 전 과정을 효율화
- GitHub/GitLab MCP Server - 코드 관리와 리뷰 프로세스 간소화
- OpenAI/Anthropic MCP Server - AI의 능력을 최대한 활용
MCP 생태계는 아직 발전 중이지만, 앞으로 더 많은 서비스가 대응해 나갈 것입니다. AI IDE와의 연동이 당연해지는 미래는 이미 코앞에 와 있습니다.
여러분도 자신의 개발 환경에 맞는 MCP 서버를 도입하여 AI 시대의 개발을 즐겨보세요! 질문이나 의견이 있으시면 댓글로 남겨주세요. 또한, 자신만의 MCP 서버 활용법이 있다면 꼭 공유해 주세요!
