MCP 서버란 무엇인가? AI와 외부 시스템을 연결하는 핵심 인프라

MCP 서버(Model Context Protocol Server)는 AI 모델(예: 챗봇, 코딩 어시스턴트, 지능형 에이전트 등)이 외부 시스템, 데이터, 도구와 안전하고 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 설계된 경량화된 중계 프로그램입니다.
MCP 서버는 AI가 직접 접근할 수 없는 데이터베이스, API, 파일 시스템, 클라우드 앱(예: Notion, Google Drive, Slack, GitHub 등)과 연결되어, AI가 자연어로 명령을 내리면 실제로 필요한 작업을 수행하고 결과를 AI에 전달하는 역할을 합니다.

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MCP 서버의 핵심 역할

외부 시스템과의 연결 브릿지

AI가 직접 접근할 수 없는 다양한 외부 리소스(로컬/원격 데이터, API, 파일, 앱 등)와 연결합니다.
예시: "내 구글 드라이브에서 최신 문서 찾아줘" → 구글 드라이브 API 호출 → 결과 반환

도구(Tools)와 리소스(Resources) 제공

Tools: AI가 호출할 수 있는 함수(예: 슬랙 메시지 전송, DB 쿼리 실행, 파일 생성 등)
Resources: AI가 읽을 수 있는 데이터(예: 파일 목록, DB 데이터, 프로젝트 이슈 등)
Prompts: 반복적 작업을 위한 프롬프트 템플릿 제공

동적 기능 탐색 및 실행

AI가 "이 서버에서 무엇을 할 수 있나요?"라고 물으면, MCP 서버는 사용 가능한 도구와 리소스를 목록으로 제공합니다. AI가 명령을 내리면 해당 도구를 실행하고 결과를 반환합니다.

보안 및 로컬 제어

민감한 데이터가 외부로 유출되지 않도록, MCP 서버를 로컬에 설치해 직접 제어가 가능합니다. 필요에 따라 원격(클라우드) 서버로도 배포할 수 있습니다.

프로토콜 표준화

STDIO(로컬), SSE(원격) 등 표준화된 통신 방식으로 AI와 연결하며, JSON-RPC 2.0 기반 메시지로 명확하고 일관된 통신을 지원합니다.

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MCP 서버의 동작 구조

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 다음 세 가지 핵심 구성요소로 작동합니다:
Host: 사용자가 직접 상호작용하는 앱(예: Claude Desktop, Cursor IDE, 챗봇 등)
MCP Client: 호스트 내부에서 MCP 서버와 연결을 담당하는 중개자로, 서버와의 통신을 관리하고 서버에서 받은 기능/리소스를 Host가 사용할 수 있게 변환합니다.
MCP Server: 외부 시스템과 실제로 연결되어 도구/데이터를 노출하는 서버

동작 예시

1. 사용자가 "내 노션 데이터베이스 내용을 요약해줘"라고 입력
2. MCP Client가 해당 요청을 Notion MCP 서버로 전달
3. MCP 서버가 Notion API에서 데이터를 받아와 요약
4. 결과를 MCP Client → Host → AI가 사용자에게 자연어로 답변

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MCP 서버 구현 예시 (Python)

아래는 MCP 서버에서 간단한 계산기 도구와 인사 메시지 리소스를 제공하는 예시입니다:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Hello World")

# 도구(계산기 기능) 정의
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """두 수를 더합니다."""
    return a + b

@mcp.tool()
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """두 수를 곱합니다."""
    return a * b

# 리소스(인사 메시지) 정의
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")  # 로컬에서 표준 입출력으로 실행

위 코드를 실행하면, AI는 자연어로 "3과 5를 더해줘"라고 요청할 수 있고, MCP 서버는 add 도구를 실행해 결과를 반환합니다. MCP Inspector 등 도구로 서버 기능을 직접 테스트할 수도 있습니다.

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MCP 서버의 세 가지 핵심 기능

MCP 서버는 AI가 무엇을 사용할 수 있는지 알 수 있도록 세 가지 유형의 기능을 정의하고 노출합니다:

Tool (도구)	특정 작업을 실행할 수 있는 함수 인터페이스	이메일 전송, DB 업데이트, 코드 실행
Resource (리소스)	읽기 전용 데이터, AI가 참고할 수 있는 정보	파일 내용, API 결과, DB 쿼리 결과
Prompt (프롬프트)	사용자에게 특정 워크플로우를 안내하는 템플릿	"회의록 요약하기", "코드 리팩토링 요청 템플릿" 등

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실제 활용 예시

GitHub MCP 서버

AI가 오픈 이슈 목록 조회, PR 생성, 코드 커밋 등을 자동화할 수 있습니다. 개발자는 더 이상 오류 메시지나 코드 스니펫을 복사하고 붙여넣을 필요 없이, "비슷한 문제를 레포에서 확인해봐"라고 Claude에게 요청하는 것만으로 충분합니다.

Slack MCP 서버

AI가 메시지 전송, 채널 모니터링, 알림 설정 등을 지원하여 팀 커뮤니케이션을 자동화합니다.

데이터베이스 MCP 서버

AI가 SQL 쿼리 실행, 데이터 분석, 리포트 생성 등을 수행하여 비개발자도 자연어로 복잡한 데이터베이스 질의를 할 수 있습니다.

Custom MCP 서버

사내 시스템, IoT 센서, 파일 시스템 등 다양한 환경에 맞춰 직접 개발할 수 있어 무한한 확장성을 제공합니다.

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2025년 현재 MCP 생태계

2025년 7월 기준, 이미 1,200개 이상의 MCP 서버가 GitHub에 공개되어 있으며, 다음과 같은 주요 플랫폼들이 MCP를 지원하고 있습니다:

• Claude Desktop: 네이티브 MCP 지원으로 최고 호환성
• Cursor, Zed: IDE 환경에서 코딩 어시스턴트와 통합
• Amazon Bedrock: Claude, Llama, Titan 모델 통합 지원
• Azure OpenAI: GPT-4, GPT-3.5 모델과 MCP 연동
• Google Cloud AI: Gemini, PaLM 모델 MCP 어댑터 제공

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마무리

MCP 서버는 AI가 외부 세계와 안전하게 연결되어 실질적인 업무 자동화, 데이터 조회, 도구 실행 등을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.
표준화된 구조 덕분에 다양한 AI 앱과 도구가 손쉽게 확장되고, 기업/개인 모두 자신만의 MCP 서버를 만들어 AI 활용 범위를 크게 넓힐 수 있습니다. 특히 Microsoft의 Windows 11 OS 레벨 지원과 주요 클라우드 플랫폼들의 표준 채택으로, MCP 서버는 AI 생태계의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.