1. MCP란? (Model Context Protocol)
최근 개발자 커뮤니티와 AI 업계에서 자주 들리는 키워드가 있습니다. 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다.
MCP는 Anthropic에서 만든 새로운 프로토콜로, 간단히 말하면 AI 모델이 외부 시스템이나 데이터 소스와 연결되도록 돕는 표준 인터페이스입니다.
이 개념을 이해하기 쉽게 예를 들자면, MCP는 AI의 USB-C 포트 같은 역할을 합니다.
이전까지는 각 AI 서비스가 별도로 기능을 구현하고 직접 API 연동을 해야 했다면, 이제는 MCP를 통해 누구나 쉽게 자신만의 도구(툴)나 리소스를 연결할 수 있게 되었습니다.
2. 왜 지금 MCP가 주목받는가?
2.1. 에이전트 시대의 핵심 인프라
GPT, Claude 같은 생성형 AI가 단순히 텍스트 생성에서 벗어나 에이전트(Agent)로 진화하고 있는 지금, MCP는 이들이 외부와 상호작용할 수 있는 필수 연결점으로 자리 잡고 있습니다.
2.2. 개발자도 만들 수 있는 표준화된 AI 연결 방식
이전에는 대형 기업이나 고급 기술이 있어야 했던 작업이 이제는 개발자 누구나 할 수 있는 시대가 된 겁니다. 예를 들어, 내가 만든 간단한 CLI 툴이나 API 서버를 MCP 포맷에 맞춰 작성하면, AI가 그걸 호출하고 활용할 수 있게 됩니다.
3. MCP 설치 및 사용 방법
3.1. 커서(Cursor)에서 MCP 설정하기
커서는 대표적인 MCP 클라이언트 중 하나로, 사용자가 직접 MCP 서버를 등록해 사용할 수 있습니다.
- 커서 설정 → MCP → Add New MCP Server
- 명령어 복사 후 붙여넣기
- 이름 및 타입 지정 (
Command로 설정) - 정상 연결되면 파란불 표시
이 MCP는 AI가 질문에 대해 여러 단계를 거쳐 검토한 뒤 답변을 생성하도록 돕는 툴입니다.
3.2. 브라우저 디버깅용 MCP 연결
웹 개발자에게 유용한 Browser DevTools MCP는 커서가 크롬 콘솔, 네트워크 탭 등을 직접 조작해 디버깅을 도와줍니다.
- GitHub에서 MCP 코드 클론
- 크롬 확장 프로그램으로 설치
- MCP 명령어로 서버 실행
- 커서에서 MCP 등록
디버깅 도중 웹 요소를 클릭해 “이게 뭐야?”라고 묻는 것만으로 AI가 해당 DOM 정보, 클래스, 에러 로그, 스크린샷까지 확인해주는 놀라운 경험이 가능합니다.
4. 직접 만드는 나만의 MCP 서버
4.1. Cloudflare Workers를 이용한 MCP 구축
npm create cloudflare@latest로 프로젝트 생성- 템플릿: TypeScript + Hello Worker
- MCP 명령 작성 → 커서에 등록
이 서버는 외부 API를 호출하거나, 직접 만든 이미지 생성기 같은 기능을 MCP로 연결할 수 있게 해줍니다.
4.2. Gemini API 예시
이미지 생성 API를 MCP에 연결해서 “귀여운 고양이 이미지 만들어줘” 같은 요청을 하면 AI가 직접 생성하고 결과를 반환합니다.
API Key는 직접 삽입해야 하며, 프롬프트에 "결과는 반드시 URL로 반환" 같은 가이드라인을 넣는 것이 중요합니다.
5. MCP를 활용한 실사용 사례
- 기억 툴: 사용자의 요청을 파일로 저장하고, 이후 다시 불러와 기억하는 도구
- 깃허브 연동: 저장소 생성, 커밋, 파일 업로드까지 자동화
- 주식 도구: 시장 상태 확인, 주식 매수/매도 처리
- 텍스트 도구: 요약, 분석, 번역 등 다양한 자연어 처리
이처럼 단순한 질문 응답을 넘어, AI가 사용자 대신 일처리를 하는 실질적 작업 수행 환경을 만들 수 있습니다.
6. 개발자에게 열리는 새로운 기회
6.1. MCP 서버 자체로 수익화 가능
MCP는 API Key를 기반으로 유료 서비스 모델을 구현하기 쉬운 구조입니다. 예를 들어 내가 만든 GPT 기반의 글쓰기 툴, 번역기, 이메일 자동화 MCP 서버를 등록하고 이용료를 받는 형태가 가능합니다.
6.2. AppStore처럼 발전할 생태계
이미 수천 개의 커뮤니티 MCP가 만들어지고 있으며, 앞으로는 공식 레지스트리를 통해 “AI 앱스토어”처럼 발전할 가능성이 큽니다.
이전까지는 독립형 앱으로 만들기 어려웠던 툴들이 이제는 MCP 서버 하나로 간단하게 연결되고, 수익 창출의 기회도 넓어졌습니다.
7. 마무리
MCP는 단순한 기술을 넘어서 AI의 확장성, 자동화, 상호작용을 폭발적으로 키울 수 있는 기반입니다.
특히 AI를 활용한 생산성 향상, 자동화 앱 제작, 사이드 프로젝트 수익화에 관심이 있다면 지금부터 MCP를 이해하고 실습해 보는 것을 강력히 추천드립니다.