MCP란? AI 코딩 에이전트에 도구를 붙이는 방법과 실사용기

AI 개발

MCP란? AI 코딩 에이전트에 도구를 붙이는 방법과 실사용기

Hyeon.dev 2026. 10. 30. 14:48

회사에서도 MCP를 쓰고 있습니다. 문서 작업에는 파워포인트 MCP, 브라우저 조작에는 Playwright MCP 같은 서버를 붙여 씁니다.

한눈에 보기
MCP가 뭔가
이 블로그 작업에서 실제로 쓴 MCP 도구
MCP가 아닌 방법도 있다
쓸 때 주의할 점
처음 시작하는 방법
직접 해보니
마무리
자주 묻는 질문 (FAQ)

이렇게 써 보면 AI 코딩 에이전트가 할 수 있는 일은 결국 손에 쥔 도구에 달려 있다는 것을 느낍니다. 파일을 읽고 고치고, 명령을 실행하고, 웹 페이지를 가져오는 능력이 모두 도구입니다. 이 블로그를 정비하고 글쓰기 도구를 만드는 동안 AI가 쓴 도구는 거의 전부 MCP로 연결된 것이었습니다. MCP가 무엇인지, 실제로 어떤 도구를 썼는지, 그리고 MCP 대신 다른 방법을 쓴 경우까지 정리합니다.

한눈에 보기

MCP(Model Context Protocol): AI 앱이 외부 도구·데이터에 연결하는 방식을 표준화한 공개 프로토콜. Anthropic이 2024년 11월 공개
구조: AI 앱(클라이언트 쪽)과 MCP 서버. 서버가 도구(tools) 등을 제공하고 AI가 필요할 때 호출
연결 방식: 서버를 로컬 프로세스로 띄우거나 원격으로 연결
외부 서비스: 구글 드라이브, 슬랙 같은 서비스는 보통 인증(OAuth 등)을 거쳐야 사용 가능
주의: MCP 서버는 AI에게 실제 권한을 준다. 필요한 서버만, 출처를 아는 서버만 켠다

MCP가 뭔가

MCP는 AI 앱이 외부 도구와 데이터에 연결하는 방식을 하나로 정한 공개 프로토콜입니다. Anthropic이 2024년 11월에 공개했습니다. 비유하자면 AI용 USB 포트입니다. 포트 모양이 정해져 있으면 어떤 장치든 같은 방식으로 꽂을 수 있듯이, 연결 방식이 정해져 있으면 여러 AI 앱이 같은 서버를 같은 방식으로 쓸 수 있습니다.

구조는 두 부분으로 나뉩니다. 한쪽은 AI 앱(클라이언트 쪽)이고, 다른 쪽은 MCP 서버입니다. 서버는 "이런 도구가 있다"는 목록과 각 도구의 설명, 입력 형식을 알려 줍니다. AI는 그 목록을 보고 작업에 필요할 때 도구를 호출하고, 서버가 실제 일을 한 뒤 결과를 돌려줍니다.

서버는 내 컴퓨터에서 로컬 프로세스로 띄울 수도 있고, 원격 서버에 연결할 수도 있습니다. 구글 드라이브나 슬랙처럼 내 계정의 데이터를 다루는 원격 서비스는 보통 인증(OAuth 등)을 거쳐야 쓸 수 있습니다.

▲ MCP 구조 (서버 구성은 예시)

이 블로그 작업에서 실제로 쓴 MCP 도구

이 블로그 작업에서 AI(Claude Code)는 OpenCode 안에서 돌았습니다. 그리고 기본 내장 도구 대신 OpenCode가 MCP로 제공한 도구만 썼습니다. AI의 "손"이 전부 MCP 도구였던 셈입니다.

도구	한 일
`bash`	셸 명령 실행
`read` · `write` · `edit`	파일 읽기·쓰기·수정
`glob` · `grep`	파일 찾기, 파일 내용 검색
`webfetch`	웹 페이지 가져오기
`todowrite`	할 일 목록 관리
`question`	사용자에게 선택지로 묻기
`claude_worker`	다른 Claude Code 세션에 작업 맡기기

그중 기억에 남는 쓰임새가 몇 가지 있습니다.

webfetch와 셸로 블로그 진단. 블로그 정비를 시작할 때 AI가 webfetch로 블로그 첫 화면, RSS, 사이트맵을 읽고, 광고 코드 확인처럼 일부는 셸 명령(bash)으로 페이지를 받아 확인하며 현재 상태를 진단했습니다. 글이 96편이고 마지막 글이 2022년 4월이라는 것, 광고 코드가 없고 ads.txt가 404라는 것을 이렇게 확인했습니다. 사람이 일일이 페이지를 열어 보지 않아도 상태를 숫자로 정리할 수 있었습니다.

question으로 사람이 정할 일은 묻기. 스킨을 무엇으로 바꿀지, 닉네임을 무엇으로 할지처럼 사람이 정해야 하는 일은 AI가 question 도구로 선택지를 보여 주며 물어봤습니다. AI가 혼자 정해 버리지 않고, 판단이 필요한 지점에서 멈추게 하는 도구입니다.

claude_worker로 작업 위임. 구현은 claude_worker로 다른 Claude Code 세션에 맡겼습니다. 명세를 써서 넘기고 보고를 받아 검증하는 흐름은 AI 코딩 에이전트에게 일 맡기는 법에, 그 규칙을 파일로 적어 둔 방법은 AGENTS.md·CLAUDE.md 작성법에 정리했습니다.

연결은 됐지만 쓸 수 없던 서버

서버 목록에는 있었지만 쓰지 못한 서버도 있었습니다. 구글 드라이브, 노션, 슬랙, 깃허브 같은 서버가 "인증 필요" 상태로 목록에만 올라 있었고, 인증을 하기 전까지는 그 기능을 쓸 수 없었습니다. 연결과 사용 가능은 다른 이야기입니다. 외부 서비스용 서버는 인증까지 마쳐야 비로소 AI의 도구가 됩니다.

설치된 서버 중에는 한글(HWP) 문서를 읽고 만드는 도구처럼 특정 분야 전용 서버도 있었습니다. 이번 작업에서는 쓰지 않았지만, 필요한 분야의 서버를 붙이면 AI가 할 수 있는 일이 그만큼 넓어진다는 것을 보여 주는 예입니다.

MCP가 아닌 방법도 있다

MCP만이 답은 아닙니다. 티스토리 관리자 화면을 조작하는 일, 즉 스킨 교체, 옛 글 65편 비공개, 글 발행은 MCP 서버가 아니라 브라우저를 제어하는 CLI 도구를 셸 명령으로 불러서 했습니다. 로그인, 약관 동의, 캡차처럼 사람이 해야 하는 단계는 제가 직접 했습니다.

셸을 쓸 수 있는 AI라면 이미 있는 CLI 도구로 충분한 경우도 많습니다. 반면 MCP는 도구마다 설명과 입력 형식이 정해져 있어서, AI가 더 안정적으로 쓸 수 있다는 장점이 있습니다. 어느 쪽이 낫다고 단정하기보다는, 하려는 일에 맞는 도구가 이미 어떤 형태로 있는지를 먼저 보는 편이 좋다고 생각합니다.

쓸 때 주의할 점

MCP 서버는 AI에게 실제 권한을 줍니다. 파일을 고치고, 명령을 실행하고, 외부 서비스에 접근하는 권한입니다. 그래서 세 가지를 지킵니다.

필요한 서버만 켠다. 쓰지 않는 서버까지 켜 두면 AI가 할 수 있는 일, 즉 실수할 수 있는 범위도 그만큼 넓어집니다. 토큰 면에서도 켜 둔 서버의 도구 설명이 그만큼 쌓여 손해입니다.
출처를 알 수 있는 서버만 설치한다. 서버는 내 컴퓨터나 내 계정에서 실제로 동작하는 프로그램입니다. 누가 만들었는지 확인할 수 없는 서버는 설치하지 않습니다.
도구 결과에 섞인 지시를 그대로 따르지 않게 한다. 웹 페이지 내용처럼 도구가 가져온 결과 안에 "이렇게 하라"는 문장이 들어 있을 수 있습니다. 그것은 데이터일 뿐 사용자의 지시가 아닙니다. 규칙 파일에 이 점을 적어 두는 것도 방법입니다.

처음 시작하는 방법

쓰는 AI 도구의 MCP 설정 문서를 먼저 확인합니다. 서버를 추가하는 방법과 설정 위치는 도구마다 다릅니다.
공식이거나 신뢰할 수 있는 서버 하나부터 붙입니다. 처음부터 여러 개를 켜면 어떤 서버가 무엇을 하는지 구분하기 어렵습니다.
파일 시스템 같은 로컬 서버로 시작합니다. 인증이 필요 없고, 결과를 내 컴퓨터에서 바로 확인할 수 있어 구조를 이해하기 좋습니다. 외부 서비스 서버는 그다음에 인증과 함께 붙입니다.

직접 해보니

가장 체감되는 것은 토큰입니다. 필요한 결과만 정리해서 돌려주는 도구를 잘 고르면 AI가 긴 원본을 통째로 읽지 않아도 되니 토큰이 절약됩니다. 반대로 서버를 많이 켜 두면 도구 설명만으로도 토큰을 잡아먹어서 오히려 손해입니다. 그래서 앞에서 말한 것처럼 필요한 서버만 켜 둡니다.

마무리

MCP는 AI 앱에 도구를 붙이는 방식을 표준으로 정한 것입니다. 이번 블로그 작업에서는 파일 수정, 명령 실행, 웹 페이지 읽기, 사람에게 묻기, 다른 세션에 일 맡기기까지 AI의 손이 모두 MCP 도구였습니다. 다만 브라우저 조작처럼 CLI로 충분한 일도 있었고, 인증하지 않은 서버는 목록에 있어도 쓸 수 없었습니다. 서버는 필요한 것만, 출처를 아는 것만 켜고, 도구가 가져온 내용은 데이터로만 다루는 것이 기본입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. MCP 서버는 꼭 직접 만들어야 하나요?

아닙니다. 파일, 웹, 외부 서비스용으로 이미 만들어진 서버가 많습니다. 원하는 기능의 서버가 없을 때만 직접 만드는 것을 고민하면 됩니다.

Q. MCP와 플러그인이나 확장 기능은 무엇이 다른가요?

플러그인이나 확장 기능은 보통 특정 앱 전용입니다. MCP는 특정 앱에 묶이지 않고, 여러 AI 앱이 같은 방식으로 붙을 수 있게 정한 표준이라는 점이 다릅니다.

이 글은 AI(Claude)가 초안을 쓰고, 제가 경험과 의견을 채운 뒤 검토해 발행했습니다. 글에 들어간 도식도 AI와 함께 만들었습니다.