Model Context Protocol (MCP)

MCP 이전에는 모든 AI 도구가 데이터베이스, API, 외부 서비스를 위한 자체 커스텀 통합을 구축했습니다. 이는 도구 간 중복 작업과 사용자에 대한 벤더 종속을 의미했습니다. MCP는 표준 프로토콜을 정의하여 이 문제를 해결합니다. 도구 제작자는 하나의 MCP 서버를 구축하면, Claude Code, Cursor, Windsurf 등 MCP를 지원하는 모든 AI 에이전트와 함께 작동합니다.

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다. AI 에이전트(클라이언트)는 도구, 리소스, 프롬프트를 노출하는 MCP 서버에 연결합니다. 에이전트가 데이터베이스를 쿼리하거나, 문서를 검색하거나, API를 호출해야 할 때, 적절한 MCP 서버에 표준화된 요청을 보냅니다. 서버는 실제 상호작용을 처리하고 에이전트가 추론할 수 있는 구조화된 결과를 반환합니다.

// Example: MCP server configuration in Claude Code
// ~/.claude/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_..." }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://..." }
    }
  }
}

GitHub, PostgreSQL, Slack, Google Drive, 파일 시스템 및 수십 가지 다른 서비스용 MCP 서버가 있습니다. 커뮤니티가 구축한 통합의 전체 목록은 MCP 서버 레지스트리를 확인하세요.