mCP 서버가 뭐길래? AI 앱 연동 개발자가 꼭 알아야 할 핵심 가이드

요즘 개발자라면 mCP 서버, 진짜 한번쯤은 해봐야 해요

요즘 mCP 서버 얘기 안 들어봤다면, 살짝 뒤처질지도 몰라요. 저도 처음엔 "이게 뭐지?" 하고 무심코 검색했다가, 이거 은근히 재밌고 뭔가 큰 흐름이 느껴지는 거예요. 특히 AI랑 뭔가 만들어보고 싶은 분이라면, 지금이 딱 배울 타이밍입니다.

오늘은 저처럼 처음 시작한 사람도 쉽게 따라올 수 있게, mCP가 뭔지부터 차근차근 알려드릴게요. 그리고 Python으로 나만의 mCP 서버도 같이 만들어봐요. 심지어 Claude나 csor 같은 요즘 잘 나가는 AI 앱이랑 어떻게 연결하는지도 같이 보여드릴게요. 그냥 기능 하나가 아니라, 말 그대로 AI랑 외부 세계를 이어주는 다리 같은 존재입니다.

 

mCP 서버가 뭐길래? AI 앱 연동 개발자가 꼭 알아야 할 핵심 가이드

 

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mCP, 그게 도대체 뭔데?

• mCP는 AI와 외부 시스템을 연결하는 통합 프로토콜이에요.
• Anthropic에서 개발했고, Claude 같은 앱에서 사용돼요.
• 복잡한 구현 없이 통일된 방식으로 시스템과 연결할 수 있게 해줘요.
• USB-C처럼 하나의 표준 인터페이스라고 보면 돼요.

 

mCP는 쉽게 말해 AI랑 외부 시스템이 대화하게 해주는 약속 같은 거예요. 공식 명칭은 Model Context Protocol인데, Claude 만든 Anthropic에서 개발했대요. 복잡하게 들리지만, 핵심은 간단해요. "AI가 뭔가 다른 서비스랑 대화할 때, 다 똑같은 방식으로 연결되게 해보자!" 라는 거죠.

혹시 USB-C 아시죠? 뭐든지 꽂기만 하면 되니까 편하잖아요. mCP도 딱 그런 느낌이에요. 이게 없으면 매번 앱이랑 시스템 연결할 때마다 따로따로 구현해야 돼서, 진짜 귀찮고 시간도 많이 잡아먹어요.

 

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이게 왜 중요한데?

• 기존엔 AI와 외부 시스템 연결이 매우 번거롭고 복잡했어요.
• mCP는 한 번 구현하면 여러 AI 앱에서 재사용이 가능해요.
• 이미 많은 기업들이 mCP 서버를 만들고 있어요.
• GitHub, Gmail 등 수천 개의 도구와 쉽게 연결할 수 있는 생태계가 형성되고 있어요.

 

제가 예전에 AI 챗봇 만들다가 이메일이랑 연결하려고 고생했던 적 있어요. API 문서 뒤지고, 연결 코드 짜고, 테스트하고... 와 그때 시간이 그냥 녹아내리더라고요.

근데 mCP는 그런 걸 한 방에 해결해줘요. 한번 만들어두면 다른 AI 앱에서도 바로 쓸 수 있고요, 내가 만든 도구도 친구나 동료한테 그냥 공유해서 같이 쓰면 됩니다.

Claude, Stripe, Neon 같은 기업들도 벌써 자신들만의 mCP 서버를 내놨고, smith.ai 들어가 보면 2,000개 넘는 서버들이 있어요. Gmail, GitHub, MySQL… 진짜 다양하더라고요.

AI 개발자 입장에서 보면, 이건 그냥 멋진 도구 하나가 아니라, 앞으로 계속 확장될 생태계의 일부예요.

 

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구조도 딱히 어렵진 않아요

딱 두 덩어리로 나뉩니다:

• 서버는 데이터나 기능(도구), 질문 템플릿(프롬프트)을 공개해요.
• 클라이언트는 그걸 받아서 쓰는 AI 앱이죠. Claude나 csor 같은 것들이요.

 

도구 (Tools)

AI가 실행할 수 있는 기능이에요. 예: "이 주식 사줘", "이 DB 업데이트해줘" 같은 거죠.

 

리소스 (Resources)

AI가 판단할 때 참고하는 정보예요. 예: "지금 시장 열렸나?"

 

프롬프트 (Prompts)

사용자가 AI한테 질문할 때 도와주는 템플릿이에요. 매번 같은 질문 치기 귀찮잖아요. 미리 만들어두고 변수만 바꾸면 됩니다.

 

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Python으로 직접 만들어볼까?

• 간단한 주식 거래 mCP 서버를 Python으로 쉽게 만들 수 있어요.
• SDK 설치부터 서버 실행, 리소스/도구/프롬프트 추가까지 빠르게 구현 가능해요.
• 코드 몇 줄만으로도 실용적인 기능을 AI에 연동할 수 있어요.
• 초보자도 따라 하기 쉽고, 실습 효과도 확실해요.

 

제가 만든 건 주식 거래용 간단한 mCP 서버였어요. 뭔가 거창해 보이지만 실제로 해보면 재밌고, 몇 줄 안 되는 코드로 금방 만들어져요.

 

Step 1: SDK 설치

GitHub에서 Python SDK 깔고요.

 

Step 2: 기본 서버 만들기

from mcp_server.fast_mcp import FastMCP

server = FastMCP("Stocks mCP Server")
server.run()

이렇게 하면 서버가 딱 뜨고요, 이제 기능을 붙이기 시작하면 돼요.

 

Step 3: 리소스 추가

예: 시장 열렸는지 확인하는 거예요.

@mcp_resource(uri="market://state")
def market_state():
    return {"open": True}

 

또는 특정 주식의 가격을 보여주는 것도 가능해요.

@mcp_resource(uri="market://stock/{symbol}/price")
def stock_price(symbol):
    return {"symbol": symbol, "price": 130.25}

 

Step 4: 도구 추가

매수/매도 기능도 몇 줄이면 됩니다.

@mcp_tool(description="Buy stocks")
def buy_stock(symbol: str, quantity: int):
    return {"status": "success", "symbol": symbol, "quantity": quantity}

@mcp_tool(description="Sell stocks")
def sell_stock(symbol: str, quantity: int):
    return {"status": "sold", "symbol": symbol, "quantity": quantity}

 

Step 5: 프롬프트 추가

AI가 똑똑하게 대답할 수 있게 도와주는 질문 템플릿이에요.

@mcp_prompt(uri="prompt://analyze/stock")
def analyze_stock_prompt(symbol):
    return f"{symbol} 주식의 성과를 분석해 주세요."

 

이제 완성! 처음 해봤지만 의외로 쉽게 됐어요.

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그럼 Claude나 csor에 붙이는 건?

Claude 데스크탑 기준

1. Claude 앱 실행하고
2. 설정 → 개발자 → 설정 파일 열기
3. 설정 파일에 아래 코드 붙여넣기:

{
  "servers": [
    {
      "name": "Stocks mCP Server",
      "command": "uvicorn main:app"
    }
  ]
}

이제 Claude에서 내가 만든 기능을 쓸 수 있어요.

 

csor에서는 훨씬 쉬워요!

1. 설정 열고
2. mCP 탭 들어가서
3. "새 서버 추가" 누르고
4. 명령어 넣기만 하면 돼요.

그리고 나서 AI랑 대화하면서 "이 주식 좀 사줘" 하면, 자동으로 관련 기능 써주고 확인까지 요청해요. 진짜 똑똑하게 돌아갑니다.

 

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앞으로 어떻게 될까?

• 원격 서버 지원이 곧 Claude에도 도입될 예정이에요.
• OAuth 같은 더 편리하고 안전한 인증 방식도 도입될 거예요.
• 공식 서버 등록소가 생기면 신뢰성과 접근성이 더욱 좋아질 거예요.
• AI가 필요한 기능을 스스로 찾아서 연결하는 미래가 가능해질 수도 있어요.

 

아직은 초창기라 좀 투박하긴 한데, 업그레이드 예정인 기능들이 많아요:

• Claude에서도 곧 원격 서버 연결 지원될 거고요,
• API 키 없이 OAuth 로그인도 가능해질 거고,
• 공식 등록소도 생겨서 서버 찾기 쉬워질 거예요.

 

나중엔 AI가 알아서 필요한 기능 찾아서 붙여버리는 세상도 가능하겠죠?

 

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기회가 되기도, 위험이 되기도 해요

• 지금은 누구나 자유롭게 mCP 서버를 만들고 공유할 수 있어요.
• 하지만 플랫폼들이 통제권을 가지게 되면 제한이 생길 수도 있어요.
• 초창기인 지금이야말로 마음껏 실험하고 도전할 수 있는 골든타임이에요.

 

지금은 누구나 서버를 만들고 공유할 수 있어서 자유로운데요, 나중에 플랫폼이 "이것만 써야 돼"라고 하면... 좀 무섭잖아요.

그래도 지금은 진짜 골든타임이에요. 실험하고, 만들어보고, 배워보기 딱 좋은 시기니까요.

 

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끝으로, 진심으로 하고 싶은 말

• AI는 개발자에게 위협이 아니라 새로운 기회를 주고 있어요.
• mCP는 앞으로 개발자 커리어에 큰 도움이 될 수 있는 기술이에요.
• 지금이 이 기술을 익히기에 가장 좋은 시기고, 실전에서 바로 활용할 수 있어요.
• Wanted 같은 플랫폼에서 구직도 돕고 실력도 보여줄 기회를 잡아보세요.

 

AI가 개발자들 일자리를 뺏는다고요? 아니요. 오히려 새로운 기회를 만들어주고 있어요.

mCP는 그중에서도 딱 지금 배워두면 나중에 정말 유용할 기술이에요.

3~4월은 채용 시즌이기도 하니까, Wanted 같은 곳에서 기회 잡아보는 것도 추천드려요. 이력서 첨삭도 해주고, 이벤트 참여하면 보상도 있더라고요.

미래는 이미 오고 있고, 우린 그 중심에서 뭔가 만들어갈 수 있어요. 저는 그 시작이 mCP라고 믿고 있어요. 우리 함께 해봐요!