MCP 서버란 무엇인가? 지금 사용해볼 최고의 10가지 MCP 서버

서론

인공지능 기술이 급속도로 발전하면서, AI 모델과 다양한 응용 프로그램 간의 효율적인 통신 방식에 대한 필요성이 대두되었습니다. 이러한 요구에 부응하여 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 대규모 언어 모델(LLM)에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 개방형 프로토콜로, AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 같은 역할을 합니다. 이 글에서는 MCP 서버의 개념, 작동 방식, 그리고 지금 바로 사용해 볼 수 있는 주요 MCP 서버들에 대해 알아보겠습니다.

MCP 서버란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol)는 2024년 11월 Anthropic에서 공개한 오픈 소스 프로토콜로, 애플리케이션이 AI 모델에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화합니다. 쉽게 말해, MCP는 AI 어시스턴트(예: Claude, GPT 등)가 외부 시스템이나 데이터 소스와 상호작용할 수 있게 해주는 통로입니다.

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MCP 서버의 주요 특징

1. 표준화된 통신: MCP는 AI 모델과 외부 시스템 간의 통신을 표준화하여, 다양한 시스템과의 통합을 용이하게 합니다.

2. 확장성: 다양한 기능과 서비스를 플러그인 형태로 추가할 수 있어 AI의 능력을 쉽게 확장할 수 있습니다.

3. 보안: 사용자 데이터와 시스템에 대한 접근을 제어하고 관리할 수 있는 보안 메커니즘을 제공합니다.

4. 유연성: 다양한 언어와 프레임워크로 구현이 가능하며, 다양한 사용 사례에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.

MCP 서버의 작동 방식

MCP 서버는 기본적으로 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다:

1. 클라이언트: AI 어시스턴트(예: Claude)나 이를 통합한 애플리케이션

2. 서버: 특정 기능이나 데이터 소스에 접근할 수 있는 API를 제공하는 중간 계층

3. 자원(Resource): 파일 시스템, 데이터베이스, API 등 서버가 액세스하는 외부 시스템

AI 어시스턴트가 특정 정보나 기능이 필요할 때, MCP 프로토콜을 통해 적절한 MCP 서버에 요청을 보내고, 서버는 요청을 처리한 후 결과를 AI에게 반환합니다. 이를 통해 AI는 파일 시스템 접근, 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, API 호출 등 다양한 외부 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

MCP 서버의 활용 사례

MCP 서버는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다:

1. 개발 및 코딩: 코드베이스 분석, 개발 환경 통합, API 문서 접근 등

2. 데이터 분석: 데이터베이스 쿼리, 데이터 시각화, 보고서 생성 등

3. 지식 관리: 문서 검색, 지식 베이스 통합, 내부 자료 접근 등

4. 자동화: 작업 흐름 자동화, 시스템 모니터링, 알림 관리 등

5. 웹 상호작용: 웹 스크래핑, 브라우저 자동화, 콘텐츠 분석 등

이제 현재 사용할 수 있는 주요 MCP 서버들을 살펴보겠습니다.

지금 사용해볼 최고의 10가지 MCP 서버

1. apidog-mcp-server

Apidog MCP 서버는 API 개발과 관련된 작업을 AI 어시스턴트와 효율적으로 수행할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다. API 문서 접근, 테스트, 모의(Mocking) 기능 등을 제공하여 개발자의 워크플로우를 향상시킵니다.

주요 기능:

• API 문서 직접 접근
• 다양한 소스에 대한 포괄적 지원
• 자연어 쿼리 및 처리
• OpenAPI 사양 통합

사용 방법: npx apidog-mcp-server --oas https://your-api-spec-url

링크: Apidog MCP Server

2. Brave Search MCP

Brave Search MCP는 Brave의 검색 API를 활용하여 웹 검색과 로컬 검색 기능을 제공합니다. 개인 정보 보호에 중점을 둔 이 서버는 사용자가 웹에서 정보를 검색하고 분석할 수 있게 해줍니다.

주요 기능:

• 웹 검색 기능
• 개인 정보 보호 중심 검색
• 정보 요약 및 분석

링크: Brave Search MCP

3. Filesystem MCP

파일 시스템 MCP 서버는 AI 어시스턴트가 로컬 파일 시스템과 안전하게 상호작용할 수 있게 해줍니다. 파일 읽기, 쓰기, 검색 등의 기능을 제공하며, 구성 가능한 액세스 제어를 통해 보안을 유지합니다.

주요 기능:

• 파일 검색 및 읽기
• 파일 쓰기 및 수정
• 디렉토리 탐색
• 구성 가능한 보안 제어

링크: Filesystem MCP

4. GitHub MCP

GitHub MCP는 AI 어시스턴트가 GitHub 저장소, 이슈, 풀 리퀘스트 등과 상호작용할 수 있게 해줍니다. 코드 관리, 파일 작업, GitHub API 통합 등의 기능을 제공합니다.

주요 기능:

• 저장소 관리
• 이슈 및 풀 리퀘스트 관리
• 코드 검색 및 분석
• GitHub API 통합

링크: GitHub MCP

5. PostgreSQL MCP

PostgreSQL MCP 서버는 AI 어시스턴트가 PostgreSQL 데이터베이스에 접근하고 쿼리할 수 있게 해줍니다. 스키마 검사, 데이터 쿼리, 분석 등의 기능을 제공합니다.

주요 기능:

• 스키마 검사 및 이해
• SQL 쿼리 실행
• 데이터 분석 및 요약
• 읽기 전용 액세스 제어

링크: PostgreSQL MCP

6. Fetch MCP

Fetch MCP는 웹 콘텐츠 가져오기와 변환 기능을 제공하는 서버로, AI가 웹 페이지 내용을 효율적으로 처리하고 활용할 수 있게 해줍니다.

주요 기능:

• 웹 페이지 콘텐츠 가져오기
• 콘텐츠 변환 및 정리
• 효율적인 LLM 사용을 위한 최적화

링크: Fetch MCP

7. Exa MCP

Exa는 AI를 위해 특별히 설계된 검색 엔진으로, 웹 검색 및 콘텐츠 분석 기능을 제공합니다. 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 제공하여 AI의 정보 접근성을 향상시킵니다.

주요 기능:

• 고급 웹 검색 기능
• 콘텐츠 분석 및 추출
• 정확하고 관련성 높은 검색 결과

링크: Exa MCP

8. Memory MCP

Memory MCP는 지식 그래프 기반의 지속적인 메모리 시스템을 제공하는 서버입니다. AI가 이전 대화나 정보를 기억하고 활용할 수 있게 해주어 보다 일관성 있고 맥락을 유지한 상호작용을 가능하게 합니다.

주요 기능:

• 지식 그래프 기반 메모리
• 장기 기억 저장 및 검색
• 맥락 유지 및 이해

링크: Memory MCP

9. Puppeteer MCP

Puppeteer MCP는 브라우저 자동화 및 웹 스크래핑 기능을 제공하는 서버입니다. AI가 웹 페이지를 탐색하고 상호작용하며 콘텐츠를 추출할 수 있게 해줍니다.

주요 기능:

• 브라우저 자동화
• 웹 페이지 탐색 및 상호작용
• 콘텐츠 추출 및 분석

링크: Puppeteer MCP

10. Google Maps MCP

Google Maps MCP는 위치 서비스, 방향 안내, 장소 세부 정보 등의 기능을 제공하는 서버입니다. AI가 지리적 정보를 활용하고 위치 기반 서비스를 제공할 수 있게 해줍니다.

주요 기능:

• 위치 검색 및 정보 제공
• 경로 안내 및 네비게이션
• 장소 세부 정보 및 평가
• 지리적 데이터 분석

링크: Google Maps MCP

MCP 서버 구현 및 개발

자신만의 MCP 서버를 개발하고자 하는 개발자들을 위한 몇 가지 도구와 프레임워크가 있습니다:

1. MCP TypeScript SDK: Anthropic에서 제공하는 TypeScript 기반 SDK로, MCP 서버 개발을 위한 기본 도구를 제공합니다.

2. MCP Python SDK: Python 개발자를 위한 SDK로, MCP 서버 구현을 간소화합니다.

3. LiteMCP: MCP 서버를 우아하게 구축하기 위한 TypeScript 프레임워크입니다.

4. mcp-framework: 빠르고 우아한 TypeScript 프레임워크로, MCP 서버 구축을 위한 도구를 제공합니다.

MCP 서버의 미래

MCP 서버는 AI와 외부 시스템 간의 상호작용을 표준화하는 중요한 역할을 하며, 앞으로 더욱 발전할 것으로 예상됩니다:

1. 서버 생태계 확장: 더 많은 서비스와 시스템을 위한 MCP 서버가 개발될 것입니다.

2. 표준화 진전: MCP 프로토콜이 더욱 표준화되고, 다양한 AI 플랫폼과의 호환성이 향상될 것입니다.

3. 자동화 및 오케스트레이션: 여러 MCP 서버를 연계하여 복잡한 작업 흐름을 자동화하는 도구가 등장할 것입니다.

4. 보안 강화: 더욱 강력한 보안 메커니즘과 사용자 데이터 보호 기능이 개발될 것입니다.

결론

MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 모델과 외부 시스템 간의 상호작용을 표준화하고 향상시키는 중요한 도구입니다. Apidog MCP 서버를 비롯한 다양한 MCP 서버들은 AI 어시스턴트의 기능을 확장하고, 더욱 유용한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

이러한 서버들을 활용함으로써, 개발자와 사용자는 AI의 능력을 더욱 효과적으로 활용하고, 다양한 시스템과의 통합을 통해 새로운 가능성을 모색할 수 있습니다. MCP 생태계가 계속 성장하고 발전함에 따라, AI의 활용 범위와 영향력은 더욱 확대될 것으로 기대됩니다.

각각의 MCP 서버는 고유한 기능과 특징을 가지고 있으므로, 자신의 필요와 사용 사례에 맞는 서버를 선택하고 활용하는 것이 중요합니다. 이 글에서 소개한 10가지 MCP 서버는 시작점이 될 수 있으며, MCP 생태계는 계속해서 새로운 서버와 도구로 풍부해질 것입니다.

MCP를 통해 AI와 외부 시스템의 경계를 허물고, 더욱 강력하고 유용한 AI 애플리케이션을 구축하는 여정에 함께하시길 바랍니다.