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MCP로 똑똑하게 일하는 법 - 인공지능에 도구를 더해 나만의 AI 에이전트 만들기
케이트리 지음 / 제이펍 / 2025년 6월
평점 :
'이 리뷰는 컬처블룸을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.'
인공지능을 진정한 인공지능으로 만드는 MCP 기술
책을 선택한 이유
인공지능은 SF 단골 클리셰 다.
생성형 AI의 등장은 인공지능을 상상이 아닌 현실로 가져온다.
AI 의 효과적 활용 방법을 알아보기 위해 "MCP로 똑똑하게 일하는 법"을 선택한다.
1장 AI 에이전트가 만드는 세상 에서는
AI 와 전통적 컴퓨터 시스템 사이의 가장 큰 차이는 학습 능력이다.
AI 학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 분류로 나눌 수 있다.
지도 학습은 정답이 분류된 데이터 를 통해 입력과 출력 사이의
관계를 배우는 방식이다.
비지도 학습은 정답 없이 데이터 의 내재된 특성을 찾아낸다.
대량의 데이터 는 학습 데이터 에만 지나치게 최적화되는
과적합 문제를 줄이고, 일반화된 규칙을 학습하는 데 도움이 된다.
에이전트 란 특정 환경 안에서 스스로 판단하고 행동하여 독립적 역할을
수행하는 존재를 말한다.
디지털 시스템 은 점점 더 복잡해지고 있으며, 기존의 에이전트 는
복잡성을 반영해서 발전해야 한다는 요구를 끊임없이 받고 있다.
AI 에이전트 는 전통적인 에이전트 개념에 인공지능 기술을 접목한 것으로
보다 높은 수준의 자율성과 적응력을 갖춘 소프트웨어 시스템 이다.
각 AI 에이전트 가 역할을 분담하고, 특화된 영역을 담당하며,
상호작용함으로써, 고차원적 작업을 처리할 수 있게 된다.
2장 AI 에이전트를 가능하게 하는 MCP 에서는
프로토콜 은 컴퓨터 나 원거리 통신 장비 사이에서 메시지 를
주고받는 양식과 규칙의 체계다.
새로운 프로토콜 은 기존의 방식으로는 해결할 수 없는 문제나
요구사항이 등장했을 때, 필요성을 인식하면서 개발된다.
MCP는 AI가 외부 세계와 소통하기 위한 약속을 정해 놓은 것이다.
MCP를 통해 AI에 새로운 기능을 쉽게 추가할 수 있다.
MCP는 AI의 한계를 극복하고, 더 유용하고 안전하며,
사용자 친화적인 AI 경험을 제공할 수 있다.
MCP는 AI 기술 활용의 민주화를 가져온다.
오픈소스 접근 방식은 집단 지성을 통해 MCP를 더욱 빠르게 개선하고, 확장한다.
MCP 생태계는 호스트, 클라이언트, 서버 의 구성 요소로 이루어진다.
호스트 는 사용자 인터페이스 를 제공하고, 전체시스템 을 관리한다.
클라이언트 는 각 서버와의 연결을 담하는 중간 다리 역할을 한다.
서버 는 실제 데이터와 기능을 제공하는 프로그램이다.
MCP 서버 는 AI가 외부 세계와 상호작용할 수 있도록 돕는 프로그램 이다.
리소스 는 AI에게 제공되는 데이터 다.
도구는 AI가 실행할 수 있는 기능이다.
프롬프트 는 특정 작업을 위한 대화의 시작점이다.
3장 MCP 실전 활용 가이드 에서는
MCP 서버 는 개인이나 소규모 팀 도 쉽게 개발할 수 있다.
MCP 서버 는 실질적인 가치 창출이 가능한 영역이다.
MCP는 모듈식 설계를 바탕으로, 서버 중심 접근 방식을 장려한다.
Claude Desktop은 MCP를 완전히 지원하는 사용 가능한 플랫폼 이다.
사용자 친화적인 인터페이스 를 제공해 서버 기능 자체에만 집중할 수 있다.
Claude 능력은 MCP 서버 의 가치를 극대화한다.
Node.js는 자바스크립트 언어를 서버 에서도 사용할 수 있도록 확장한 도구다.
Claude Desktop 애플리케이션 설정 파일은 Claude가 다양한 MCP 서버 를
사용할 수 있도록 구성 정보를 제공할 때 사용된다.
텍스트 기반 로그 파일 을 보기 위해서 개발자 모드 를 활성화 한다.
개발자들에게 고급 설정 및 도구에 대한 접근 권한을 제공하며,
고급 설정을 하고 제공하는 도구들을 활용할 준비를 한다.
윈도우에서 Claude Desktop을 통해 MCP 서버 를 이용해 본다.
MCP 목록은 MCP 깃허브 에서 확인할 수 있다.
Filesystem MCP 서버 는 AI 시스템 이 로컬 파일 시스템 과
상호작용할 수 있게 해주는 서버 다.
Node.js 기반으로 구현되며, AI와 파일 시스템 간 중개자 역할을 한다.
Filesystem을 사용하면서 작업 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
도커 는 프로그램 실행에 필요한 모든 것을 하나로 묶어 어디서든
동일하게 실행할 수 있도록 도와주는 도구다.
npx는 별도 설치 없이도, 필요한 프로그램 을 바로 실행할 수 있게 해주는 도구다.
MCP 서버 를 활용해 텍스트 파일을 생성하도록 지시해본다.
Filesystem 서버 를 사용하면, 자동화하는 것이 가능하다.
디렉토리 접근 권한을 설정하면 MCP 보안을 확보할 수 있다.
API 키 는 특정 애플리케이션 이나 웹사이트 가 Google Maps의
서비스 를 사용할 수 있게 해주는 고유한 인증코드다.
Google-maps MCP 서버는 주소를 좌표로 변환하거나,
좌표를 주소로 변환할 수 있고, 장소 검색, 장소에 대한 상세정보,
거리 및 시간 계산, 위치에 대한 고도 데이터, 경로 안내 등을 가져올 수 있다.
AI에게 자연어로 위치 관련 질문을 하고, 즉시 유용한 정보를 얻는 등
AI를 어시스턴트 로 사용해 원하는 바를 좀 더 쉽게 얻을 수 있다.
Slack MCP는 워크스페이스 에서 정보를 효율적으로 찾고 관리할 수 있다.
Slack API를 발급받고 Slack MCP가 도구들을 사용하기 위한 권한을 부여한다.
스레드 의 답변을 달고 조회하기 위해, MCP를 이용해서 글을 쓰도록 지시해 본다.
채널 히스토리 조회는 방대한 메시지 속에서 필요한 정보를 효율적으로 찾고,
관리할 수 있는 강력한 도구가 된다.
Slack MCP 도입은 AI가 커뮤니케이션 업무를 처리함으로써,
정보 과부화 문제를 해결할 수 있으며, 인간 중심의 소통을 관리한다.
순차적 사고는 AI가 복잡한 문제를 체게적으로 해결할 수 있도록 설계된다.
복잡한 문제를 나누어 오류 가능성이 줄어들고, 새로운 정보가 생기면
이전 단계의 생각을 수정할 수 있다.
다양한 해결책을 탐색하고, 복잡성에 따라 단계 수를 조절하며,
문제에 대한 가설을 세우고 순차적으로 검증한다.
순차적 사고와 같은 방식은 다른 MCP 서버 들과 함께 사용될 때,
더 정확하고 효율적으로 스스로 검증하고 사고를 수정해나갈 수 있는,
AI 시스템 사고방식에 대한 근본적 패러다임 전환을 의미한다.
AI가 MCP 서버와 같은 외부 도구를 이용하여 답변하는 것이 아니라
학습된 정보로 정보를 생성하면, 최신 정보 반영에 실패하거나
환각 현상으로 정확하지 않은 정보를 제공하는 경우가 발생할 수도 있다.
MCP 서버 내에 개발되어 있는 프롬프트 의 호출 방법과 입력해야 할
값을 숙지하여 직접 호출하기는 어려워, MCP를 이용하라는 지시를 내려,
의도대로 동작시킨다.
명령주입 취약점은 악의적인 사람이 서버 에 의도하지 않은
명령을 실행할 수 있다는 뜻이다.
파일 접근 취약점은 허락하지 않은 컴퓨터 의 다른 부분에도 접근할 수 잇다.
서버 측 요청 위조 취약점은 AI가 내부 다른 서비스 로 요청을 보내도록
조작하고, 내부 시스템 을 MCP 서버 를 통한 공격에 노출시킨다.
MCP 서버 에 제공하는 정보는 최소한으로 제한하는 것이 좋다.
MCP 서비스 의 보안 위험은 치명적인 결과가 되어 돌아올 수 있다.
4장 MCP를 더 똑똑하게 쓰는 법 에서는
각각의 도구는 기능이 다르지만, 적절히 조합하면,
목표를 더 효율적으로 달성할 수 있다.
AI가 효율적으로 작동할 수 있도록 유도하기 위해서는,
MCP 서버 의 역할과 구조를 정확히 이해하고,
AI가 어떤 도구를 어떤 순서로 사용할지 명확하게 지시하는 것이 효과적이다.
MCP를 활용하면 특정 주제나 키워드 를 찾아내고,
관련 내용을 요약하는 작업이 훨씬 수월해진다.
MCP를 사용하면 회의록의 방대한 정보를 분석하고 활용하며,
조직의 의사결정과 협업 방식에 근본적 변화를 가져올 수 있다.
데이터베이스 는 정보를 체계적으로 정리해둔 디지털 서랍장이다.
관계형 DB는 표 형태로 데이터 를 저장하며, 표들을 관리할 수 있다.
SQLite Studio 는 SQLite DB를 그래픽 인터페이스 로
귑게 관리할 수 있게 해주는 프로그램 이다.
프롬프트 엔지니어링은 둰하는 결과를 얻기 위해 프롬프트 를 엔지니어링 하는 작업이다.
아티팩트 는 Claude가 생성한 결과물을 별개의 전용 창에서
보여주는 기능응로, 콘텐츠 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 도와준다.
잘 관리되는 호스트 프로그램 을 선택해야 하는 이유는,
아티팩트 의 형태로 보기 편한 형태로 보여주기 때문이다.
데이터 의 가치는 분석하고 해석할 수 있는 능력에 달려 있다.
Filesystem MPI를 결합하면 회의록에 필요한 DB 데이터 를 분석해
결과를 보여주는 것도 가능하다.
회의록의 내용을 이해하고, 맥락에 맞춰 데이터 를 분석함으로써,
단순한 기술적 분석을 넘어 비즈니스 맥락에 부합하는
인사이트 를 도출하는 것이 가능하다.
MCP를 개발하여 연결해두면 AI가 스스로 정보를 탐색하며,
데이터 기반으로 분석이 필요했던 것들을 AI 스스로 주체적으로 수행할 수 있다.
Brave Search 와 MCP의 결합으로 외부 웹으로부터 데이터 를 효율적으로 수집하여
인사이트 를 제공하는 것이 가능하다.
검색 기능은 Perplexity를 사용해도 괜찮다.
brvave-search를 통해서 필요한 정보를 웹으로부터 얻고 AI가 정리를 해서
이야기해주는 식으로 협력이 가능하며, 특화된 정보를 얻는 것도 가능하다.
AI는 우리가 이미 알고 있는 정보와 아직 발견하지 못한 패턴을
연결해서, 복잡한 문제를 새로운 시각으로 바라볼 수 있게 도와준다.
AI 와 MCP의 결합은 전략적 사고의 지평을 넓혀주는 강력한 도구다.
5장 나만의 MCP 서버 만들기 에서는
MCP 서버 를 만들기 위해서는 리소스, 도구, 프롬프트 라는 세 가지
주요 개념을 이해하는 것이 우선이다.
파이썬 패키지 관리 도구 uv를 설치하고, MCP 서버 프로젝트 를
생성하고 설정해 본다.
공공데이터포털 에서 제공하는 기상청 API를 활용해 현재 날씨 정보를
조회할 수 있는 커스텀 MCP 서버 를 개발해 본다.
MCP 서버 개발의 핵심은 AI와 사람, 외부 서비스 와의 사이에 다리를 놓는 일이다.
리소스 의 필요성은 애플리케이션 통제성과 데이터 와 로직의 분리가 중요하기 때문이다.
애플리케이션 통제성은 AI 모델 이 접근할 수 있는 데이터 에 대해
통제 권한을 애플리케이션 에 부여한다.
데이터 와 로직의 분리는 단순하게 만들어 쉽게 유지 보수할 수 있도록 한다.
도구와 리소스 는 상호 보완적으로 동작하기 때문에 두 가지 접근 방식을
적절히 조합하여 사용하면 AI 시스템 의 유연성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
프롬프트 가 필요한 이유는 일관된 사용자 경험 때문이다.
프롬프트 를 입력해서 사용하면 균일한 응답을 기대하기 어렵지만,
최적 프롬프트 구조를 표준화하여 일관된 방식으로 작동하게 하면
기대와 같이 동작하는 AI를 얻을 수 있다.
바이브 코딩 은 코드 를 직접 작성하지 않고, LLM과의 대화를 통해
코드 를 생성하는 새로운 개발 방식이다.
MCP 관련 문서와 SDK 문서를 Claude에 첨부해 MCP에 대한 기본 지식을
Claude가 이해할 수 있도록 한다.
Claude와 MCP 서버 를 개발할 때는 복잡한 작업을 단순한 단계로
나누어 접근하는 것이 좋다.
LLM을 활용한 MCP 서버 구축 방식은 프로그래밍 지식이 없거나
제한적인 사람들도 AI의 도움을 받아 복잡한 시스템 을 구축할 수 있게 한다.
바이브 코딩 을 통한 MCP 서버 구축은 소프트웨어 개발 방식의 패러다임 전환을 의미한다.
6장 AI 에이전트와 MCP의 미래 에서는
MCP 서버 생태계는 앱과 유사한 형태로 발전할 가능성이 높다.
중소기업 및 스타트업 이 주목해야 할 전략은 대기업이 놓치기 쉬운
특수한 영역이나, 소규모 산업에 특화된 MCP 서버 를 개발하는 등
틈새 시장을 공략하는 것이다.
MCP는 AI 모델과 외부 도구 또는 데이터 간의 연결에 중점을 둔다.
A2A는 여러 AI 에이전트 간의 협업에 중점을 둔다.
MCP와 A2A는 상호 보완적인 관계다.
MCP의 정확도와 신뢰성은 여전히 해결해야 할 과제지만
MCP가 AI를 능동적인 에이전트 로 진화시키는 중요한 촉매제라는 것은 부인할 수 없다.
"MCP로 똑똑하게 일하는 법"은 에이전트, MCP의 개념,
MCP 설정 방법, MCP 활용법, MCP 서버 구축을 다룬다.
AI 학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 분류로 나눌 수 있다.
지도 학습은 정답이 분류된 데이터 를 통해 입력과 출력 사이의
관계를 배우는 방식이다.
비지도 학습은 정답 없이 데이터 의 내재된 특성을 찾아낸다.
에이전트 는 특정 환경 안에서 스스로 판단하고 행동하여 독립적 역할을 수행하는 존재다.
AI 에이전트 는 전통적인 에이전트 개념에 인공지능 기술을 접목한 것으로
보다 높은 수준의 자율성과 적응력을 갖춘 소프트웨어 시스템 이다.
MCP는 AI가 외부 세계와 소통하기 위한 약속을 정해 놓은 것이다.
MCP는 AI 기술 활용의 민주화를 가져온다.
MCP 생태계는 호스트, 클라이언트, 서버 의 구성 요소로 이루어진다.
MCP 서버 는 AI가 외부 세계와 상호작용할 수 있도록 돕는 프로그램 이다.
Claude 능력은 MCP 서버 의 가치를 극대화한다.
Claude Desktop 애플리케이션 설정 파일은 Claude가 다양한 MCP 서버 를
사용할 수 있도록 구성 정보를 제공할 때 사용된다.
Filesystem MCP 서버 는 AI 시스템 이 로컬 파일 시스템 과
상호작용할 수 있게 해주는 서버 다.
AI에게 자연어로 위치 관련 질문을 하고, 즉시 유용한 정보를 얻는 등
AI를 어시스턴트 로 사용해 원하는 바를 좀 더 쉽게 얻을 수 있다.
Slack MCP는 워크스페이스 에서 정보를 효율적으로 찾고 관리할 수 있다.
Slack MCP 도입은 AI가 커뮤니케이션 업무를 처리함으로써,
정보 과부화 문제를 해결할 수 있으며, 인간 중심의 소통을 관리한다.
순차적 사고는 AI가 복잡한 문제를 체게적으로 해결할 수 있도록 설계된다.
순차적 사고와 같은 방식은 다른 MCP 서버 들과 함께 사용될 때,
AI 시스템 사고방식에 대한 근본적 패러다임 전환을 의미한다.
MCP 서버 에 제공하는 정보는 최소한으로 제한하는 것이 좋다.
MCP 서비스 의 보안 위험은 치명적인 결과가 되어 돌아올 수 있다.
AI가 효율적으로 작동할 수 있도록 유도하기 위해서는,
MCP 서버 의 역할과 구조를 정확히 이해하고,
AI가 어떤 도구를 어떤 순서로 사용할지 명확하게 지시하는 것이 효과적이다.
MCP를 활용하면 특정 주제나 키워드 를 찾아내고,
관련 내용을 요약하는 작업이 훨씬 수월해진다.
MCP를 사용하면 회의록의 방대한 정보를 분석하고 활용하며,
조직의 의사결정과 협업 방식에 근본적 변화를 가져올 수 있다.
MCP를 개발하여 연결해두면 AI가 스스로 정보를 탐색하며,
데이터 기반으로 분석이 필요했던 것들을 AI 스스로 주체적으로 수행할 수 있다.
AI는 우리가 이미 알고 있는 정보와 아직 발견하지 못한 패턴을
연결해서, 복잡한 문제를 새로운 시각으로 바라볼 수 있게 도와준다.
AI 와 MCP의 결합은 전략적 사고의 지평을 넓혀주는 강력한 도구다.
MCP 서버 개발의 핵심은 AI와 사람, 외부 서비스 와의 사이에 다리를 놓는 일이다.
데이터 와 로직의 분리는 단순하게 만들어 쉽게 유지 보수할 수 있도록 한다.
도구와 리소스 는 상호 보완적으로 동작하기 때문에 두 가지 접근 방식을
적절히 조합하여 사용하면 AI 시스템 의 유연성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
최적 프롬프트 구조를 표준화하여 일관된 방식으로 작동하게 하면
기대와 같이 동작하는 AI를 얻을 수 있다.
LLM을 활용한 MCP 서버 구축 방식은 프로그래밍 지식이 없거나
제한적인 사람들도 AI의 도움을 받아 복잡한 시스템 을 구축할 수 있게 한다.
바이브 코딩 을 통한 MCP 서버 구축은 소프트웨어 개발 방식의 패러다임 전환을 의미한다.
MCP 서버 생태계는 앱과 유사한 형태로 발전할 가능성이 높다.
MCP는 AI 모델과 외부 도구 또는 데이터 간의 연결에 중점을 둔다.
A2A는 여러 AI 에이전트 간의 협업에 중점을 둔다.
MCP의 정확도와 신뢰성은 여전히 해결해야 할 과제지만
MCP가 AI를 능동적인 에이전트 로 진화시키는 중요한 촉매제라는 것은 부인할 수 없다.
인공지능의 놀라운 발전은 빠른 속도로 세상을 변화시키고 있다.
뛰어난 인공지능의 등장으로, 좋든 싫든 인공지능을 이용하면서
살아갈 수밖에 없는 상황이다.
인공지능 기술은 이미 따라잡기 어려울 정도로 발전되었다.
인공지능을 효과적으로 활용해 다양한 니즈 를 충족시키며
편리하게 사용할 수 있도록 하는 것이 중요하다.
AI 에이전트 는 인공지능으로 높은 수준의 자율성과
적응력을 갖춘 소프트웨어 시스템 이다.
MCP는 인공지능을 이용해 시스템과 앱을 직접 제어하도록 하면서,
인공지능의 활용도를 비약적으로 향상시킬 수 있도록 할 것이다.
AI 에이전트 는 효율적이고, 통합적이며, 접근성 높은 디지털 환경으로
세상을 변화시키며, 일하는 방식, 소통하는 방식, 삶의 방식을
크게 변화시킬 것이다.
인공지능은 놀라운 기능으로 우리에게 다가오고 있다.
AI 에이전트 는 인공지능이 인간이 필요로 하는 다양한 작업을
스스로 수행하면서, 인공지능을 진정한 인공지능으로 만들며,
비약적으로 세상을 변화시킬 것이다.
"MCP로 똑똑하게 일하는 법"은 AI 에이전트 의 핵심인
MCP의 원리와 구성 방식을 알기 쉽게 설명한다.
MCP 서버 구축 방법을 구체적으로 설명하여, MPC를 활용할 수 있도록 한다.
인공지능 시대는 막을 수 없다.
변화를 막을 수 없다면 시대가 요구하는 방향으로 변화해야 한다.
"MCP로 똑똑하게 일하는 법"은 인공지능이 가져올
AI 에이전트 시대를 전망하고 대비할 수 있도록 돕는다.
제이펍 과 컬처블룸 서평단에서 "MCP로 똑똑하게 일하는 법"을 증정해주셨다.
감사드린다.
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