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MCP

AI 자동화를 위한 필수 도구, MCP 서버 모음

Marcus_bot 2025. 5. 13. 18:00

안녕하세요,

최근 GPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 단순히 사람처럼 말을 이해하고 문장을 생성하는 수준을 넘어, 실제 작업을 수행하는 AI 에이전트로 빠르게 진화하고 있습니다. 이제는 지식에 답하는 것뿐만 아니라, 직접 컴퓨터를 조작해 코드 파일을 수정하거나 웹페이지를 탐색하고, 심지어 GitHub에 Pull Request를 올리는 일까지 수행할 수 있게 되었습니다. 이처럼 LLM이 실제 행동을 할 수 있게 된 배경에는 바로 MCP(Model Context Protocol) 서버의 역할이 있습니다.
이번 글에서는 요즘 주목받는 MCP 서버들의 종류와, 각 서버가 LLM에게 어떤 기능을 제공하는지 자세히 살펴보겠습니다.

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MCP란

MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 도구와 상호작용할 수 있도록 도와주는 인터페이스 역할을 합니다. 기존에는 AI가 단순히 텍스트에만 반응했다면, 이제는 파일을 만들고, 코드를 수정하고, 웹을 검색하고, 심지어 GitHub에 PR까지 보낼 수 있게 되었습니다. 이 모든 게 가능한 이유가 바로 MCP 덕분입니다. 즉, MCP는 LLM이 현실의 도구들을 "사용자처럼" 다룰 수 있게 해주는 다리입니다.

MCP의 원리와 배경이 궁금하시다면 아래 포스팅 글을 참고해주세요.
[Marcus' Story] - 클로드에서 공개한 MCP(Model Context Protocol), 그 개념과 특징

 

 

대표적인 MCP 서버 (전체 요약)

MCP 이름 주요 기능 LLM 활용도 설명
Desktop Commander
 파일 시스템 조작 고차원 명령 실행 Claude가 로컬 PC에서 파일 생성, 수정, 명령어 실행 등을 할 수 있게 해줍니다
Sequential Thinking 단계적 추론/작업 고차원 문제 해결 문제를 한 번에 푸는 게 아니라, 단계별로 차근차근 해결하게 해줍니다
GitHub MCP Git 리포 관리 코드 자동화 코드 파일을 읽고 바꾸거나 GitHub에 PR까지 만들 수 있게 해줍니다
Memory Bank MCP 메모리 뱅크 저장/검색 장기 컨텍스트 유지 대화나 작업에서 생성된 정보를 파일 단위로 저장하고, 세션을 넘어 다시 불러올 수 있게 해줍니다. 원격 서버(SSH) 저장도 지원합니다.
Playwright MCP 브라우저 조작 자동화/스크래핑 Claude가 브라우저를 직접 열고 클릭하거나 읽을 수 있도록 해줍니다
DuckDuckGo MCP 검색 자동화 정보 검색 Claude가 실시간으로 검색해서 정보를 찾아줄 수 있게 해줍니다
Context7 코드 분석 및 문서 자동 생성 기술 문서 자동 생성 코드를 분석해 자연어 설명, 문서, 또는 시각적 다이어그램으로 만들어줍니다. 개발 문서 자동화에 유용합니다.

 

 

1. Desktop Commander MCP

AI 모델이 사용자의 로컬 컴퓨터와 직접 상호작용할 수 있도록 확장해주는 MCP 서버입니다. 이 MCP를 통해 AI 모델은 텍스트 입력만 처리하는 수준을 넘어, 실제 운영 체제의 터미널 명령을 실행하고, 파일을 생성·수정하며, 코드 파일을 직접 편집하는 등 개발자의 작업 환경에 깊이 통합될 수 있습니다. 즉, AI가 단순한 AI가 아니라 "개발 보조 에이전트"처럼 작동하게 만드는 핵심 도구입니다.

 

  • 주요 기능
    • 터미널 명령 실행
    • 파일 시스템 탐색 및 수정
    • 코드 편집 및 디버깅
  • 활용 예시: 개발 환경에서 Claude를 활용한 자동화 및 코드 관리
  • 설치 방법
    1) npx를 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행)     
    npx @wonderwhy-er/desktop-commander@latest setup

    2) Smithery를 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행)
     
    npx -y @smithery/cli install @wonderwhy-er/desktop-commander --client claude

    3) 수동 설치

 

 

2. Sequential Thinking MCP

AI 모델이 복잡한 문제를 더 잘 해결할 수 있도록, 사고 과정을 단계별로 나누어 실행할 수 있게 지원하는 MCP 서버입니다. 기존의 LLM이 단일 프롬프트에 즉각적으로 응답하는 방식이었다면, Sequential Thinking MCP는 복잡한 문제를 여러 단계로 쪼개어 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이 MCP를 통해 AI 모델은 스스로 계획을 세우고, 작업 단계를 나누며, 각 단계를 순차적으로 실행할 수 있는 구조를 갖게 됩니다.

 

  • 주요 기능
    • 복잡한 작업을 논리적으로 분해해 순차적으로 처리
    • 계획 수립 및 실행 흐름 관리
    • 각 단계별 오류 복구 또는 재시도 가능
  • 활용 예시
    • 멀티 스텝 워크플로우 관리
    • 논리적 추론이나 분석이 필요한 과제 수행
    • 복잡한 프로젝트의 단계별 실행 전략 수립
  • 설치 방법 (수동 설치)

 

 

3. GitHub MCP

AI 모델이 GitHub 리포지토리와 직접 상호작용할 수 있도록 도와주는 MCP 서버입니다. 이 MCP를 통해 AI 모델은 단순히 코드를 읽는 수준을 넘어서, GitHub 리포지토리를 검색하고, 클론하며, 이슈를 생성하거나 PR을 작성하는 등의 실제 개발 협업 활동까지 수행할 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델은 마치 오픈소스 프로젝트의 팀원처럼 동작할 수 있으며, 코드 리뷰, 변경 이력 추적 등 개발 실무의 여러 업무를 보조할 수 있게 됩니다.

 

  • 주요 기능
    • GitHub 리포지토리 검색 및 클론
    • 이슈 생성 및 Pull Request 작성
    • 코드 리뷰 및 변경 사항 분석
  • 활용 예시
    • 오픈소스 프로젝트에서 Claude를 팀원처럼 활용
    • 문서화 자동화, 코드 리뷰 보조
    • 실시간 PR 생성 및 코드 개선 제안

 

 

4. Memory Bank MCP

AI 모델이 여러 세션에 걸쳐 정보를 저장하고, 이를 기반으로 맥락을 유지하며 작업을 이어갈 수 있도록 지원하는 MCP 서버입니다.
Memory Bank MCP는 "메모리 뱅크"라는 구조화된 저장소를 통해, 진행 중인 작업의 상태를 추적하고, 중요한 결정이나 컨텍스트를 기록하며, 파일 단위로 정보를 관리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 특히 원격 SSH 서버에 메모리를 저장할 수 있는 기능이 포함되어 있어, 로컬 환경을 넘어 다양한 프로젝트나 서버 기반 운영에도 유용하게 활용됩니다.

 

  • 주요 기능
    • 메모리 뱅크 초기화 및 검색
    • 메모리 뱅크 내 파일 읽기 및 쓰기
    • 작업 진행 상황 추적 및 업데이트
    • 결정 사항 로깅 (컨텍스트 및 대안 포함)
    • 활성 컨텍스트 관리 및 업데이트
    • .clinerules 기반 모드 지원
    • SSH를 통한 원격 서버 메모리 저장 지원
    • 상태 프리픽스 시스템 및 강력한 에러 핸들링
  • 활용 예시
    • 장기 프로젝트에서 세션 간 작업 진행 상황 기억
    • 협업 중 결정 사항을 구조적으로 기록
    • 원격 서버 기반의 메모리 관리 및 백업
  • 설치 방법
    1) npx를 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행) 
    # 기본 설치
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp
# 설치 경로 수정
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --path /path/to/project

    2) npm을 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행)     
    npm install -g @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp

    3) 수동 설치
  •  

 

 

5. Playwright-MCP

AI 모델이 브라우저를 직접 제어하여 웹 페이지를 자동으로 탐색하고 조작할 수 있도록 지원하는 MCP 서버입니다. Playwright MCP는 Playwright 라이브러리를 기반으로 구현되어, 웹 페이지 열기, 버튼 클릭, 텍스트 입력, 스크롤 등 다양한 사용자 행동을 자동화할 수 있습니다. 또한 접근성 진단이나 스냅샷 생성, 페이지 구조 분석 등의 기능도 함께 제공되어, 테스트 자동화뿐 아니라 웹 데이터 수집, 사용성 점검 등의 작업에도 유용하게 활용됩니다.

 

    • 주요 기능
      • 웹 브라우저 자동 제어 (열기, 클릭, 입력 등)
      • 웹 페이지 상호작용 및 DOM 분석
      • 접근성 정보 추출 및 스냅샷 생성
    • 활용 예시
      • 웹 애플리케이션 테스트 자동화
      • 특정 요소 추출을 통한 데이터 크롤링
      • 접근성 점검 리포트 자동 생성

 

 

6. DuckDuckGo MCP

AI 모델이 DuckDuckGo 검색 엔진을 활용해 웹에서 정보를 검색하고, 해당 결과를 자동으로 가져와 분석할 수 있도록 지원하는 MCP 서버입니다. DuckDuckGo MCP는 외부 API나 웹 크롤링 없이, DuckDuckGo의 검색 결과를 기반으로 관련 정보를 빠르게 파악하고 요약하는 데 특화되어 있습니다. 간단한 검색 질의어만으로도 실시간 정보 획득이 가능하며, 응답 결과는 자동으로 파싱되어 AI가 구조화된 형태로 활용할 수 있습니다.

 

  • 주요 기능
    • DuckDuckGo를 통한 키워드 기반 웹 검색
    • 검색 결과에서 링크 및 주요 내용 자동 파싱
    • 외부 콘텐츠의 간단한 요약 제공
  • 활용 예시
    • 실시간 뉴스 또는 최신 기술 정보 검색
    • 특정 주제에 대한 개요 정보 수집
    • 검색 결과 기반의 빠른 응답 생성
  • 설치 방법
    1) Smithery를 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행) 
    npx -y @smithery/cli install @nickclyde/duckduckgo-mcp-server --client claude

    2) uv 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행)     
    uv pip install duckduckgo-mcp-server

    3) 수동 설치

 

 

7. Context7 MCP

AI 모델이 코드 파일을 분석하고, 이를 기반으로 자동으로 문서를 생성하거나 유지 관리할 수 있도록 지원하는 MCP 서버입니다.
Context7 MCP는 소스코드 내 구조와 주석, 함수 정의 등을 파악해 자연어 설명, 기술 문서, 또는 시각적인 다이어그램 형태로 자동 문서화를 도와줍니다. 또한 다국어 지원 기능도 포함되어 있어, 글로벌 협업 환경에서도 유용하게 사용할 수 있습니다.

 

  • 주요 기능
    • 코드 분석을 통한 문서 자동 생성
    • 함수/클래스/모듈 설명 자동 추출
    • 다국어 문서 생성 지원
    • 문서 업데이트 및 유지 관리 자동화
  • 활용 예시
    • 기술 문서 초안 자동 작성
    • 팀 내부 코드 설명 문서화
    • 다양한 언어 버전의 README 또는 API 문서 생성
  • 설치 방법
    1) Smithery를 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행) 
    npx -y @smithery/cli install @upstash/context7-mcp --client claude

    2) npx를 통해 설치 (터미널에서 아래 명령어 실행)     
    npx -y @upstash/context7-mcp@latest

    3) 수동 설치

 

 

지금까지 다양한 MCP 서버들을 살펴보았습니다. 이러한 MCP들은 단순히 AI 모델이 텍스트를 주고받는 수준을 넘어서, 코드를 읽고 수정하고, 브라우저를 조작하고, 기억을 유지하며, 외부 시스템과 직접 상호작용할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 특히 개발자, 리서처, 크리에이터 등 다양한 분야에서 AI의 역할이 커지는 지금, MCP는 AI를 단순 도우미가 아닌 '실행 가능한 도구'로 만들어주는 핵심 기술이라 할 수 있습니다.

 

앞으로도 새로운 MCP 서버들이 계속 등장할 것이고, 이를 어떻게 조합하느냐에 따라 AI의 활용도는 무한히 확장될 수 있습니다.
이 글이 여러분이 MCP를 이해하고, AI를 더 실용적으로 활용하는 데 작은 발판이 되기를 바랍니다.

 

 

감사합니다. 😊

 

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