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MCP를 알아야 클로드(Claude) 500% 활용 가능! 개념부터 실제 업무 활용까지 완벽 튜토리얼

tybohe 2025. 6. 12. 19:19
최근 AI 에이전트에 대한 관심이 뜨거워지면서, 'MCP'라는 개념이 주목받고 있습니다. 심지어 OpenAI의 CEO 샘 알트먼도 ChatGPT에 MCP 도입을 결정하며, MCP가 AI 에이전트 시대의 핵심 프로토콜로 자리매김할 것이라는 기대를 모으고 있습니다. 오늘은 이 MCP가 무엇인지, 어떤 장점을 가지며, 실제 업무에서 클로드(Claude)와 함께 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다. 이 글 하나로 MCP의 기본 개념을 이해하고, 클로드를 500% 더 똑똑하게 활용할 수 있는 역량을 키우시길 바랍니다.

1. MCP란 무엇인가? AI와 서비스 소통의 새로운 표준

MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다. 말 그대로 AI 모델(Model)이 복잡한 맥락(Context)을 정확하게 이해하고, 그에 필요한 액션(Action)을 취할 수 있도록 돕는 프로토콜입니다. 마치 개발자들이 API(Application Programming Interface)를 활용해 다양한 서비스들을 코딩으로 연결하듯이, MCP는 AI 모델이 다른 서비스나 외부 환경과 쉽게 상호작용할 수 있도록 돕는 '소통 방식'이라고 이해하시면 됩니다.

[MCP의 핵심 구조]

MCP는 크게 네 가지 요소로 구성됩니다.
  • 호스트(Host): AI 모델을 활용할 수 있는 서비스입니다. 오늘 우리가 살펴볼 클로드(Claude) 데스크톱 앱, 또는 AI 기반의 코딩 편집기(Cursor, Wynpr)나 자동화 툴(n8n) 등이 호스트가 될 수 있습니다.
  • 클라이언트(Client): 호스트 서비스 내부에 내포되어 있으며, 호스트와 MCP 서버 간의 통신을 담당합니다.
  • 서버(Server): 가장 중요한 개념으로, 다양한 외부 서비스(예: 구글 캘린더, 슬랙, 노션, 웹 크롤링 도구 등)를 표준화된 방식으로 활용할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 연결하고 싶은 서비스마다 해당 서버를 설치하여 사용합니다.
  • 리소스(Resource): 각 서버가 접근하고 활용하는 실제 데이터나 기능(예: 슬랙 채널 목록, 메시지 전송 기능)을 의미합니다.

2. 왜 MCP를 사용해야 하는가? AI 에이전트 시대의 필수 요소

MCP를 활용하면 AI 에이전트 구축 및 서비스 연동에 있어 혁신적인 이점을 얻을 수 있습니다.
  • 표준화된 서비스 연동: 기존에는 슬랙, 노션 등 각 서비스의 API 형식에 맞춰 개별적으로 코딩하거나, 자동화 툴에서 각 모듈의 복잡한 인증 및 세부 설정을 반복해야 했습니다. MCP를 사용하면 해당 서비스의 'MCP 서버'만 설치하면 모든 호스트 서비스에서 표준화된 방식으로 해당 서비스를 즉시 활용할 수 있습니다. 중복 설정의 번거로움이 완전히 사라지는 것이죠.
  • AI 에이전트 개발 용이성: 서버만 설치하여 표준화된 방식으로 여러 서비스를 쉽게 적용할 수 있기 때문에, AI가 다양한 외부 도구와 협업하는 'AI 에이전트'를 만들기가 훨씬 수월해집니다.
  • 효율성 증대: 만약 MCP가 AI 에이전트의 표준 프로토콜이 된다면, 많은 서비스들이 API를 제공하듯이 MCP 서버를 공식적으로 제공하게 될 것입니다. 이는 사용자 입장에서 직접 세팅하는 것보다 훨씬 더 효율적이고 강력한 활용을 가능하게 할 것입니다.
한마디로 MCP는 AI가 외부 서비스와 효율적으로 소통하기 위한 표준화된 프로토콜을 제공하며, 사용자 입장에서는 서버만 간단히 설치함으로써 해당 서비스를 AI와 손쉽게 연동할 수 있도록 돕는 기술입니다.

3. 클로드 데스크톱에서 MCP 설정하기: 실제 활용 튜토리얼

이제 클로드 데스크톱 앱에서 MCP 서버를 직접 설치하고 활용하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.

1단계: 클로드 데스크톱 앱 및 필수 프로그램 설치

  • 클로드 데스크톱 앱 설치: 웹 버전 클로드에서는 MCP를 활용할 수 없으므로, claude.ai/download에서 클로드 데스크톱 앱을 여러분의 운영체제에 맞게 설치합니다.
  • 설정 편집 진입: 설치 후 클로드 데스크톱 앱을 실행하고, '설정' 탭 > '개발자 옵션' > '설정 편집' 아이콘을 누르면 claude-config.json 파일이 표시됩니다. 이 파일을 편집해야 합니다.
  • VS Code 설치 (권장): code.visualstudio.com 설치를 권장합니다. 메모장보다 훨씬 편리합니다.
  • Node.js 설치: MCP 서버를 로컬에서 설치하고 활용하는 데 필요한 프로그램이므로 nodejs.org에서 다운로드 섹션으로 이동하여 운영체제에 맞게 설치합니다.

2단계: MCP 서버 찾기 (GitHub 활용)

MCP 서버 정보는 주로 GitHub에 공개되어 있습니다. 클로드 공식 GitHub 저장소(github.com/anthropics/anthropic-tools)에는 여러 가지 MCP 서버를 모아둔 리포지토리(저장소)가 있습니다. 여기에는 클로드 측에서 제공하는 '레퍼런스 서버(파일 시스템, GitHub, Slack 등)', 각 서비스 회사에서 직접 제공하는 '서드파티 서버', 그리고 커뮤니티 개발자들이 만든 '커뮤니티 서버' 등이 존재합니다. 이 중에서 필요한 서버를 찾아 설치하게 됩니다.

3단계: 파이어크롤(Firecrawl) MCP 서버 설치 (웹 크롤링)

파이어크롤은 간단한 웹페이지 크롤링에 유용한 서비스입니다.
  • 파이어크롤 MCP 서버 복사: GitHub에서 파이어크롤 MCP 서버의 MPX(Model Protocol eXecutor) 코드를 복사합니다.
  • claude-config.json 편집: VS Code로 claude-config.json 파일을 열고, 복사한 코드를 붙여넣습니다. (기존 내용이 있다면 콤마(,)로 구분하여 추가) 
    {
  "mpx_tools": [
    {
      "name": "firecrawl",
      "command": "mpx @firecrawl/mpx-server",
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  ]
}
  • API 키 설정: firecrawl.dev에 접속하여 회원 가입 후 API 키를 발급받아 `YOUR_API_KEY_HERE` 부분에 입력합니다. (무료 티어가 있어 결제 없이 테스트 가능)
  • 클로드 재시작: claude-config.json 저장 후 클로드 데스크톱 앱을 완전히 종료하고 다시 실행합니다. 재실행 시 망치 모양 아이콘이 생기며 파이어크롤 관련 툴(Tool)이 추가된 것을 확인할 수 있습니다.

4단계: 슬랙(Slack) MCP 서버 설치 (메시지 전송)

슬랙을 통해 AI 뉴스 리포트를 전송하는 워크플로를 위해 슬랙 MCP 서버를 설치합니다.
  • 슬랙 앱 생성: api.slack.com/apps에 접속하여 'Create New App' > 'From scratch'를 선택하고, 앱 이름(예: Claude)과 워크스페이스를 지정하여 슬랙 앱을 생성합니다.
  • 권한(Scopes) 설정: 'OAuth & Permissions' 탭에서 'Bot Token Scopes'에 필요한 권한(예: `chat:write`, `channels:read`, `users:read`, `files:write`, `reactions:write`)을 추가합니다.
  • 앱 설치: 앱을 워크스페이스에 설치(Install to Workspace)하여 봇 토큰(예: `xoxb-`로 시작)을 발급받습니다.
  • 팀 ID 확인: 슬랙 채널 URL(https://app.slack.com/client/T.../C...)에서 `T`로 시작하는 팀 ID를 복사합니다.
  • 슬랙 MCP 서버 복사 및 claude-config.json 편집: GitHub에서 슬랙 MCP 서버 코드를 복사하여 기존 파이어크롤 설정 밑에 콤마(,)로 구분하여 추가하고, 발급받은 봇 토큰과 팀 ID를 `env` 부분에 입력합니다.
  • 슬랙 채널에 앱 추가: 메시지를 보낼 슬랙 채널에 생성한 앱(Claude)을 멤버로 추가합니다.
  • 클로드 재시작: claude-config.json 저장 후 클로드 데스크톱 앱을 완전히 종료하고 다시 실행합니다. 슬랙 기능들이 툴에 추가된 것을 확인합니다.

5단계: 퍼페티어(Puppeteer) 및 노션(Notion) MCP 서버 설치 (브라우저 자동화 및 보고서 업데이트)

더 복잡한 웹 크롤링 및 보고서 자동화를 위해 퍼페티어와 노션을 연동합니다.
  • 퍼페티어 MCP 서버 설치: 퍼페티어는 헤드리스 브라우저를 구동하여 사람이 조종하듯이 웹 자동화를 수행하는 오픈소스 라이브러리입니다. GitHub에서 퍼페티어 MCP 서버 코드를 복사하여 claude-config.json에 추가합니다. (오픈소스이므로 별도의 API 키는 필요 없음)
  • 노션 인티그레이션 생성: developers.notion.com/apps에 접속하여 'New Integration'을 생성하고, 사용할 노션 워크스페이스를 선택하여 시크릿 키를 발급받습니다. 필요한 권한(Read content, Insert content, Update content)을 부여합니다.
  • 노션 페이지에 인티그레이션 연결: 업데이트할 노션 페이지(또는 데이터베이스)에 접속하여 우측 상단 '...' > 'Connect to'에서 생성한 인티그레이션(Claude)을 연결합니다.
  • 노션 MCP 서버 복사 및 claude-config.json 편집: GitHub에서 노션 MCP 서버 코드를 복사하여 claude-config.json에 추가하고, 발급받은 시크릿 키를 `env` 부분에 입력합니다.
  • 클로드 재시작: claude-config.json 저장 후 클로드 데스크톱 앱을 완전히 종료하고 다시 실행합니다. 퍼페티어와 노션 기능들이 툴에 추가된 것을 확인합니다.

4. MCP 활용 실전: AI 에이전트의 진정한 힘!

이제 설정된 MCP 서버들을 활용하여 클로드를 통해 복잡한 업무를 자동화하는 예시를 살펴보겠습니다.

실전 예제 1: AI 최신 뉴스 크롤링 및 슬랙 리포트 자동 생성

  • 명령: "파이어크롤을 써서 테크런치에서 AI 최신 주요 뉴스 5개를 가져와 리포트로 정리하고, 각 뉴스의 헤드라인과 링크는 1회씩만 포함해줘. 그리고 이 리포트를 슬랙 블록킷 호환 제이슨 형식으로 만들어줘."
  • 결과: 클로드가 파이어크롤 MCP 서버를 활용하여 웹 크롤링을 수행하고, 수집된 데이터를 슬랙에 보기 좋은 형태로 가공하여 리포트를 작성합니다.
  • 명령: "이 리포트를 슬랙 채널 'AI 뉴스'에 게시해줘."
  • 결과: 클로드가 슬랙 MCP 서버를 활용하여 해당 채널에 리포트를 자동으로 전송합니다.
기존에는 클로드 내에서 단순히 글쓰기나 코드 작업만 가능했지만, MCP 서버를 연결하면 웹 크롤링부터 메시지 전송까지 모든 작업을 클로드 단독으로 수행할 수 있어 생산성이 크게 향상됩니다.

실전 예제 2: 유튜브 채널 분석 및 노션 보고서 업데이트

  • 명령: "퍼페티어를 사용해서 내 유튜브 채널 동영상 탭에 들어가 최근 10개 영상 리스트를 보고, 채널 구독자 수, 영상 개수, 영상별 지표를 확인하여 채널 분석 리포트를 작성해줘."
  • 결과: 클로드가 퍼페티어 MCP 서버를 통해 실제 브라우저를 띄워 유튜브 채널을 방문하고, 영상 정보 및 채널 지표를 크롤링하여 상세한 분석 리포트를 작성합니다. (브라우저가 열리는 것을 직접 확인할 수 있어 시각적입니다.)
  • 명령: "노션 데이터베이스 '유튜브 채널 리포트'에 해당 리포트를 새로운 페이지로 생성해줘."
  • 결과: 클로드가 노션 MCP 서버를 활용하여 노션 데이터베이스에 새로운 페이지를 생성하고, 분석 리포트 내용을 자동으로 업데이트합니다. (보고서 내용이 길 경우 노션 포맷에 맞춰 분할하여 추가하는 등 AI가 지능적으로 처리합니다.)

5. 결론 및 미래 전망

클로드의 MCP 활용은 단순한 대화형 AI를 넘어, 외부 서비스와 유기적으로 연동하여 복잡한 실세계 작업을 자동화하는 AI 에이전트의 가능성을 보여줍니다. 웹 크롤링, 슬랙 메시지 전송, 노션 보고서 작성 등 다양한 외부 도구와의 연동은 클로드의 활용 범위를 획기적으로 넓혀줍니다.
물론 MCP는 아직 도입 초기 단계의 프로토콜이라, 일부 서버가 불안정하거나 버그가 발생할 수 있습니다. 하지만 ChatGPT도 MCP 도입을 예고하고 있는 만큼, 앞으로 AI 에이전트의 표준이 될 가능성이 매우 높습니다. 클로드를 통해 미리 MCP를 경험해보고, 다가올 AI 에이전트 시대에 대비하는 것은 현명한 선택입니다.
오늘 소개드린 튜토리얼을 통해 여러분의 클로드 활용 능력을 한 단계 더 끌어올리시길 바랍니다. 혹시 MCP 설정 중 궁금한 점이 있다면 언제든지 문의해주세요!