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AI 시대의 필수 지식 MCP 이 영상 하나로 끝내세요! [조코딩 JoCoding]

capstone012 2025. 9. 17. 13:40

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AI 시대의 필수 지식 MCP 이 영상 하나로 끝내세요! [조코딩 JoCoding]

📘 AI 시대의 필수 지식: MCP(Model Context Protocol) 완벽 정리

1. MCP란 무엇인가?

MCP (Model Context Protocol)
AI 모델과 외부 도구(API, 데이터베이스, 앱 등)를 연결하기 위한 표준 프로토콜(규칙/형식).
쉽게 말해 USB-C처럼 통일된 연결 규격이라고 보면 됨.
→ 어떤 도구든 MCP 규격만 지키면 AI와 연결 가능.

📌 어려운 단어 해설

프로토콜(Protocol): 통신 규칙. 예를 들어, 우편을 보낼 때 보내는 사람/받는 사람/우표 위치가 정해져 있는 것처럼, AI-도구 간 소통 형식을 정해둔 규칙.

2. 왜 MCP가 필요한가?

**LLM(대규모 언어 모델)**은 스스로 지식을 검색할 수 없음 → “오늘 날씨 알려줘” 요청 시, 그냥 추측(할루시네이션)할 수 있음.
MCP 연결 시 → 기상청 API 등 실제 데이터를 불러와 정확한 답변 제공 가능.

3. 기존 방식(API 연동)과 MCP의 차이

기존: 각 API를 직접 연결해야 했음 (번거롭고 개발 난이도 ↑).
MCP: 표준화된 방식으로 만들어져, 쉽게 연결 가능.
비유:
- API = 각기 다른 충전기
- MCP = USB-C 하나로 다 호환

4. MCP 활용 사례

블렌더(3D 툴): AI가 MCP를 통해 자동으로 3D 모델링 수행.
피그마/노션/캘린더: AI가 직접 문서 작성, 일정 등록, 규정 확인 가능.
기업 내부 데이터베이스와 연결 → 회사 규정, 고객 DB 조회 등 가능.

5. MCP 사용 방법 (실행 절차)

📦 실행 단계

클로드(Claude) 데스크톱 버전 설치
→ 다운로드 링크
좌측 메뉴 → 설정 > 개발자 > MCP 서버 연결 클릭
스미서리(Smisery) 사이트 접속 → 원하는 MCP 찾기
- 예: Context Search (개발 문서 조회용)
- 사이트: Smithery.ai
MCP JSON 설정값 복사 → Claude Desktop config.json 파일에 붙여넣기
Claude 재시작 → MCP 자동 연결됨

🟦 실행 가능 박스 (실제 따라하기)

① Claude 데스크톱 설치 ② Smithery.ai 접속 → 원하는 MCP 선택 ③ JSON 설정 복사 ④ Claude config.json에 붙여넣기 ⑤ Claude 재시작 후 사용

6. 직접 MCP 만들기

Fast-MCP (파이썬 라이브러리) 활용 → MCP 서버 직접 제작 가능
예시: 덧셈 MCP

from fastmcp import MCP app = MCP() @app.tool() def add(a: int, b: int) -> int: return a + b app.run()

🟦 실행 가능 박스

① Fast-MCP 설치: pip install fastmcp ② MCP 서버 코드 작성 (예: 덧셈) ③ 실행: python server.py ④ VS Code → MCP 연결 → 직접 사용

7. MCP 서버 배포와 공유

로컬에서만 실행 → 나만 사용 가능
클라우드 서버에 배포 시, 누구나 사용 가능
- GitHub → Vercel/Render/Heroku 등에 배포
- 공유 주소 생성 후 JSON 설정에 추가

8. 일반 사용자와 기업 환경에서 활용

문제: VS Code, 개발자 환경은 일반 직원들이 쓰기 어려움
해결책: Porter AI 같은 플랫폼 활용
- 웹 브라우저 기반, 설치 필요 없음
- 팀원들과 MCP 쉽게 공유 가능
- 슬랙, DB, 노션 등과 연결

9. 최신 트렌드: Porter AI 활용

사이트: Porter AI
특징:
- 여러 AI 모델(GPT, Claude, Llama 등) 선택 가능
- MCP 연결 기능 내장
- 팀 초대 및 공유 기능 → 기업 내부 도구에 적합

🟦 실행 가능 박스

① Porter AI 가입 → 로그인 ② 설정 > MCP 서버 연결 ③ 회사 DB, 노션 규정 등 연결 ④ 팀 초대 → 공유 사용

10. 참고 자료 & 참고 문헌

📺 원본 영상: AI 시대의 필수 지식 MCP (조코딩)
📘 Smithery.ai: MCP 모음 사이트
📘 Anthropic: MCP 공식 문서
📘 Porter AI: 포터 공식 사이트

✅ 정리 포인트

MCP = AI-도구 연결 표준 프로토콜
API 직접 연결보다 훨씬 쉽고 호환성 ↑
개발자뿐 아니라 일반 사용자도 Porter AI 통해 쉽게 사용 가능
기업 내부 데이터와 연결 시 업무 자동화/지식 관리 혁신 가능

AI 시대의 필수 연결 기술: MCP(Model Context Protocol) 완벽 정리!

안녕하세요! AI 기술이 발전하면서 대규모 언어 모델(LLM)을 똑똑하게 활용하는 방법이 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 AI와 외부 도구를 연결하는 표준 기술인 **MCP(Model Context Protocol)**에 대해 쉽고 자세하게 알려드리겠습니다. MCP의 기본 개념부터 직접 사용하고 만드는 방법, 그리고 이를 쉽게 공유하는 방법까지 모두 담았습니다.

📌 목차

MCP, 왜 필요한가요? 🤔 (기초 개념)
이미 만들어진 MCP, 직접 사용해보기
- 준비물: MCP 클라이언트
- MCP 연결하기 (Context-7 사례)
나만의 MCP 직접 만들어보기
- 패스트 MCP (Fast MCP) 라이브러리 활용
- 로컬에서 MCP 서버 실행 및 연결
- 원격 서버에 MCP 배포하기
팀원과 쉽게 MCP 공유하는 방법 (Porter AI)
참조 사이트 및 참고 문헌

1. MCP, 왜 필요한가요? 🤔 (기초 개념)

우리가 사용하는 ChatGPT 같은 AI는 **LLM(Large Language Model)**이라는 기반 기술로 만들어졌습니다. LLM은 '다음 단어 예측'에 특화된 언어 모델이라서, "오늘 날씨 알려줘" 같은 질문에는 "할루시네이션(Hallucination)" 현상으로 엉뚱한 답을 내놓을 수 있습니다.

어려운 단어:
- LLM (Large Language Model): 대규모 언어 모델. 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 사람과 자연스럽게 대화하는 AI 모델을 말합니다.
- 할루시네이션(Hallucination): AI가 사실과 다른, 그럴싸한 거짓 정보를 생성하는 현상.

이런 한계를 극복하기 위해 AI는 외부의 실제 정보와 연결되어야 합니다. 예를 들어, 날씨 정보를 제공하는 '기상청'과 연결되어야 정확한 날씨를 알 수 있죠. 이때 AI와 외부 도구를 연결하는 방법은 다양하지만, 개발자들이 각각의 API에 맞춰 일일이 개발해야 하는 번거로움이 있었습니다.

MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 **'연결 표준 프로토콜'**입니다. 마치 스마트폰 충전 단자가 USB-C로 통일되면서 모든 기기와 호환되듯이, MCP는 AI와 외부 도구(API)가 손쉽게 연결될 수 있도록 정해진 규칙(형식)을 제공합니다. 이제 어떤 도구든 MCP 표준만 맞추면 AI와 쉽게 소통할 수 있게 된 거죠.

2. 이미 만들어진 MCP, 직접 사용해보기

준비물: MCP 클라이언트

MCP를 연결하여 사용할 수 있는 프로그램을 MCP 클라이언트라고 합니다. 대표적으로 Claude 데스크톱 버전, Visual Studio Code, Cursor와 같은 코드 에디터가 있습니다.

MCP 연결하기 (Context-7 사례)

개발 문서 검색 도구인 'Context-7' MCP를 연결하는 과정을 예시로 들어보겠습니다.

클로드 데스크톱 설치:
- 먼저 Claude AI 홈페이지에 접속해 데스크톱 버전을 다운로드하고 설치합니다.
- 다운로드 링크: Claude AI
설정 열기:
- 클로드 데스크톱을 실행하고 왼쪽 하단 메뉴 → '설정' → '개발자' 탭으로 들어갑니다.
MCP JSON 파일 열기:
- '로컬 MCP 서버' 항목에서 **'구성 편집'**을 클릭하면, config.json 파일이 열립니다.
MCP 정보 붙여넣기:
- MCP 정보를 모아둔 Smithey.ai에 접속합니다.
- 'Context-7'을 검색하여 해당 MCP의 JSON 코드를 복사합니다.
- 복사한 코드를 config.json 파일에 붙여넣고 저장합니다.
클로드 재시작:
- 클로드를 완전히 종료했다가 다시 실행하면, Context-7 MCP가 정상적으로 연결된 것을 확인할 수 있습니다. 이제 클로드에게 "Next.js로 새 웹사이트 만드는 명령어 찾아줘"와 같이 질문하여 MCP의 기능을 활용할 수 있습니다.

3. 나만의 MCP 직접 만들어보기

MCP를 만드는 것은 생각보다 간단합니다. '패스트 MCP(Fast MCP)' 같은 라이브러리를 활용하면 됩니다.

패스트 MCP(Fast MCP) 라이브러리 활용

파이썬 설치:
- 개발 언어로 가장 쉬운 파이썬을 설치합니다.
MCP 툴 구현:
- 패스트 MCP 라이브러리를 사용해 아래와 같이 간단한 덧셈 함수를 만듭니다. 이 함수는 이제 MCP의 '툴'이 됩니다.
- 함수 이름: add_two_numbers
- 기능: 두 개의 숫자(a, b)를 받아 더한 값을 반환합니다.
로컬에서 MCP 서버 실행 및 연결
- 터미널에서 MCP 서버를 실행합니다.
- Visual Studio Code와 같은 MCP 클라이언트에서 HTTP 방식으로 http://localhost:8000/mcp 주소에 접속하여 서버를 연결합니다.
- 이제 비주얼 스튜디오 코드 내에서 "1+5를 방금 만든 MCP로 계산해줘"와 같은 명령을 내릴 수 있습니다.

원격 서버에 MCP 배포하기

로컬에서 만든 MCP를 다른 사람과 공유하고 싶다면, 웹 서버에 배포하면 됩니다.

절차:
- 만든 파이썬 파일을 웹 서버에 올립니다.
- 서버 주소를 MCP 클라이언트의 설정 파일에 입력합니다.
- 이제 내 컴퓨터가 꺼져 있어도 원격 서버에 배포된 MCP를 이용해 AI가 기능을 수행할 수 있습니다.

4. 팀원과 쉽게 MCP 공유하는 방법 (Porter AI)

일반적인 MCP 클라이언트는 개발 지식이 없는 팀원들이 사용하기 어렵습니다. 이럴 때는 Porter AI와 같은 플랫폼을 활용할 수 있습니다.

Porter AI 접속 및 로그인:
- Porter AI에 접속하여 로그인합니다.
MCP 서버 연동:
- 설정 메뉴에서 MCP 서버를 쉽게 연동할 수 있습니다. 회사 내부 규정이 담긴 노션 데이터베이스나 고객 정보가 담긴 DB를 MCP로 만들어 연결해 둡니다.
AI 활용:
- 이제 채팅창에서 "외근할 때 식비는 얼마까지 쓸 수 있어? 노션 도구를 활용해서 답변해줘"와 같이 질문하면, AI가 노션 MCP를 호출하여 정확한 회사 규정을 찾아 답변해 줍니다.
팀원 초대:
- 팀 초대 기능을 통해 복잡한 설정 없이 팀원들을 초대하면, 누구나 쉽게 MCP가 연결된 AI를 사용할 수 있습니다. 슬랙과 같은 업무용 메신저와 연동해 사용하는 것도 가능합니다.

5. 참조 사이트 및 참고 문헌

참조 사이트:
참고문헌:
- <AI 시대의 필수 지식 MCP> 영상의 대본 및 자료

🚀 AI 시대의 필수 지식: MCP(Model Context Protocol) 완벽 가이드

1. MCP란 무엇인가?

📌 MCP(Model Context Protocol) 정의

MCP는 2024년 11월 Claude를 만든 Anthropic에서 발표한 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜입니다.

쉽게 말해, USB-C 케이블처럼 AI와 다양한 도구를 연결하는 표준 규격이라고 생각하면 됩니다.

🎯 핵심 개념

프로토콜(Protocol): 통신 규약, 즉 소통하는 방법의 표준
- 예시: 편지 봉투에 받는 사람 주소를 우측 하단에 쓰는 것처럼 정해진 형식
LLM(Large Language Model): ChatGPT, Claude 같은 대규모 언어 모델
할루시네이션(Hallucination): AI가 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상

2. MCP가 필요한 이유

❓ 문제 상황

LLM 자체만으로는 실시간 정보나 외부 데이터에 접근할 수 없습니다:

사용자: "오늘 날씨 알려줘"
AI (MCP 없이): "오늘은 맑고 12도입니다" (❌ 할루시네이션 - 실제 날씨와 무관)
AI (MCP 연결): "실제 기상청 데이터: 흐림, 5도" (✅ 정확한 정보)

✨ MCP의 장점

표준화: 모든 도구가 같은 방식으로 연결
간편함: 복잡한 API 연동 작업 불필요
확장성: 6,000개 이상의 기존 MCP 활용 가능
정확성: 실제 데이터와 연동하여 할루시네이션 방지

3. MCP 설치 및 연결하기

🛠️ Step 1: Claude Desktop 설치

Claude Desktop 다운로드 페이지 접속
운영체제에 맞는 버전 다운로드 (Windows/macOS)
설치 파일 실행 후 설치 완료

</div>

🔧 Step 2: MCP 서버 찾기

Smithery 접속 (6,000개 이상의 MCP 제공)
원하는 기능 검색 (예: "context", "notion", "calendar")
사용할 MCP 선택

</div>

⚙️ Step 3: MCP 연결하기 (예: Contexts.dev)

실행 단계:

Contexts.dev MCP 페이지에서 JSON 코드 복사

json

   {
     "contexts": {
       "command": "cmd",
       "args": ["/c", "npx", "@smithery/contexts"]
     }
   }

Claude Desktop에서 설정 열기
- 왼쪽 하단 메뉴 → 설정 → 개발자 탭
- "구성 편집" 클릭
설정 파일 편집
- 열린 claude_desktop_config.json 파일에 복사한 코드 붙여넣기
- Ctrl+S로 저장
Claude Desktop 재시작
- 프로그램 완전 종료 후 다시 실행
- 연결 확인: 검색 및 도구에 MCP 표시 확인

</div>

📝 사용 예시

사용자: "Next.js로 새 앱 만드는 명령어를 Contexts MCP로 찾아줘"
Claude: [Contexts.dev 문서 참조하여 정확한 명령어 제공]

4. 나만의 MCP 만들기

🐍 FastMCP를 이용한 간단한 MCP 개발

Step 1: FastMCP 설치

bash

pip install fastmcp

Step 2: MCP 서버 코드 작성 (server.py)

python

from fastmcp import FastMCP

# MCP 인스턴스 생성
mcp = FastMCP()

# 도구(Tool) 정의
@mcp.tool
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """두 숫자를 더하는 함수"""
    return a + b

# 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(host="localhost", port=8000)

Step 3: 서버 실행

bash

python server.py

</div>

🔌 연결 방식 설명

1. STDIO (Standard Input/Output)

로컬 프로그램과 직접 통신
주로 로컬 환경에서 사용

2. HTTP (Streamable HTTP)

웹 프로토콜을 통한 통신
원격 서버 연결 가능
팀 공유에 적합

5. MCP 원격 서버 배포하기

☁️ 클라우드 배포 과정

배포 플랫폼 옵션:

Vercel
Railway
Heroku
AWS Lambda

배포 단계:

GitHub에 코드 업로드
클라우드 플랫폼에서 프로젝트 생성
GitHub 저장소 연결
자동 배포 완료
생성된 URL 복사

</div>

🌐 원격 MCP 연결

json

{
  "my-remote-mcp": {
    "url": "https://your-mcp-server.vercel.app/mcp",
    "type": "http"
  }
}

6. 팀과 함께 MCP 사용하기

🚀 Porter AI를 활용한 팀 협업

Porter AI는 MCP를 팀과 쉽게 공유할 수 있는 플랫폼입니다.

주요 기능:

✅ 웹 기반 인터페이스 (설치 불필요)
✅ 다양한 AI 모델 지원 (GPT, Claude, Gemini 등)
✅ MCP 서버 간편 연결
✅ Slack 연동 지원
✅ 팀원 권한 관리
✅ 사용량 통계 제공

</div>

📊 활용 예시

1. 회사 내부 데이터베이스 연동

팀원: "지난 일주일 가입자 수 알려줘"
AI: [UserDB MCP 호출] "지난 7일간 총 342명 가입"

2. 노션 문서 검색

팀원: "외근 시 식비 규정 알려줘"
AI: [Notion MCP 호출] "회사 규정상 1인당 15,000원까지 가능"

7. 참고 자료

📚 공식 문서

🔗 유용한 링크

📹 추천 학습 자료

조코딩 유튜브 - MCP 완벽 가이드
MCP GitHub 저장소의 예제 코드
커뮤니티 포럼 및 Discord 채널

💡 추가 팁

보안 고려사항

민감한 데이터는 로컬 MCP 사용 권장
API 키는 환경 변수로 관리
팀 공유 시 권한 설정 철저히

성능 최적화

자주 사용하는 데이터는 캐싱
비동기 처리로 응답 속도 개선
에러 핸들링 구현 필수

🎯 마무리

MCP는 AI와 외부 도구를 연결하는 강력한 표준입니다. 이 가이드를 통해:

MCP의 개념을 이해하고
기존 MCP를 활용하며
나만의 MCP를 만들고
팀과 함께 사용할 수 있게 되었습니다.

AI 시대에 MCP는 선택이 아닌 필수 지식이 되어가고 있습니다. 지금 바로 시작해보세요! 🚀

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