MCP(Model Context Protocol)는 인공지능이 다양한 행동을 자동으로 수행할 수 있게 해주는 프레임워크를 제공하는 도구입니다. 제가 직접 경험해본 바로는, MCP를 활용하여 여러 AI 모델들이 다양한 작업을 자동화할 수 있는 가능성이 매우 넓다는 것을 확인할 수 있었어요. 이 가이드를 통해 구체적인 활용 방법과 시나리오를 살펴보겠습니다.
MCP란 무엇인가요?
MCP는 Claude나 GPT 등 LLM 모델이 외부 도구 및 API와 연결되어 직접 행동을 실행할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 기능을 활용하면 단순히 질문에 대답하는 단계를 넘어서 AI가 스스로 작업을 수행하게 만들 수 있습니다.
MCP의 기본 기능
MCP의 주요 기능은 다음과 같아요:
- 데이터 분석: 데이터를 읽고 분석할 수 있습니다.
- API 호출: 외부 API에 요청을 보내고 데이터를 가져올 수 있어요.
- 웹 탐색: 웹사이트를 탐색하여 필요한 정보를 수집합니다.
- 명령 실행: 프로그래밍 명령을 실제로 실행할 수 있도록 해줍니다.
- 보안 도구와 상호작용: 안전한 환경에서 데이터를 보호할 수 있어요.
이와 같은 기능들은 ‘AI가 일하는 시스템’을 구축하는 데 도움을 줍니다.
MCP 활용의 장점
- 자동화: AI가 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다.
- 효율성: 시간과 인력을 절감할 수 있어요.
- 정확성: 인간의 실수 없이 작업을 수행할 수 있어요.
FastAPI-MCP — 나만의 API 만들기
FastAPI-MCP는 AI가 API에 요청을 보내 원하는 데이터를 얻거나 상태를 제어할 수 있게 해주는 도구입니다. 이를 통해 사용자는 맞춤형 API를 구현할 수 있어요.
설치 및 사용법
git clone https://github.com/jlowin/fastmcppip install fastapi fastmcp- 아래와 같은 코드로 API를 설정할 수 있습니다.
“`python
from fastapi import FastAPI
from fastmcp import mcp
app = FastAPI()
@app.get(“/weather/{city}”)
async def get_weather(city: str):
return {“city”: city, “temp”: “20도”}
@mcp.tool()
async def weather_tool(city: str):
return await get_weather(city)
“`
활용 예시
- 사용자가 “서울의 날씨 알려줘”라고 요청하면, Claude는
/weather/서울을 호출하여 서울에 대한 정보 요청을 수행할 수 있습니다. - 기업 내부 API 연동을 통해 업무 현황을 자동으로 파악하는 것이 가능하답니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 요청 | API를 통해 데이터 요청을 처리 |
| 결과 반환 | 요청한 데이터 기반으로 응답 |
| 환경설정 | 맞춤형 API 설정 지원 |
Opik — Claude의 행동 로깅 도구
Opik는 Claude가 실행하는 함수나 호출한 API를 기록하고 추적하는 도구예요. 이 도구를 활용하면 AI의 행동을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
설치 및 연동
git clone https://github.com/comet-ml/opik./opik.shimport opik으로 설정을 시작합니다.
활용 시나리오
- “Claude가 잘못된 행동을 했을 때, 이전 실행 기록을 추적할 수 있을까요?”라는 질문에 Opik을 통해 제대로 된 기록을 확인할 수 있어요.
- 보안 감사 로그를 수집하거나 오류를 추적하는 데도 큰 도움을 줍니다.
Jupyter-Notebook-MCP — AI가 코드 실행하기
이 MCP는 Claude가 Python 코드를 직접 실행하도록 도와주는 툴이에요. 이를 통해 데이터 분석이 매우 간편해지는 효과를 보실 수 있어요.
설치 방법
git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcppip install -r requirements.txtpython server.py로 서버를 실행합니다.
사용 예시
- 사용자가 “이 CSV에서 주간 매출 합계를 그래프로 보여줘”라고 요청하면, Claude가 직접 Pandas와 Matplotlib을 활용하여 그래프를 생성할 수 있어요.
- 매출, 보안 로그, 시스템 자원 사용량 분석을 지원합니다.
Stagehand — 웹 탐색이 가능한 AI 비서
Stagehand는 Claude가 웹사이트를 브라우징하고 필요한 정보를 수집하여 자동으로 정보를 요약해주는 도구입니다.
설치 방법
git clone https://github.com/browserbase/stagehand-mcpnpm install로 필요한 패키지를 설치합니다.npm start로 서버를 시작할 수 있습니다.
활용 사례
- 사용자가 “ZDNet 보안 뉴스 헤드라인을 알려줘”라고 요청하면, Claude는 자동으로 해당 웹사이트를 탐색하여 주요 뉴스를 추출해줍니다.
- 경쟁사 분석이나 정보 수집, OSINT 자동화 등 다양한 분야에서 활용할 수 있어요.
일반 사용자를 위한 MCP 활용 가이드
일반 사용자들도 MCP를 통해 여러 자동화 기능을 쉽게 활용할 수 있어요. 여기서 몇 가지 예시를 통해 사용 가능한 방법을 소개해드릴게요.
| 사용 목적 | MCP 서버 | 설명 |
|---|---|---|
| 내 문서 분석 | Google Drive MCP | 회의록, 기획안 요약 요청 |
| 웹 정보 수집 | Stagehand | Claude가 웹 탐색 후 요약 |
| 데이터 분석 | Jupyter MCP | CSV 분석, 그래프 생성 |
| AI 행동 추적 | Opik | Claude의 행동을 기록 |
| 프로젝트 요약 | GitHub MCP | 이슈/PR/커밋 분석 |
| 노션 문서 분석 | Notion + Claude | 회의록 요약, 문서 정리 |
| 메일 요약 | Gmail + Claude | 받은 편지함 정리 요약 |
이와 같은 구성을 통해 비기술자들도 손쉽게 AI 도구를 사용할 수 있답니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
MCP는 무엇인가요?
MCP는 AI가 외부 도구와 상호작용하여 다양한 작업을 수행할 수 있도록 돕는 프로토콜이에요.
어떻게 MCP를 설치하나요?
MCP는 GitHub에서 제공하는 코드를 클론하고 필요한 패키지를 설치하여 사용할 수 있습니다.
비기술자도 MCP를 사용할 수 있나요?
네, MCP는 비기술자도 쉽게 사용할 수 있도록 여러 도구와 연동됩니다.
MCP의 보안적인 측면은 어떤가요?
MCP를 사용할 때 API Key 인증 및 접근 제어 정책을 통해 보안을 강화할 수 있습니다.
이 정보를 통해 이제 여러분도 MCP를 활용한 AI 행동 자동화의 가능성을 쉽게 체험할 수 있기를 바랍니다. 각 도구를 활용하여 더욱 효율적인 작업을 해보시는 건 어떨까요?
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