1. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 개요
모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol, MCP)은 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM)이 외부 정보 소스와 상호 작용하는 방식을 표준화하기 위해 개발된 일련의 규칙, 즉 프로토콜이다 . LLM의 성능은 제공된 컨텍스트의 품질에 크게 좌우되므로, MCP는 이러한 컨텍스트 증강 과정을 체계화하여 에이전트의 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다 . 이는 마치 다양한 주변 장치를 컴퓨터에 연결하는 표준 인터페이스인 USB-C 포트와 유사하게, AI 애플리케이션이 다양한 데이터 소스 및 도구에 일관된 방식으로 접근할 수 있도록 지원한다 .
Anthropic에 의해 2024년 11월에 오픈 소스 프로토콜로 소개된 MCP는 LLM 기반 애플리케이션과 외부 데이터 저장소 및 다양한 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 한다 . 예를 들어, Blender-MCP는 Claude라는 LLM이 3D 모델링 소프트웨어인 Blender를 직접 제어하여 프롬프트 기반의 3D 모델 생성, 장면 구성 및 조작과 같은 작업을 수행할 수 있도록 한다 . 이처럼 MCP는 LLM의 활용 범위를 넓히고, 다양한 외부 지식 및 기능과의 연동을 간편하게 함으로써 AI 애플리케이션의 잠재력을 극대화하는 데 기여한다.
MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 작동한다 . 여기서 MCP 클라이언트는 호스트 애플리케이션 내에서 실행되며, 호스트와 MCP 서버 간의 보안 연결을 관리하는 중개자 역할을 수행한다. 각 서버에 대해 하나의 클라이언트가 존재하여 시스템의 안정성과 격리를 보장한다 . 반면, MCP 서버는 특정 기능(예: 도구 실행, 데이터 접근, 특정 분야에 특화된 프롬프트 제공)을 제공하는 외부 프로그램이다. 이 서버들은 Google Drive, Slack, GitHub, 데이터베이스, 웹 브라우저 등 다양한 외부 데이터 소스에 연결하여 정보를 획득하거나 기능을 수행할 수 있다 . 최종적으로, MCP 호스트는 사용자와 직접 상호 작용하는 AI 인터페이스(예: Claude 앱, IDE 플러그인 등)로서, 여러 MCP 서버에 동시에 연결하여 다양한 기능을 활용할 수 있도록 한다 . 이러한 클라이언트-서버 모델은 MCP 시스템의 유연성과 확장성을 크게 향상시킨다. 클라이언트와 서버의 역할을 명확히 분리함으로써, 새로운 데이터 소스나 기능을 추가할 때 기존 시스템에 미치는 영향을 최소화할 수 있으며, 다양한 호스트 애플리케이션이 동일한 MCP 서버와 통신할 수 있어 코드 재사용성 또한 높아진다.
MCP는 LLM 애플리케이션이 외부 리소스(도구, 구조화된 데이터, 미리 정의된 프롬프트)와 상호 작용하는 방식을 체계화하고 표준화하기 위해 설계된 프레임워크이다 . 기존 방식에서는 각 LLM이 각기 다른 외부 도구와 연동하기 위해 맞춤형 연결 방식과 프롬프트를 개발해야 했기 때문에 통합 과정이 복잡해지는 문제(M×N 문제)가 있었다 . MCP는 모델과 도구 모두가 공통 인터페이스를 따르도록 함으로써 이러한 통합 복잡성을 크게 줄여준다 .
MCP의 작동 방식은 크게 다섯 단계로 나눌 수 있다. 첫째, 기능 검색 단계에서 MCP 클라이언트는 서버에 어떤 기능(사용 가능한 도구, 접근 가능한 리소스, 활용 가능한 프롬프트 템플릿)을 제공하는지 묻는다. 이 정보를 통해 AI 모델(호스트 앱을 통해)은 어떤 외부 기능을 사용할 수 있는지 파악하게 된다 . 둘째, 확장된 프롬프팅 단계에서는 사용자의 질문이나 요청(및 기타 관련 정보)이 서버가 제공하는 도구나 리소스에 대한 설명과 함께 AI 모델로 전달된다. 이를 통해 모델은 어떤 도구를 사용하여 사용자의 요청을 처리할 수 있는지 "인식"하게 된다 . 셋째, 도구/리소스 선택 단계에서 AI 모델은 사용자의 질문과 사용 가능한 MCP 도구 및 리소스를 분석하여 어떤 도구나 리소스를 사용하는 것이 적절한지 결정하고, MCP 프로토콜에 정의된 표준화된 방식에 따라 사용할 도구나 리소스를 명시하는 응답을 클라이언트에 보낸다 . 넷째, 서버 실행 단계에서는 MCP 클라이언트가 AI 모델로부터 받은 요청을 해석하여 해당 MCP 서버에서 실제 작업을 수행하는 함수를 호출한다. 예를 들어, 날씨 정보를 요청하는 경우, 클라이언트는 날씨 API를 제공하는 서버에 API 호출을 요청한다. 서버는 요청된 작업을 수행하고 그 결과를 클라이언트에 반환한다 . 마지막으로, 응답 생성 단계에서는 서버로부터 받은 결과가 MCP 클라이언트를 통해 다시 AI 모델로 전달된다. AI 모델은 이 외부 정보를 자신의 지식과 결합하여 최종 사용자에게 자연스러운 언어로 응답을 생성한다 .
이러한 작동 방식 외에도 MCP는 몇 가지 중요한 특징을 제공한다. 루트 (Root) 기능은 서버가 접근할 수 있는 호스트 시스템 내의 특정 파일 시스템 경로 또는 환경 영역을 정의한다. 이를 통해 서버의 접근 범위를 제한하고 보안을 강화하며, 클라이언트가 관련 데이터나 리소스의 위치를 서버에 명확하게 알려줄 수 있도록 한다 . 또 다른 중요한 기능은 샘플링 (Sampling) 이다. 이는 기존의 클라이언트-서버 관계를 역전시켜, MCP 서버가 클라이언트(LLM 애플리케이션)에 LLM 완성을 요청할 수 있도록 하는 기능이다. 이 기능을 통해 클라이언트는 어떤 모델을 사용할지, 어떻게 호스팅할지, 개인 정보 보호는 어떻게 할지, 비용은 어떻게 관리할지 등에 대한 완전한 제어 권한을 갖게 된다 .
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 프론티어 모델들이 데이터가 존재하는 시스템, 즉 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등에 연결될 수 있도록 하는 새로운 표준을 제시함으로써, 궁극적으로 모델들이 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하도록 지원하는 것을 주요 목표로 한다 . 이전에는 아무리 정교한 모델이라 할지라도 데이터로부터 고립되어 정보 사일로 및 레거시 시스템에 갇혀 있었으며, 새로운 데이터 소스마다 맞춤형 통합이 필요했기 때문에 시스템을 확장하는 데 어려움이 많았다 . MCP는 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발되었다. 파편화된 통합 방식을 단일 프로토콜로 대체하는 범용적이고 개방적인 표준을 제공함으로써, AI 시스템이 필요한 데이터에 더욱 간단하고 안정적으로 접근할 수 있도록 한다 . 또한, 개발자들이 데이터 소스와 AI 기반 도구 간에 안전한 양방향 연결을 구축할 수 있도록 지원하며 , 표준화된 AI 통합 방식을 제공하여 AI 모델과 다양한 도구를 연결하는 구조화된 방법을 제시한다 . 이는 다양한 AI 모델 및 공급업체 간의 쉬운 전환을 가능하게 하고, AI와 상호 작용하는 동안 사용자의 데이터를 안전하게 인프라 내에 유지함으로써 보안을 강화하는 효과를 가져온다 .
MCP의 도입은 맞춤형 커넥터 개발의 필요성을 줄여주고, 더욱 강력한 AI 생태계를 조성할 것으로 기대된다 . 또한, AI 시스템이 다양한 도구와 데이터 세트 사이를 이동할 때 컨텍스트를 유지함으로써, 기존의 파편화된 통합 방식을 보다 지속 가능한 아키텍처로 대체할 수 있게 된다 . 특히, AI 에이전트가 관련 정보를 더욱 효과적으로 검색하여 코딩 작업과 관련된 컨텍스트를 더 깊이 이해할 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보인다 .
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 이미 다양한 분야에서 혁신적인 응용 사례를 보여주고 있다. 예를 들어, Blender-MCP를 통해 Claude는 3D 모델링 소프트웨어인 Blender를 직접 제어하여 프롬프트 기반의 3D 모델링, 장면 생성 및 조작과 같은 작업을 수행할 수 있다 . 또 다른 사례로, GitHub에서 풀 리퀘스트 (Pull Request, PR)의 상세 정보 및 변경된 파일을 가져와 Claude Desktop 애플리케이션을 사용하여 코드 변경 사항을 분석하고, PR 검토 요약 및 제안을 생성하여 그 결과를 협업 도구인 Notion에 자동으로 저장하는 PR 검토 서버가 MCP를 기반으로 개발되었다 . Microsoft의 Copilot Studio에서도 MCP를 통해 AI 앱 및 에이전트를 간편하게 추가하고, 기존의 지식 서버 및 API에 직접 연결하는 기능을 제공한다 . 이 외에도 MCP는 파일 시스템 접근, 데이터베이스 쿼리, API 통합 등 다양한 서비스와의 상호 작용을 지원하며 , 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 시스템과의 연결을 가능하게 하여 AI 어시스턴트가 필요한 데이터에 접근하고 작업을 수행할 수 있도록 한다 . Claude Desktop과 MCP 서버를 함께 사용하면 컴퓨터의 파일 시스템에서 파일을 읽고 쓰는 것도 가능하다 . 웹 검색 및 브라우저 자동화 분야에서도 Brave Search, Puppeteer 등의 MCP 서버를 통해 웹 검색 기능 및 브라우저 자동화 기능을 LLM에 제공할 수 있으며 , Slack, Google Drive, Notion 등 생산성 및 협업 도구와의 연동을 통해 메시지 관리, 파일 접근, 작업 저장 등의 기능을 LLM에 통합할 수 있다 . 이처럼 MCP는 3D 콘텐츠 제작, 소프트웨어 개발, 업무 자동화, 정보 검색 등 다양한 분야에서 LLM의 활용 가능성을 크게 확장하며, 기존 애플리케이션과 서비스를 지능적으로 연결하여 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고 있다.
2. MCP 서버 설치
MCP 서버를 설치하기 전에 운영 체제별 필수 구성 요소를 확인하고 준비해야 한다. Windows 환경에서는 Node.js (20 이상), npm, TypeScript (5.0 이상) (Node.js 서버의 경우) 및 Python 3.10 이상 (Python 기반 서버의 경우)이 필요하며 , macOS 환경에서는 Node.js, npm , Python 3.10 이상 , uv 가 필요하고, Linux 환경에서는 Python 3.10 이상 및 uv 가 필요하다. 또한, 서버 유형에 따라 npm (Node.js 서버용) 또는 uv (Python 기반 서버용) 와 같은 패키지 관리자가 필요하다. GitHub 연동 서버의 경우에는 GitHub 토큰이, Notion 연동 서버의 경우에는 Notion API 키와 같은 API 키 및 토큰을 미리 생성하고 준비해야 한다 . 환경 변수(API 키, 토큰 등)를 저장하기 위한 .env 파일도 필요할 수 있다 . Anthropic에서 제공하는 Claude Desktop과 같이 MCP를 지원하는 클라이언트 애플리케이션이 설치되어 있어야 한다 . MCP 서버 설치는 사용하는 운영 체제와 설치하려는 특정 서버의 요구 사항에 따라 크게 달라지므로, 사전에 필요한 구성 요소를 확인하고 준비하는 것이 중요하다. 다양한 MCP 서버는 서로 다른 프로그래밍 언어와 라이브러리를 기반으로 개발되었을 수 있으므로, 설치 전에 해당 서버의 문서를 참조하여 필수 구성 요소를 정확히 파악해야 한다.
운영 체제별 MCP 서버 설치 방법은 다음과 같다.
Windows 환경
Node.js 서버를 설치하려면 Node.js (v18.x 이상 권장) 및 npm을 먼저 설치해야 한다 (https://nodejs.org/ 에서 다운로드) . MCP CLI를 사용하여 새 프로젝트를 생성하려면 명령 프롬프트에서 npm install -g mcp-framework를 실행한 후 mcp create my-mcp-server 명령어를 사용하여 프로젝트를 생성하고, 프로젝트 디렉토리로 이동하여 npm install 명령어를 실행한다 . 전역 npm을 사용하여 특정 MCP 서버 패키지를 설치하려면 npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem과 같은 명령어를 사용한다 . 서버 설정을 Claude Desktop에 추가하려면 %AppData%\Claude Desktop\ 경로에 있는 claude_desktop_config.json 파일을 생성하거나 편집하여 서버 설정을 JSON 형식으로 추가한다 . Windows에서는 파일 경로를 지정할 때 슬래시 대신 이중 백슬래시(\\)를 사용해야 한다 .
Python 서버를 설치하려면 Python 3.10 이상을 먼저 설치해야 한다 (https://www.python.org/downloads/). uv 패키지 관리자를 설치하려면 명령 프롬프트에서 pip install uv 명령어를 실행하거나, PowerShell에서 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" 명령어를 실행한다 . 가상 환경을 생성하고 활성화하려면 uv venv 명령어를 실행한 후 .venv\Scripts\activate 명령어를 실행한다. 필요한 패키지를 설치하려면 uv add "mcp[cli]" requests python-dotenv notion-client과 같은 명령어를 사용한다 . 서버 설정을 Claude Desktop에 추가하려면 claude_desktop_config.json 파일을 편집한다 .
Windows 환경에서는 Node.js와 Python 기반 서버 모두 설치 가능하며, 각 서버 유형에 맞는 패키지 관리자(npm, uv)와 설정 방법을 따라야 한다. 특히 claude_desktop_config.json 파일의 경로 표기법에 주의해야 한다. Windows는 다양한 개발 환경을 지원하지만, 파일 시스템 및 명령행 도구 사용 방식이 다른 운영 체제와 차이가 있을 수 있다. 따라서, 각 MCP 서버의 설치 지침을 주의 깊게 읽고, Windows 환경에 맞는 설정을 적용해야 한다.
macOS 환경
Node.js 서버를 설치하려면 Node.js 및 npm을 먼저 설치해야 한다 (Homebrew 사용 권장: brew install node) . 전역 npm을 사용하여 특정 MCP 서버 패키지를 설치하려면 터미널에서 npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem과 같은 명령어를 사용한다 . 서버 설정을 Claude Desktop에 추가하려면 claude_desktop_config.json 파일(~/Library/Application Support/Claude/)을 생성하거나 편집하여 서버 설정을 JSON 형식으로 추가한다 . macOS에서는 파일 경로를 지정할 때 슬래시(/)를 사용한다.
Python 서버를 설치하려면 Python 3.10 이상을 먼저 설치해야 한다 (https://www.python.org/downloads/). uv 패키지 관리자를 설치하려면 터미널에서 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 명령어를 실행한다 . 가상 환경을 생성하고 활성화하려면 uv venv 명령어를 실행한 후 source .venv/bin/activate 명령어를 실행한다. 필요한 패키지를 설치하려면 uv add "mcp[cli]" httpx과 같은 명령어를 사용한다 . 서버 설정을 Claude Desktop에 추가하려면 claude_desktop_config.json 파일을 편집한다 .
macOS 환경에서는 Homebrew를 통해 Node.js, npm, uv 등 필요한 도구를 쉽게 설치할 수 있으며, 설정 파일 경로는 ~/Library/Application Support/Claude/이다. macOS는 개발자에게 친숙한 환경을 제공하며, Homebrew와 같은 강력한 패키지 관리자를 통해 다양한 개발 도구를 효율적으로 관리할 수 있다. MCP 서버 설치 시에도 이러한 장점을 활용하여 간편하게 환경을 구성할 수 있다.
Linux 환경
Node.js 서버를 설치하려면 Node.js 및 npm을 먼저 설치해야 한다 (sudo apt install nodejs npm -y 등) . 전역 npm을 사용하여 특정 MCP 서버 패키지를 설치하려면 터미널에서 npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem과 같은 명령어를 사용한다 . 서버 설정을 Claude Desktop에 추가하려면 claude_desktop_config.json 파일(~/.config/Claude/ 또는 유사 경로)을 생성하거나 편집하여 서버 설정을 JSON 형식으로 추가한다 .
Python 서버를 설치하려면 Python 3.10 이상을 먼저 설치해야 한다. uv 패키지 관리자를 설치하려면 터미널에서 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 또는 pip install uv 명령어를 실행한다 . 가상 환경을 생성하고 활성화하려면 uv venv 명령어를 실행한 후 source .venv/bin/activate 명령어를 실행한다. 필요한 패키지를 설치하려면 uv add "mcp[cli]" httpx과 같은 명령어를 사용한다 . 서버 설정을 Claude Desktop에 추가하려면 claude_desktop_config.json 파일을 편집한다 .
Linux 환경에서는 다양한 배포판에 따라 패키지 관리 방법이 다를 수 있으므로, 해당 배포판에 맞는 명령어를 사용하여 Node.js, npm, uv 등을 설치해야 한다. 설정 파일 경로는 배포판 및 클라이언트 애플리케이션에 따라 다를 수 있다. Linux는 다양한 배포판을 가지고 있으며, 각 배포판은 고유한 패키지 관리 시스템을 사용한다. 따라서, MCP 서버 설치 시에는 사용하고 있는 Linux 배포판에 맞는 설치 방법을 확인하고 따라야 한다.
서버 설정을 위해 claude_desktop_config.json 파일에 mcpServers 객체를 생성하고, 각 서버에 대한 설정을 JSON 형식으로 추가한다 . 각 서버 설정은 서버 이름, 실행 명령어(command), 인수(args), 환경 변수(env) 등을 포함할 수 있다. 실행 명령어는 npx, uvx, node, python 등을 사용할 수 있으며, 서버의 종류와 설치 방식에 따라 적절히 선택해야 한다. 인수는 서버 실행에 필요한 추가적인 파라미터를 전달하는 데 사용되며 (예: 파일 경로, API 키) , 환경 변수는 서버가 작동하는 데 필요한 환경 설정을 제공한다 (예: API 키, 데이터베이스 연결 정보) .
다음은 macOS 환경에서의 설정 예시이다 :
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/Desktop", "/Users/username/Downloads" ]
},
"brave-search": {
"command": "npx",
"args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search" ],
"env": {
"BRAVE_API_KEY": "YOUR_BRAVE_API_KEY"
}
},
"git-markdown": {
"command": "uvx",
"args": [ "mcp-server-git", "--repository", "/Users/richardhightower/src/project-markdown-creator" ]
},
"git-meeting-buddy": {
"command": "uvx",
"args": [ "mcp-server-git", "--repository", "/Users/richardhightower/src/meeting_buddy/pythonProject" ]
}
}
}
claude_desktop_config.json 파일의 정확한 구성은 MCP 서버의 성공적인 실행과 클라이언트 애플리케이션과의 연결에 결정적인 영향을 미친다. JSON 형식 오류나 잘못된 명령어/인수는 서버 연결 실패의 주요 원인이 될 수 있다. 구성 파일은 클라이언트 애플리케이션이 어떤 MCP 서버를 시작하고 어떻게 통신해야 하는지를 정의하므로, 각 설정 항목의 의미와 형식을 정확히 이해하고, 설치하려는 특정 서버의 문서에 따라 올바르게 구성해야 한다.
MCP 서버 설치 시 발생 가능한 문제점으로는 Node.js 또는 Python 버전 호환성 문제, 필수 패키지 누락 또는 설치 오류, API 키 또는 토큰 설정 오류, claude_desktop_config.json 파일의 문법 오류 (JSON 형식), 잘못된 파일 경로 또는 권한 문제, 서버 프로세스 실행 실패 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 오류 메시지 및 로그를 주의 깊게 확인하고, 서버 문서 및 커뮤니티 정보를 참고하여 단계적으로 문제 해결을 시도해야 한다. 예를 들어, 서버가 Claude Desktop에 나타나지 않는 경우, 설정 파일의 문법, 프로젝트 경로 (절대 경로 사용 여부), Claude Desktop 재시작 여부, 파일 경로 유효성 등을 확인해야 하며 , Claude가 도구를 사용하려고 시도했지만 실패한 경우에는 Claude 로그 확인, 서버 빌드 및 실행 상태 확인, Claude Desktop 재시작 등을 시도해 볼 수 있다 . Claude Desktop의 로그 파일(~/Library/Logs/Claude/ 또는 %APPDATA%\Claude\logs)을 확인하여 서버 연결 및 실행 관련 오류 정보를 얻을 수 있다 .
3. MCP 클라이언트 설치
MCP 클라이언트를 설치하기 전에 통신할 MCP 서버가 먼저 설치 및 구성되어 정상적으로 실행되고 있어야 한다 . 클라이언트를 개발할 환경(Python, Node.js 등)이 설정되어 있어야 하며 , MCP 클라이언트 개발에 필요한 SDK(Python SDK, TypeScript SDK 등)가 설치되어 있어야 한다 . Anthropic Claude와 연동하는 클라이언트의 경우에는 Anthropic API 키를 준비해야 한다 . Python 기반 클라이언트 개발 시에는 가상 환경(venv, virtualenv 등)을 사용하는 것이 권장된다 . MCP 클라이언트는 MCP 서버와 통신하여 기능을 활용하므로, 클라이언트 설치 전에 서버가 제대로 작동하는지 확인하는 것이 필수적이다. 또한, 클라이언트 개발 환경과 필요한 SDK를 미리 준비해야 효율적인 개발이 가능하다. 클라이언트-서버 아키텍처에서 클라이언트는 서버가 제공하는 기능을 호출하고 그 결과를 사용자에게 보여주는 역할을 하므로, 서버가 준비되지 않으면 클라이언트는 연결할 대상이 없어 제대로 작동할 수 없다.
운영 체제별 MCP 클라이언트 설치 방법은 다음과 같다.
Windows 환경
Python 클라이언트를 설치하려면 Python을 최신 버전으로 설치하고 (https://www.python.org/downloads/), uv 패키지 관리자를 설치해야 한다 (pip install uv). 가상 환경을 생성하고 활성화한 후 (python -m venv .venv, .venv\Scripts\activate), MCP Python SDK를 설치한다 (uv add mcp). Anthropic Claude와 연동하는 경우에는 uv add anthropic python-dotenv도 함께 설치한다 .
Node.js 클라이언트를 설치하려면 Node.js 및 npm을 설치하고 (https://nodejs.org/), 프로젝트 디렉토리를 생성한 후 이동한다 (mkdir mcp-client, cd mcp-client). npm 프로젝트를 초기화하고 (npm init -y), MCP TypeScript SDK를 설치한다 (npm install @modelcontextprotocol/sdk). Anthropic Claude와 연동하는 경우에는 npm install anthropic dotenv도 함께 설치한다 .
Windows 환경에서 MCP 클라이언트를 개발하기 위해서는 Python 또는 Node.js 개발 환경을 구축하고, 해당 언어에 맞는 MCP SDK를 설치해야 한다. MCP는 다양한 언어의 SDK를 제공하므로, 개발자는 익숙한 언어를 선택하여 클라이언트를 개발할 수 있다. Windows에서는 Python과 Node.js 모두 널리 사용되며, 각 언어별 설치 방법과 SDK 사용법을 숙지해야 한다.
macOS 환경
Python 클라이언트는 Windows와 동일한 방법으로 설치 가능하다 . Node.js 클라이언트 또한 Windows와 동일한 방법으로 설치 가능하다 . macOS 환경에서도 Python 및 Node.js 기반 MCP 클라이언트 개발이 용이하며, 설치 방법은 Windows와 유사하다. macOS는 개발 친화적인 환경을 제공하며, 다양한 개발 도구 및 라이브러리를 쉽게 설치하고 사용할 수 있다. MCP 클라이언트 개발 시에도 이러한 장점을 활용하여 효율적으로 환경을 구성할 수 있다.
Linux 환경
Python 클라이언트는 Windows와 동일한 방법으로 설치 가능하다 . Node.js 클라이언트 또한 Windows와 동일한 방법으로 설치 가능하다 . Linux 환경에서도 Python 및 Node.js 기반 MCP 클라이언트 개발이 가능하며, 설치 방법은 Windows 및 macOS와 유사하다. Linux는 서버 환경뿐만 아니라 클라이언트 개발 환경으로도 널리 사용되며, 다양한 LLM 및 AI 관련 라이브러리와의 호환성이 뛰어나다.
클라이언트 설정을 위해 Anthropic API 키를 .env 파일에 저장하고 클라이언트 코드에서 로드하여 사용한다 . MCP 서버와의 연결 설정을 클라이언트 코드에 구현해야 한다. 이는 서버의 주소(stdio의 경우 실행 명령어, HTTP SSE의 경우 URL) 및 통신 방식(stdio 또는 HTTP)을 포함한다 . 필요한 경우, 서버에서 제공하는 도구 및 리소스를 클라이언트에서 사용할 수 있도록 초기화 및 로드하는 과정을 구현해야 한다 . 사용자 쿼리를 처리하고, 필요한 경우 서버에 도구를 호출하며, 서버로부터 받은 응답을 처리하여 사용자에게 보여주는 로직을 구현해야 한다 . 클라이언트 설정은 어떤 MCP 서버와 상호 작용할 것인지, 서버의 기능을 어떻게 사용할 것인지, 그리고 그 결과를 사용자에게 어떻게 보여줄 것인지를 정의하는 중요한 단계이다. 클라이언트는 사용자의 입력을 받아 서버에 전달하고, 서버의 응답을 해석하여 사용자에게 의미 있는 방식으로 제공해야 하므로, 클라이언트의 설정 및 구현은 사용 목적과 요구 사항에 따라 신중하게 이루어져야 한다.
클라이언트 설치 시 발생 가능한 문제점으로는 MCP 서버 연결 실패, 잘못된 서버 스크립트 경로 (FileNotFoundError), 필수 API 키 누락 또는 잘못된 값, 클라이언트 코드의 오류 (구문 오류, 논리 오류 등), 서버 응답 시간 초과 (TimeoutError) 등이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 오류 메시지를 확인하고, 서버 상태를 점검하며, 클라이언트 코드의 논리적 흐름을 추적하는 것이 도움이 된다. 예를 들어, 서버 연결에 실패하는 경우, 서버가 실행 중인지, 네트워크 연결에 문제가 없는지, 서버 주소 설정이 올바른지 등을 확인해야 한다 . 클라이언트 개발자는 오류 메시지를 주의 깊게 살펴보고, 서버가 정상적으로 작동하는지 확인해야 하며, 디버깅 도구를 사용하여 클라이언트 코드의 실행 과정을 단계별로 확인하는 것도 효과적인 문제 해결 방법이다.
4. 서버와 클라이언트 간 통신 방식 및 데이터 교환 형식
MCP 서버와 클라이언트 간의 주요 통신 방식은 Stdio (Standard Input/Output)와 SSE (Server-Sent Events) 두 가지이다 . Stdio 방식은 클라이언트가 MCP 서버를 로컬 하위 프로세스로 실행하고 표준 입력 및 출력을 통해 직접 통신하는 방식이다 . 이 방식은 로컬 통합 및 명령줄 도구에 적합하며, 간단한 프로세스 통신에 유용하다. 클라이언트는 서버 실행 명령어를 지정하고, 서버는 표준 출력으로 응답을 보낸다. 반면, SSE 방식은 클라이언트가 서버에 SSE 채널을 요청하여 서버로부터 이벤트를 수신하고, HTTP POST 요청을 통해 명령을 전송하는 방식이다 . 이 방식은 웹 애플리케이션 및 분산 시스템에 적합하며, 서버에서 클라이언트로의 단방향 스트리밍이 필요한 경우 유용하다. 클라이언트는 서버의 SSE 엔드포인트 URL을 지정하고, 서버는 SSE를 통해 비동기적으로 응답을 보낸다. MCP는 이 두 가지 주요 전송 방식 외에도 사용자 정의 전송 방식을 구현할 수 있는 유연성을 제공한다 . MCP는 다양한 통신 방식을 지원하여 다양한 환경 및 요구 사항에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되었다. Stdio는 로컬 환경에서 간단하고 효율적인 통신을 제공하며, SSE는 원격 환경에서 실시간 데이터 스트리밍을 가능하게 한다. 통신 방식의 선택은 서버와 클라이언트의 물리적 위치, 네트워크 환경, 데이터 전송 방향 및 실시간성 요구 사항 등 다양한 요인에 따라 결정된다. MCP는 이러한 다양한 시나리오를 모두 포괄할 수 있도록 여러 가지 옵션을 제공한다.
MCP는 클라이언트와 서버 간의 메시지 교환 형식으로 JSON-RPC 2.0을 사용한다 . JSON-RPC 2.0은 요청(method, params), 응답(result 또는 error), 알림(method, params)과 같은 구조화된 메시지 형식을 정의하여 클라이언트와 서버 간의 통신을 표준화한다. 모든 전송 방식(stdio, SSE 등)은 JSON-RPC 2.0 형식을 사용하여 메시지를 교환한다 . JSON-RPC 2.0의 채택은 MCP 기반 시스템의 상호 운용성을 높이고, 다양한 언어 및 플랫폼 간의 통신을 용이하게 한다. JSON은 널리 사용되는 경량 데이터 교환 형식이며, 다양한 프로그래밍 언어에서 쉽게 파싱하고 생성할 수 있다. JSON-RPC 2.0은 JSON을 기반으로 원격 프로시저 호출(RPC)을 위한 표준화된 방법을 제공하여, MCP 클라이언트와 서버가 서로의 기능을 호출하고 결과를 주고받는 과정을 명확하게 정의한다.
MCP 통신은 잠재적인 보안 위협에 노출될 수 있으므로, 데이터 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장하기 위한 적절한 보안 조치를 구현하는 것이 필수적이다 . 원격 통신(예: SSE)을 사용하는 경우 TLS(Transport Layer Security)를 사용하여 통신을 암호화하는 것이 권장되며, 클라이언트와 서버 간의 연결을 설정할 때 적절한 인증 메커니즘을 구현하여 무단 접근을 방지해야 한다. 클라이언트와 서버 간에 주고받는 모든 메시지에 대한 유효성 검사를 수행하여 악의적인 데이터나 형식 오류를 방지해야 하며, 서버는 클라이언트의 요청에 따라 외부 리소스에 접근할 수 있으므로, 각 클라이언트에게 필요한 최소한의 권한만 부여하고, 리소스 접근을 엄격하게 제어해야 한다. DoS(Denial of Service) 공격과 같은 잠재적인 위협에 대비하여 요청 속도 제한과 같은 메커니즘을 구현하는 것을 고려해야 한다 .
5. MCP 활용 사례 및 실제 적용 방법
MCP는 다양한 분야에서 LLM 기반 애플리케이션의 활용 가능성을 크게 확장하며, 기존 시스템과의 원활한 통합을 통해 생산성 향상 및 새로운 가치 창출에 기여할 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 분야에서는 IDE(통합 개발 환경)와 연동하여 코드 분석, 오류 진단, 코드 완성 등의 기능을 제공하는 MCP 서버를 개발하여 개발 생산성을 향상시킬 수 있다 . 콘텐츠 관리 분야에서는 콘텐츠 관리 시스템(CMS)과 연결되는 MCP 서버를 구축하여 LLM이 콘텐츠를 검색, 요약, 생성 또는 편집하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 한다 . 업무 자동화 분야에서는 이메일, 캘린더, 협업 도구 등 다양한 업무 관련 애플리케이션과 연동되는 MCP 서버를 개발하여 회의 예약, 알림 전송, 정보 공유 등의 작업을 자동화할 수 있다 . 데이터 분석 분야에서는 데이터베이스, API, 클라우드 스토리지 등 다양한 데이터 소스와 연결되는 MCP 서버를 구축하여 LLM이 데이터를 추출, 분석, 시각화하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 한다 . 스마트 홈/IoT 분야에서는 스마트 홈 플랫폼 또는 IoT 장치와 통신하는 MCP 서버를 개발하여 LLM을 통해 조명 제어, 온도 조절, 보안 시스템 관리 등의 작업을 수행할 수 있다 . 이 외에도 교육 및 연구, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 MCP를 활용하여 LLM의 기능을 확장하고 자동화를 구현할 수 있다.
실제 시스템에 MCP를 통합하는 방법은 먼저 통합하려는 시스템의 기능, 데이터 구조, 필요한 LLM 기능 등을 분석하여 MCP를 어떻게 활용할 것인지 정의하는 것으로 시작된다. 분석 결과를 바탕으로 필요한 기능을 제공하는 MCP 서버를 직접 개발하거나, 기존에 개발된 오픈 소스 또는 상용 MCP 서버를 선택한다 . 사용할 LLM 애플리케이션에 맞는 MCP 클라이언트를 직접 개발하거나, 해당 애플리케이션이 제공하는 MCP 클라이언트 기능을 활용한다 . 개발 또는 선택한 MCP 서버 및 클라이언트를 해당 운영 체제 및 환경에 맞게 설치하고 구성한다 (2번, 3번 섹션 참조). 클라이언트 코드에서 MCP 서버와 통신하여 필요한 기능을 호출하고, 서버로부터 받은 응답을 처리하여 LLM과 통합하는 로직을 구현한다 . 필요한 경우, LLM 애플리케이션의 사용자 인터페이스에 MCP 기능을 통합하여 사용자가 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 통합된 시스템을 충분히 테스트하여 정상적으로 작동하는지 확인하고, 실제 환경에 배포한다. MCP를 실제 시스템에 통합하는 과정은 사용하려는 특정 서버와 클라이언트, 그리고 시스템의 요구 사항에 따라 맞춤형으로 이루어져야 한다. 표준화된 프로토콜이지만, 성공적인 통합을 위해서는 신중한 설계, 개발, 테스트가 필수적이다.
MCP를 활용한 개발 워크플로우는 일반적으로 기획 및 설계, 개발 환경 구축, MCP 서버 개발, MCP 클라이언트 개발, 통합 및 테스트, 배포 및 유지 관리의 단계를 거친다. 먼저 어떤 기능을 LLM과 외부 시스템을 통해 구현할 것인지 정의하고, MCP 서버와 클라이언트의 역할을 분담한다. 필요한 개발 도구(IDE, SDK, 패키지 관리자 등)를 설치하고, MCP 개발 환경을 설정한다. 필요한 기능을 제공하는 MCP 서버를 개발한다. Anthropic의 Python 또는 TypeScript SDK를 활용하면 서버 개발을 용이하게 할 수 있으며 , 기존에 개발된 오픈 소스 서버를 활용하는 것도 좋은 방법이다 . LLM 애플리케이션과 MCP 서버 간의 통신을 담당하는 클라이언트를 개발한다. Anthropic의 SDK 또는 커뮤니티에서 제공하는 클라이언트 라이브러리를 활용할 수 있다 . 개발된 서버와 클라이언트를 통합하고, 다양한 시나리오에서 정상적으로 작동하는지 테스트한다. MCP Inspector와 같은 디버깅 도구를 활용하여 문제를 해결할 수 있다 . 마지막으로, 개발 및 테스트가 완료된 시스템을 실제 환경에 배포하고, 지속적인 모니터링과 업데이트를 통해 안정적으로 운영될 수 있도록 관리한다. MCP를 활용한 개발 워크플로우는 기존 소프트웨어 개발 프로세스와 유사하지만, LLM과의 통합이라는 특성과 MCP의 클라이언트-서버 아키텍처를 고려해야 한다. MCP는 외부 시스템과의 통합을 표준화하여 개발 과정을 단순화하고 효율성을 높일 수 있으며, 개발자는 MCP의 기능을 활용하여 LLM 기반의 지능적인 애플리케이션을 더 쉽고 빠르게 구축할 수 있다.
6. MCP 관련 문제 해결 및 팁
MCP 사용 시 서버가 Claude Desktop에 나타나지 않는 경우, claude_desktop_config.json 파일의 문법을 확인하고 , 프로젝트 경로가 절대 경로인지 확인해야 한다 (상대 경로는 인식되지 않을 수 있음) . 또한, Claude Desktop을 완전히 재시작하고 , 설정 파일에 포함된 파일 경로가 유효한 절대 경로인지 확인해야 한다 . Claude의 로그 파일(~/Library/Logs/Claude/ 또는 %APPDATA%\Claude\logs)을 확인하여 서버 연결 실패 원인을 파악하는 것도 도움이 된다 . Claude가 도구를 사용하려고 시도했지만 실패한 경우에는 Claude의 로그 파일에서 오류를 확인하고 , 서버가 오류 없이 빌드되고 실행되는지 확인해야 한다 (터미널에서 직접 서버 실행을 시도해 볼 수 있음) . Claude Desktop을 재시작하는 것도 문제 해결에 도움이 될 수 있다 . 서버 초기화에 문제가 있는 경우, 명령어 실행 경로가 올바른지 (절대 경로 사용 권장) , 필요한 파일이 누락되지 않았는지 , 파일 권한에 문제가 없는지 , 환경 변수가 올바르게 설정되었는지 등을 확인해야 한다. MCP 사용 시 발생하는 문제점은 주로 설정 오류, 경로 문제, 종속성 누락 등과 관련되어 있으며, 로그 파일 확인 및 꼼꼼한 설정 검토를 통해 해결할 수 있다. MCP는 비교적 새로운 기술이므로, 아직 완벽하게 안정화되지 않았거나 문서화가 부족한 부분이 있을 수 있다. 문제 발생 시 공식 문서, 커뮤니티 포럼, GitHub 이슈 등을 참고하여 해결 방안을 모색하는 것이 중요하다.
MCP 기반 시스템의 성능을 최적화하기 위해서는 claude_desktop_config.json 파일에서 실제로 사용하려는 MCP 서버만 활성화하여 클라이언트 애플리케이션의 리소스 사용량을 줄이고 , 서버 측에서 불필요한 데이터 처리나 연산을 최소화하고, 클라이언트 측에서도 받은 데이터를 효율적으로 처리하도록 구현해야 한다. 시간이 오래 걸리는 작업은 비동기적으로 처리하여 클라이언트 애플리케이션의 응답성을 유지하고, 자주 사용되는 데이터나 결과를 캐싱하여 서버에 대한 불필요한 요청을 줄이는 것도 좋은 방법이다. 클라이언트와 서버 간에 전송되는 데이터의 크기를 줄이기 위해 압축 기술을 적용하는 것을 고려할 수도 있다. MCP 기반 시스템의 성능은 서버 및 클라이언트의 구현 방식, 네트워크 환경 등 다양한 요인에 따라 영향을 받을 수 있다. 성능 최적화를 위해서는 시스템의 병목 지점을 파악하고, 효율적인 자원 관리 및 데이터 처리 방식을 적용해야 한다. 성능 문제는 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치므로, 개발 단계에서부터 성능을 고려하여 시스템을 설계하고, 지속적인 모니터링과 프로파일링을 통해 성능 개선 기회를 찾아야 한다.
MCP를 효율적으로 활용하기 위해서는 Anthropic에서 제공하는 공식 문서 및 SDK, 그리고 다양한 예제 코드를 참고하여 MCP의 기본 개념과 사용법을 익히고 , MCP 관련 GitHub 저장소, Discord 채널 등 커뮤니티에 참여하여 다른 개발자들과 정보를 교환하고 질문하는 것이 도움이 된다 . MCP 서버의 기능을 테스트하고 디버깅하는 데 유용한 MCP Inspector 도구를 적극적으로 활용하고 , MCP 서버를 개발하고 배포할 때 보안 취약점을 주의하고, 안전한 통신 및 데이터 처리를 위한 보안 조치를 적용해야 한다 . MCP는 빠르게 발전하는 기술이므로, 최신 정보를 지속적으로 학습하고 새로운 기능을 익히도록 노력해야 한다. MCP를 효율적으로 활용하기 위해서는 꾸준한 학습과 정보 공유, 그리고 실제 개발 경험 축적이 중요하다. MCP는 아직 초기 단계의 기술이므로, 앞으로 더 많은 기능이 추가되고 개선될 것으로 예상된다. 따라서, 지속적인 학습을 통해 새로운 기술 변화에 발맞춰 나가야 한다.
7. MCP와 유사하거나 관련된 기술 비교 분석
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 대규모 언어 모델 (LLM)이 외부 정보 소스 및 도구와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 데 특화된 프로토콜로서, 기존의 기술 및 프로토콜과는 차별화되는 특징을 가진다. 예를 들어, Language Server Protocol (LSP)은 프로그래밍 언어와 개발 도구 간의 통합을 위한 프로토콜로, MCP와 유사한 클라이언트-서버 아키텍처를 사용하지만, 주로 코드 편집 및 분석에 초점을 맞추는 반면, MCP는 LLM과 외부 데이터/도구 간의 일반적인 상호 작용을 위한 프로토콜이다 . LSP는 오랜 기간 사용되어 안정적이며, 다양한 언어 및 도구에서 지원한다는 장점이 있지만, LLM의 컨텍스트 제공 및 도구 사용에 특화된 기능은 부족하다는 단점이 있다. OpenAI Function Calling은 OpenAI 모델이 외부 함수를 호출할 수 있도록 하는 기능으로, MCP와 유사하게 LLM이 외부 기능을 활용할 수 있도록 하지만, OpenAI 특정 모델에 종속적이며, MCP와 같은 표준화된 프로토콜은 아니다 . OpenAI 생태계 내에서 간편하게 사용할 수 있다는 장점이 있지만, 특정 플랫폼에 종속적이며, 다양한 데이터 소스 및 도구와의 통합에 유연성이 떨어진다는 단점이 있다. Unified Intent Mediator (UIM) Protocol은 AI 에이전트 간의 상호 작용 및 의도 중재를 위한 프로토콜로, MCP와 유사하게 AI 시스템 간의 통신을 목표로 하지만, 더 추상적인 수준에서 작동하며, 실제 데이터 연결 및 도구 실행에 대한 구체적인 구현은 필요하다 . 보안 및 윤리적 고려 사항을 강조하며, 동적 의도 처리에 강점을 가진다는 장점이 있지만, MCP나 OpenAI Function Calling에 비해 실제 적용 사례가 적고, 개발자 채택에 의존적이라는 단점이 있다. MCP는 LLM이 외부 세계와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 데 특화된 프로토콜로서, LSP는 개발 생산성 향상에, OpenAI Function Calling은 특정 모델의 기능 확장에, UIM은 AI 에이전트 간 협업에 각각 초점을 맞춘다. 각 기술은 고유한 장점과 단점을 가지고 있으며, 사용 사례와 목표에 따라 적합한 기술을 선택해야 한다. MCP는 다양한 LLM 및 외부 시스템과의 통합을 위한 범용적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 한다.
Anthropic 외 다른 기업에서도 LLM과 외부 시스템 간의 상호 작용을 위한 유사한 프로토콜 또는 프레임워크를 개발할 가능성이 있으며 , OpenAI Function Calling과 같은 LLM의 외부 기능 호출 기능이 더욱 발전하고 표준화될 수 있다 . Web of Things (WoT)와 같은 기존 IoT 표준과의 통합을 통해 다양한 장치 및 서비스와의 연동이 강화될 수도 있다 . MCP는 아직 초기 단계의 기술이며, 향후 경쟁 기술의 발전, 표준화 노력, 그리고 다양한 플랫폼 및 도구에서의 지원 확대에 따라 발전 방향이 크게 달라질 수 있다. MCP의 성공적인 확산을 위해서는 개발자 커뮤니티의 적극적인 참여와 다양한 기업 및 단체의 협력이 중요하며, 기존 기술과의 차별화된 장점을 지속적으로 부각하고 새로운 사용 사례를 발굴해야 한다.
표 1: MCP와 유사 기술 비교
| 주요 목적 | LLM과 외부 데이터/도구 간 표준화된 양방향 통신 및 통합 | 개발 도구와 프로그래밍 언어 간의 언어 서비스 기능 표준화 | LLM이 외부 함수를 안전하고 구조화된 방식으로 호출할 수 있도록 지원 | AI 에이전트 간의 의도 이해, 중재 및 실행을 위한 표준화된 프레임워크 |
| 아키텍처 | 클라이언트-서버 | 클라이언트-서버 | 특정 모델 기능 | 정의된 아키텍처는 있지만 구현에 따라 다를 수 있음 |
| 통신 방식 | Stdio, HTTP SSE 등 다양한 전송 방식 지원 | JSON-RPC over Stdio, HTTP 등 | API 호출 (OpenAI API) | 정의되지 않음 |
| 데이터 교환 형식 | JSON-RPC 2.0 | JSON-RPC 2.0 | JSON | 명시적으로 정의되지 않음 |
| LLM 종속성 | 낮음 (개방형 표준, 다양한 LLM과 연동 가능) | 낮음 | 높음 (OpenAI 특정 모델에 종속적) | 낮음 |
| 데이터 소스/도구 통합 유연성 | 높음 (다양한 유형의 데이터 소스 및 도구와 통합 용이) | 낮음 (주로 프로그래밍 언어 관련 기능에 초점) | 중간 (OpenAI 플랫폼 및 연결된 앱에 제한적) | 높음 (다양한 유형의 에이전트 및 서비스와 통합 가능) |
| 성숙도 | 초기 단계 (2024년 11월 공개) | 성숙 단계 (오랜 기간 사용되어 안정적) | 중간 단계 (OpenAI API를 통해 활발히 사용 중) | 초기 단계 (개념적 제안 및 일부 구현 존재) |
8. 결론
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 정보 소스 및 도구와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 혁신적인 기술로서, LLM 기반 AI 애플리케이션 개발의 복잡성을 줄이고 상호 운용성을 크게 향상시키는 데 핵심적인 역할을 수행한다. 다양한 데이터 소스 및 도구와의 표준화된 연결을 통해 LLM의 컨텍스트 인식 능력을 확장하고, 이전에는 불가능했던 새로운 기능과 사용 사례를 가능하게 함으로써 AI 기술의 발전과 활용 영역 확장에 크게 기여할 것으로 기대된다. MCP는 AI 생태계의 지속 가능한 성장과 혁신을 위한 중요한 기반 기술이며, 앞으로 더욱 많은 개발자와 기업들이 MCP를 채택하고 활용함에 따라 그 중요성은 더욱 커질 것이다. MCP는 현재 초기 단계에 있지만, Anthropic을 비롯한 다양한 기업 및 커뮤니티의 활발한 개발과 참여를 통해 앞으로 더욱 다양한 플랫폼 및 도구에서의 지원이 확대될 것으로 예상된다. 보안 취약점 해결 및 성능 향상을 위한 지속적인 기술 발전이 이루어질 것이며, LLM과의 더욱 긴밀하고 효율적인 통합을 위한 새로운 기능들이 추가될 것으로 기대된다. MCP는 LLM 기반 AI 애플리케이션 개발의 새로운 가능성을 제시하고, 다양한 산업 분야에 걸쳐 지능형 서비스 및 솔루션 개발을 촉진함으로써 광범위한 혁신을 이끌어낼 것으로 전망된다.