최근 가장 주목받는 기술 중 하나는 바로 MCP, 즉 Model Context Protocol입니다. 이 기술은 AI가 사용자의 명령어 한 줄만으로 복잡한 소프트웨어들을 자유자재로 제어하게 해주는 혁신적인 프로토콜입니다. 특히 Claude AI와 통합하여 Blender 같은 고급 소프트웨어를 직접 조작할 수 있게 만들면서 많은 관심을 받고 있는데요, 실제로 손 하나 까딱하지 않고 3D 디자인을 완성하는 영상이 화제가 되기도 했습니다.
하지만 Blender-MCP만이 전부는 아닙니다. GitHub, File System, Docker, WhatsApp, Discord, Notion 등 수많은 MCP 서버들이 등장하고 있으며, 각각의 MCP 서버들은 특정 소프트웨어를 AI가 완전히 조작할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 가장 인기 있는 MCP 서버들을 한눈에 정리하고, 각각의 기능과 활용법, 그리고 실생활에서 어떤 방식으로 활용할 수 있는지 구체적으로 알아보겠습니다.
MCP는 AI와 다양한 소프트웨어를 연결해주는 프로토콜입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 작업을 직접 수행하지 않고도 AI에게 간단한 지시를 내려 소프트웨어를 제어할 수 있습니다. 예를 들어, “방을 디자인해줘”라는 한 줄의 프롬프트만으로 Blender에서 3D 모델을 만들거나, “이메일을 정리해줘”라고 말해 Gmail에서 작업을 자동화할 수 있습니다. MCP는 소프트웨어와 AI 간의 소켓 연결을 통해 명령을 주고받으며, 이를 기반으로 작업을 실행합니다.
MCP의 핵심은 확장성과 유연성에 있습니다. Blender, Docker, WhatsApp 등 기존에 존재하는 소프트웨어뿐만 아니라 사용자가 원하는 커스텀 MCP 서버를 만들어 새로운 서비스와 연결할 수도 있습니다. 또한, MCP는 Claude AI뿐만 아니라 로컬 LLM(예: Ollama)과도 호환되므로, 누구나 자신의 환경에 맞춰 활용할 수 있습니다.
MCP의 가장 큰 매력 중 하나는 사용자가 직접 MCP 서버를 만들 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 특정 CRM 소프트웨어와 AI를 연결하고 싶다면, 해당 소프트웨어의 API를 활용해 MCP 서버를 개발할 수 있습니다. 제작 방법은 다음과 같습니다:
목표 설정: 어떤 소프트웨어를 연결할지 결정.
소켓 서버 구현: 소프트웨어 내에서 명령을 수신할 서버 구축.
MCP 서버 개발: AI와 소켓 서버를 연결하는 로직 작성.
테스트: 프롬프트로 동작 확인.
튜토리얼을 참고하면 초보자도 쉽게 시작할 수 있습니다.
이제부터 소개할 MCP 서버들의 기능과 특징들을 하나씩 자세히 살펴보겠습니다. 여러분이 사용하는 AI에 어떤 MCP를 붙이느냐에 따라 생산성과 효율성이 놀라울 정도로 달라질 수 있습니다. 지금부터 그 비밀을 파헤쳐 보겠습니다.
주요 MCP 서버 소개
1. Blender-MCP
Blender-MCP는 3D 모델링 및 애니메이션 소프트웨어인 Blender를 AI로 제어할 수 있게 해주는 서버입니다. 이를 통해 사용자는 텍스트 프롬프트만으로 복잡한 3D 모델링, 렌더링, 애니메이션 작업을 수행할 수 있습니다.
설치 및 사용 방법:
로컬 시스템에 Blender 소프트웨어 설치
Claude AI의 MCP 서버 구성 변경
Blender 애드온 파일 설치 및 업로드
이 설정을 완료하면 AI에게 “방을 디자인해줘”와 같은 간단한 프롬프트만 제공해도 Blender에서 3D 룸 디자인을 자동으로 생성할 수 있습니다.
2. GitHub-MCP
GitHub-MCP는 GitHub 저장소 관리, 파일 작업, GitHub API 통합 기능을 제공합니다. 이를 통해 AI가 코드 저장소를 관리하고, 파일을 생성하거나 수정하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
설정 방법:
GitHub 프로필용 개인 액세스 토큰 생성
Claude AI의 config.json 파일 변경
3. File System-MCP
파일 시스템 작업을 위한 Go 서버로, MCP를 구현한 서비스입니다. 파일 읽기/쓰기, 디렉토리 생성/나열/삭제, 파일/디렉토리 이동, 파일 검색, 파일 메타데이터 가져오기 등의 기능을 제공합니다.
4. Docker-MCP
Docker-MCP는 컨테이너, 이미지, 볼륨, 네트워크 관리를 위한 커뮤니티 개발 MCP 서버입니다. AI를 통해 Docker 컨테이너를 생성하고 관리할 수 있어 개발자들에게 큰 도움이 됩니다.
5. WhatsApp-MCP
WhatsApp-MCP는 메시지 전송, 채팅 로드, 연락처 로드 등 WhatsApp 기능을 AI로 제어할 수 있게 해주는 서버입니다. 설정 과정이 다소 복잡하지만, 완료하면 AI가 WhatsApp 메시지를 관리하고 자동화할 수 있습니다.
6. Puppeteer-MCP
브라우저 자동화 및 웹 스크래핑 기능을 제공하는 MCP 서버입니다. Google Chrome이나 Firefox와 같은 브라우저를 제어하고 Amazon에서 물건을 구매하는 등의 작업도 가능합니다. OpenAI의 Operator나 GitHub의 브라우저 사용에 대한 무료 대안으로 볼 수 있습니다.
7. SQL-MCP
SQLite, Postgres Lite 등 데이터베이스 연결을 위한 MCP 서버입니다. 이를 통해 AI와 데이터베이스 간의 대화형 인터페이스를 구축할 수 있습니다.
8. Figma-MCP
Figma를 AI와 연결하여 그래픽 디자이너에게 AI 기능을 제공하는 MCP 서버입니다. 디자인 작업을 자동화하고 창의적인 아이디어를 빠르게 구현할 수 있습니다.
9. PowerPoint-MCP
가장 유용한 MCP 서버 중 하나로, 간단한 프롬프트만으로 맞춤형 프레젠테이션을 생성할 수 있게 해줍니다. 비즈니스 프레젠테이션, 교육 자료 등 다양한 용도로 활용 가능합니다.
10. Notion-MCP
생산성 앱인 Notion을 AI와 연결하여 문서 작성, 데이터베이스 관리 등을 자동화할 수 있습니다.
11. Jupyter-MCP
Jupyter Notebook을 제어하는 MCP 서버로, 코드 작성 및 마크다운 셀 추가 기능을 제공합니다. 데이터 과학자들에게 유용한 무료 도구입니다.
12. Discord-MCP
Discord 서버를 AI와 연결하여 채널 생성, 메시지 전송, 반응 추가 등의 작업을 자동화할 수 있습니다.
13. GSuite-MCP
Google Calendar를 포함한 GSuite 서비스를 AI로 제어할 수 있게 해주는 서버입니다. AI가 일정을 예약하고 관리할 수 있어 시간 관리에 큰 도움이 됩니다.
14. Excel-MCP
Excel 스프레드시트를 AI로 제어할 수 있게 해주는 서버입니다. 데이터 분석, 차트 생성, 수식 작성 등의 작업을 자동화할 수 있습니다.
15. Playwright-MCP
브라우저 자동화를 위한 MCP 서버로, 웹 페이지에서 클릭, 양식 작성 등 다양한 작업을 AI가 수행할 수 있게 해줍니다.
MCP의 미래와 가능성
MCP는 AI와 소프트웨어 통합의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이를 통해 AI는 단순한 정보 제공자에서 벗어나 실제 작업을 수행하는 디지털 어시스턴트로 진화하고 있습니다.
앞으로 더 많은 소프트웨어와 서비스가 MCP를 지원하게 될 것이며, 이는 AI 기반 자동화의 가능성을 크게 확장시킬 것입니다. 개발자, 디자이너, 데이터 과학자, 일반 사용자 모두에게 작업 효율성과 창의성을 높이는 강력한 도구가 될 것입니다.
맺음말
MCP(Model Context Protocol)는 AI와 소프트웨어 통합의 새로운 지평을 열고 있습니다. Blender, GitHub, Docker, WhatsApp 등 다양한 소프트웨어와 서비스를 AI로 제어할 수 있게 함으로써, 복잡한 작업을 단순화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
이 글에서 소개한 다양한 MCP 서버들을 활용하여 AI의 가능성을 최대한 활용해보세요. 또한, 자신만의 커스텀 MCP 서버를 개발하여 특정 요구사항에 맞는 AI 통합 솔루션을 구축하는 것도 가능합니다.
MCP는 분명 AI와 소프트웨어 통합의 미래입니다. 이 혁신적인 기술을 통해 우리의 디지털 경험은 더욱 풍부하고 효율적으로 변화할 것입니다.
