요즘 AI 에이전트에 대한 관심이 급증하면서 자연스럽게 주목받는 기술이 하나 있습니다. 바로 클로드(Claude)의 MCP (Model Context Protocol)인데요.
MCP는 작년에 개발된 기술입니다만 올해 AI 에이전트가 조명 받으면서 뜨기 시작했습니다. 특히 OpenAI의 CEO 샘 알트먼이 챗GPT에 MCP를 도입하겠다고 밝히면서, MCP는 단순한 부가기능을 넘어 AI 시스템의 표준으로 자리 잡을 가능성이 커졌습니다.
이번 글에서는 MCP가 정확히 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 실질적으로 어떻게 활용할 수 있는지, 제가 직접 실습한 내용을 바탕으로 공유해 보려고 합니다.
MCP란 무엇인가?
MCP는 Model Context Protocol의 약자로, AI 모델이 다양한 서비스나 도구와 효과적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI가 외부 도구나 API와 소통할 수 있도록 해주는 표준화된 인터페이스라고 생각하면 됩니다.
개발자들이 API를 통해 여러 서비스를 연결하고 조작하듯, AI도 MCP를 통해 구글 캘린더, 슬랙, 노션 같은 서비스들과 ‘말이 통하는’ 구조를 가질 수 있게 되는 거죠.
MCP 구조: 호스트, 클라이언트, 서버, 리소스
MCP는 아래 네 가지 구성요소로 이루어져 있습니다.
- 호스트 (Host): AI가 구동되는 플랫폼. 예: 클로드, 커서, 윈프 등.
- 클라이언트 (Client): 호스트와 서버 간의 통신을 담당.
- 서버 (Server): 실제 외부 서비스(Google Calendar, Slack 등)와의 연결을 담당.
- 리소스 (Resource): 서버에서 제공하는 세부 기능들.
MCP를 도입하면, 예를 들어 슬랙을 연동하고 싶을 때 복잡한 API 호출이나 인증 과정을 직접 처리하지 않고도, 단순히 MCP 슬랙 서버를 설치해서 바로 활용할 수 있습니다.
실습: Claude Desktop에 MCP 서버 설치하고 활용하기
준비물 설치
- Claude Desktop 앱
- VS Code (설정 파일 편집용)
- Node.js (MCP 서버 로컬 구동용)
실습 시나리오
뉴스 크롤링 및 슬랙 전송
- Firecrawl 서버로 테크크런치에서 AI 뉴스 5개를 가져옴.
- Slack MCP 서버를 통해 해당 뉴스 요약 리포트를 슬랙 채널에 자동 전송.
순서
1. MCP 서버 등록 클로드 설정 파일에 파이어크롤, 슬랙 서버 정보 추가
2. 인증 키 등록 각 서버에 API 키 및 슬랙 토큰 등 환경 변수 입력
3. MCP 재시작 클로드 앱 종료 후 재실행 → MCP 툴 활성화 확인
4. 실습 실행 파이어크롤로 뉴스 수집 → 슬랙 포맷으로 가공 → 전송
시나리오는 단순한 기능 데모 그 이상입니다. 기존에는 브라우저 자동화, API 호출, 포맷 처리, 인증 등을 일일이 코딩해야 가능했던 워크플로우를 단지 프롬프트와 MCP 서버 설정만으로 수행할 수 있게 된 것입니다.
MCP의 장점: 진입장벽은 낮고 확장성은 크다
가장 큰 장점은 표준화입니다. MCP 서버만 붙이면 다양한 서비스를 거의 설정 없이 곧바로 사용할 수 있습니다.
예전 같으면 슬랙에 메시지를 보내려면 API 문서를 참고하고 토큰을 발급받고, HTTP 요청을 직접 작성해야 했지만, 이제는 MCP Slack 서버를 설정 파일에 추가하고 필요한 토큰만 넣으면 끝입니다.
게다가 이런 서버들은 클로드가 직접 제공하기도 하고, 깃허브 커뮤니티나 각 서비스들이 공식적으로 배포하기도 하기 때문에 앞으로 MCP가 더 확산될수록 AI가 손발이 달린 존재처럼 행동할 수 있도록 되게 됩니다.
마무리
Claude의 MCP는 단순한 실험용 기능을 넘어서, AI가 실질적인 작업 도구로 발전하는 데 핵심 역할을 하는 기술입니다. 복잡한 자동화 작업도 설정 몇 줄과 프롬프트 하나로 처리할 수 있으니, 다양한 서비스를 연결하고 싶은 분들이라면 꼭 한 번 직접 써 보시길 추천드립니다.
chatgpt에서도 MCP 지원이 되면 또다시 업데이트 해보도록 하겠습니다.
추가로 MCP 지원 서버들에 대한 리스트입니다.
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