Anthropic의 Model Context Protocol(MCP) : 사용 가이드

오늘은 Anthropic에서 새롭게 발표한 Model Context Protocol(MCP)에 대해 자세히 알아보려고 합니다. AI에 관심이 있는 분이라면 꼭 알아두어야 할 새로운 기술이니 차근차근 살펴보겠습니다.

Introducing the Model Context Protocol

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# MCP가 뭔가요?

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 새롭게 발표한 혁신적인 오픈 소스 프로토콜입니다. 이는 AI 어시스턴트가 다양한 데이터 소스와 직접 상호작용할 수 있게 해주는 표준화된 연결 방식입니다. 특히 주목할 만한 점은 이 프로토콜이 특정 AI 모델에 국한되지 않는다는 것인데 Anthropic의 Claude뿐만 아니라 모든 AI 모델이 이 프로토콜을 통해 비즈니스 도구, 콘텐츠 저장소, 개발 환경 등과 연동될 수 있습니다. 이미 Block, Apollo를 비롯한 여러 기업들이 MCP를 자사 시스템에 도입했으며, Replit, Codium, Sourcegraph 같은 개발 도구 회사들도 MCP 도입을 진행 중이라고 합니다.

좀 더 쉽게 설명하자면:

• 지금까지의 AI: "저는 학습된 데이터만 알고 있어요"
• MCP 적용 후의 AI: "제가 직접 웹 서칭, 구글 드라이브, 슬랙, GitHub 등을 검색해서 최신 정보를 알려드릴 수 있어요!"

아래는 실제 MCP를 적용 전과 후의 답변 결과입니다.

1. 기존 방식:
   • 유저: "Claude, 비트코인의 현재 가격이 얼마인지 알려줘"
   • Claude: "죄송합니다. 실시간 가격 정보에 접근할 수 없어요"
2. MCP 사용:
   • 유저: "Claude, 비트코인의 현재 가격이 얼마인지 검색해서 알려줘"
   • Claude: "Brave Search로 검색해 보니, 현재 비트코인 가격은 $51,234이고, 지난 24시간 동안 3.2% 상승했네요. 이 정보를 파일로 저장해 드릴까요?"

MCP 적용 전 / 후

OpenAI도 얼마 전 ChatGPT에 'Work with Apps'라는 유사한 기능을 발표했습니다.

출처: OpenAI

ChatGPT Plus와 Team 사용자들은 Xcode, VS Code, JetBrains IDE 등 다양한 코딩 앱과 연동하여 더 정확한 답변을 받을 수 있게 되었습니다. 하지만 OpenAI는 이 기술을 오픈 소스로 공개하지 않고 특정 파트너들과의 협력을 통해 제한적으로 테스트하고 있다는 점이 Anthropic의 접근방식과 다릅니다.

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# MCP 시작하기: 따라 하기 가이드

1단계: Claude Desktop 앱 설치

• Anthropic 웹사이트에서 다운로드
• 계정 로그인

2단계: 설정 파일 만들기

# Library/Application Support/Claude 폴더로 이동
cd ~/Library/Application\ Support/Claude
 
# config 파일 생성
touch claude_desktop_config.json

3단계: 서버 설정하기 (Brave Search + Filesystem)

MCP에서는 다양한 서버들을 지원하고 있습니다. 파일 시스템, GitHub, Google Drive, PostgreSQL, Slack 등 정말 많은 서버들이 있는데요. 오늘은 그중에서 가장 간단하게 테스트해 볼 수 있는 Brave Search를 이용하여 웹 검색도 하고 결과를 로컬 파일로 저장할 수 있도록 두 가지 서버를 함께 설정해 보겠습니다.

Brave Search API 키 발급받기 (기존이 이미 발급한 API 키가 있다면 Skip)

Brave Search API는 세 가지 요금제를 제공하고 있습니다. 우리는 테스트를 위해 무료 플랜을 사용할 건데요, 무료 플랜으로도 충분히 테스트해 볼 수 있습니다. 

API 키 발급 순서

1. https://brave.com/search/api/ 접속
2. 'Free' 플랜의 'Subscribe' 버튼 클릭
3. API 키 발급받기

파일 시스템 설정

• /Users/사용자이름/Desktop: 추가로 접근을 허용할 경로
• 경로는 여러 개 추가 가능

설정 파일 구성하기

앞서 만든 claude_desktop_config.json 파일을 열고 다음과 같이 작성합니다.

{
    "mcpServers": {
      "brave-search": {
        "command": "npx",
            "args": [
            "-y",
            "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
            ],
            "env": {
            "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
            }
        },
        "filesystem": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                "/Users/username/Desktop",
                "/path/to/other/allowed/dir"
            ]
        }
    }
  }

💡 Tip: 무료 플랜은 초당 1회 요청만 가능하니, 검색 요청을 너무 빠르게 연속해서 하지 않도록 주의해 주세요!

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# 테스트하기

설정이 완료되면 Claude Desktop 앱의 채팅 인터페이스에서 Available MCP Tools 버튼이 보여야 합니다. 이 버튼이 보인다면 MCP가 정상적으로 설정된 것입니다.

이제 실제로 테스트를 해보겠습니다.

웹 검색 테스트

"비트코인 가격 정보를 검색하고 bitcoin-price.md 파일로 저장해줘"

처음 실행할 때는 Brave Search 사용 권한을 요청하는 팝업이 뜰 수 있습니다. 이를 허용해 주세요.

파일 시스템 테스트

이어서 파일을 저장하기 위한 명령을 수행합니다. file system 역시 사용 권한을 요청하는 팝업이 뜹니다. 이를 허용해 주세요.

Brave Search로 검색하고 후 정보를 정리하여 지정된 MCP 폴더(/Users/yunwoong/Desktop/MCP)에 markdown 파일로 저장합니다.

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MCP는 우리가 테스트해 본 Brave Search와 파일 시스템 외에도 다양한 서버들을 지원합니다. Google Drive로 문서를 검색하거나, Slack으로 메시지를 주고받고, GitHub 저장소를 관리하는 등 다양한 작업이 가능합니다.
더 멋진 점은 누구나 자신만의 MCP 서버를 만들 수 있다는 것입니다. TypeScript나 Python을 사용해 원하는 기능을 가진 서버를 개발할 수 있어요. 사내 시스템 연동이나 특별한 API 연동 등 필요한 기능을 직접 구현할 수 있습니다. Model Context Protocol 문서를 참고하시기 바랍니다.

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MCP는 AI의 새로운 장을 열어가는 중요한 기술입니다. 이제 AI 어시스턴트가 우리가 실제로 사용하는 도구들과 직접 소통할 수 있게 되었죠. 아직 초기 단계지만, AI 통합의 미래를 보여주는 중요한 이정표가 될 것입니다.