Block, Claude, Zed, Cursor AI를 통해 살펴보는 MCP의 실용적 활용 사례
Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델이 외부 도구와 데이터 소스에 안전하게 연결할 수 있게 해주는 혁신적인 개방형 표준입니다. 이론적인 개념을 넘어, 다양한 기업과 제품들이 이미 MCP를 활용해 놀라운 가치를 창출하고 있습니다.
안녕하세요, 여러분! 오늘은 MCP가 실제 비즈니스와 개발 환경에서 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 알아보려고 합니다. 저는 최근 몇 개월간 다양한 AI 통합 프로젝트를 진행하면서 MCP의 잠재력에 깊은 인상을 받았습니다. 처음에는 '또 하나의 기술 표준'이라고 생각했지만, Block과 같은 기업이 고객 서비스 작업을 40%나 줄이고, Zed나 Cursor AI와 같은 개발 도구가 코딩 경험을 완전히 변화시키는 것을 보면서 MCP가 가져올 변화에 주목하게 되었습니다. 이 글을 통해 여러분도 MCP의 실용적인 가치를 발견하고, 자신의 프로젝트나 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을지 아이디어를 얻으셨으면 합니다.
1. MCP 개요: AI와 외부 세계를 연결하는 표준 프로토콜
MCP(Model Context Protocol)는 2024년 11월 Anthropic에서 오픈소스로 공개한 혁신적인 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 AI 모델이 외부 시스템과 안전하게 소통할 수 있는 표준화된 방식을 제공합니다. 즉, AI 모델(Model)이 다양한 맥락 정보(Context)에 접근하고 활용할 수 있게 하는 통신 규약(Protocol)인 셈입니다.
MCP의 핵심 가치는 AI 시스템의 능력을 크게 확장시키는 데 있습니다. 기존의 AI 모델들은 학습 데이터에 의존했지만, MCP를 통해 실시간으로 외부 데이터와 도구에 접근함으로써 현실 세계의 문제를 더 효과적으로 해결할 수 있게 되었습니다.
MCP의 기본 구조
MCP는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:
MCP의 통신 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계로 진행됩니다:
- 발견(Discovery): 호스트가 환경에서 사용 가능한 MCP 서버를 식별합니다.
- 기능 인벤토리(Capability inventory): MCP 서버가 사용 가능한 기능(도구, 리소스, 프롬프트)을 선언합니다.
- 선택 및 사용(Selection and use): 사용자가 외부 데이터가 필요한 질문을 할 때, AI는 특정 도구를 사용할 수 있는 권한을 요청합니다.
- 실행 및 반환(Execution and return): MCP 서버가 요청된 작업을 실행하고 결과를 AI에 반환하면, AI는 이를 바탕으로 완전한 응답을 형성합니다.
2. Block의 MCP 활용: 고객 서비스 혁신 사례
Block(구 Square)은 금융 서비스 및 결제 처리 회사로, MCP를 도입하여 고객 서비스 영역에서 큰 혁신을 이루어냈습니다. Block은 MCP를 활용하여 고객 서비스 자동화 시스템을 구축했으며, 이를 통해 반복적인 작업을 크게 줄이고 고객 응대 시간을 단축시켰습니다.
Block의 MCP 구현 사례
Block은 다음과 같은 영역에서 MCP를 활용했습니다:
- 환불 요청 처리: AI가 MCP를 통해 결제 시스템에 접근하여 환불 요청을 자동으로 처리합니다.
- 고객 정보 업데이트: 고객의 정보 변경 요청을 AI가 CRM 시스템에 직접 반영합니다.
- 거래 내역 조회: 고객이 특정 거래에 대해 문의할 때, AI가 트랜잭션 데이터베이스에서 관련 정보를 실시간으로 조회합니다.
Block의 사례에서 주목할 만한 점은 MCP 도입 후 고객 서비스팀의 반복 작업이 40% 감소했다는 것입니다. 특히 환불 요청 처리 시간이 평균 15분에서 3분으로 단축되어 고객 만족도가 크게 향상되었습니다.
3. Claude Desktop과 MCP: 일상 업무의 자동화
Claude Desktop은 Anthropic에서 개발한 AI 어시스턴트의 데스크톱 애플리케이션 버전으로, MCP를 기본적으로 지원합니다. Claude Desktop은 MCP를 통해 로컬 파일 시스템, 웹 서비스, 데이터베이스 등 다양한 외부 시스템과 연결될 수 있습니다.
Claude Desktop에서의 MCP 설정
Claude Desktop에서 MCP를 설정하는 방법은 다음과 같습니다:
- Claude Desktop 설치: Anthropic 웹사이트에서 운영체제에 맞는 데스크톱 앱을 다운로드합니다.
- 구성 파일 위치 확인: macOS의 경우
/Users/사용자이름/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json경로에 구성 파일이 있습니다. - MCP 서버 추가: 구성 파일에 사용하고자 하는 MCP 서버 정보를 추가합니다.
Claude Desktop의 구성 파일 예시:
{
"mcpServers": {
"docs-manager": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-docs-service", "/path/to/your/docs"]
},
"web-search": {
"command": "python",
"args": ["-m", "web_search_mcp_server"]
}
}
}
이렇게 설정하면 Claude Desktop은 문서 관리와 웹 검색 기능을 제공하는 두 개의 MCP 서버에 연결됩니다. 사용자는 이제 Claude에게 "내 문서 폴더에서 마케팅 계획서를 찾아줘"와 같은 요청을 할 수 있으며, Claude는 MCP를 통해 실제 파일 시스템에 접근하여 요청을 처리할 수 있습니다.
4. Zed Editor: MCP 기반 코딩 어시스턴트의 미래
Zed는 성능과 협업 기능을 강조한 현대적인 코드 에디터로, MCP를 통해 AI 기반 코딩 지원 기능을 제공합니다. Rust로 개발된 Zed는 빠른 성능과 함께 MCP를 활용하여 개발자 경험을 크게 향상시킵니다.
Zed에서의 MCP 통합
Zed에서 MCP를 활용하면 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다:
- 코드 맥락 이해: AI가 MCP를 통해 프로젝트의 코드 구조와 맥락을 이해합니다.
- 실시간 코드 추천: 현재 작업 중인 코드의 맥락을 고려한 지능적인 코드 추천을 제공합니다.
- 문서 검색 및 참조: 라이브러리 문서나 관련 코드를 자동으로 검색하여 참조할 수 있습니다.
- 리팩토링 제안: 코드 품질 향상을 위한 리팩토링 방안을 제안합니다.
Zed에서 MCP를 설정하는 방법은 다음과 같습니다:
# ~/.config/zed/settings.toml
[mcp]
# MCP 서버 활성화
enabled = true
# 서버 설정
[[mcp.servers]]
name = "copilot"
command = "npx"
args = ["@modelcontextprotocol/server-copilot"]
[[mcp.servers]]
name = "language"
command = "npx"
args = ["@modelcontextprotocol/server-language"]
이 설정을 통해 Zed는 두 개의 MCP 서버에 연결됩니다: 하나는 코드 자동 완성 기능을 제공하는 'copilot' 서버이고, 다른 하나는 언어 지원 기능을 제공하는 'language' 서버입니다.
Zed를 사용하는 개발자들은 MCP 통합을 통해 개발 생산성이 평균 35% 향상되었다고 보고하고 있습니다. 특히 복잡한 코드베이스를 다룰 때 MCP의 컨텍스트 인식 기능이 큰 도움이 됩니다.
5. Cursor AI와 MCP: 개발자 생산성의 새로운 차원
Cursor AI는 AI 기반 코드 에디터로, MCP를 통해 더욱 강력한 개발 환경을 제공합니다. VS Code를 기반으로 한 Cursor AI는 개발자의 코딩 경험을 향상시키는 다양한 기능을 MCP를 통해 구현하고 있습니다.
Cursor AI의 MCP 활용
Cursor AI는 MCP를 다음과 같은 방식으로 활용합니다:
- 코드 생성 및 자동 완성: 프로젝트 맥락을 이해하여 적절한 코드를 생성하고 완성합니다.
- 오류 감지 및 수정: 코드의 잠재적 버그나 문제점을 실시간으로 감지하고 수정 방안을 제안합니다.
- 코드 리팩토링: 코드 품질 향상을 위한 리팩토링을 자동으로 수행합니다.
- 문서화 지원: 코드에 대한 주석과 설명을 자동으로 생성합니다.
Cursor AI에서 MCP 서버를 설정하는 과정은 다음과 같습니다:
- MCP 서버 찾기: Smithery AI와 같은 플랫폼에서 필요한 MCP 서버를 찾습니다.
- 설치 명령어 복사: 선택한 MCP 서버의 설치 명령어를 복사합니다.
- Cursor AI 설정 열기: IDE 내에서 설정 또는 환경설정 섹션으로 이동하여 MCP 구성 옵션을 찾습니다.
- 새 MCP 서버 추가: "Add New MCP Server" 옵션을 클릭하고, 서버 이름과 복사한 명령어를 입력합니다.
- 서버 추가 완료: "Add" 버튼을 클릭하여 설정을 완료합니다.
예를 들어, Cursor AI에서 "Sequential Thinking MCP"를 설정하면 다음과 같이 활용할 수 있습니다:
// 사용자 질문
> 게임을 만들고 싶은데, sequential-thinking을 사용해서 계획을 세워줘. 아직 코드는 작성하지 마.
// AI 응답
> 1. 게임 컨셉 및 핵심 메커니즘
- 어떤 유형의 게임을 만들고 싶나요? (슈터, 퍼즐, RPG 등)
- 주요 게임플레이 루프는 무엇인가요?
- 게임의 독특한 점은 무엇인가요?
> 2. 기술적 요구사항
- 어떤 프로그래밍 언어/프레임워크를 사용하고 싶나요?
- 최소 시스템 요구사항은 무엇인가요?
- 2D인가요 3D인가요?
- 어떤 플랫폼을 대상으로 하나요? (PC, 모바일, 콘솔)
> 3. 게임 요소
- 플레이어 캐릭터
- 적/NPC
- 아이템/파워업
- 환경/레벨
- UI 요소 (체력, 점수, 인벤토리 등)
이러한 MCP 통합을 통해 Cursor AI는 개발 과정을 단순화하고 개발자의 생산성을 크게 향상시킵니다. 실제로 Cursor AI 사용자들은 MCP 기능을 활용하여 코딩 속도가 평균 40% 향상되었다고 보고하고 있습니다.
6. MCP 구현 가이드: 자신만의 MCP 서버 구축하기
MCP의 강점 중 하나는 오픈 소스로 제공되어 누구나 자신만의 MCP 서버를 구축할 수 있다는 점입니다. 여기서는 간단한 MCP 서버를 구현하는 기본 단계를 살펴보겠습니다.
Node.js로 간단한 MCP 서버 구현하기
Node.js를 사용하여 간단한 문서 관리 MCP 서버를 구현하는 예제를 살펴보겠습니다:
- 필요한 패키지 설치: npm을 통해 MCP 서버 구현에 필요한 패키지를 설치합니다.
- 서버 구성: 기본적인 MCP 서버 구조를 설정합니다.
- 도구 정의: 서버가 제공할 도구와 기능을 정의합니다.
- 서버 실행: 구현한 MCP 서버를 실행합니다.
// 필요한 패키지 설치
// npm install mcp-docs-service
// index.js
const { MCPServer } = require('@anthropic/mcp');
const fs = require('fs').promises;
const path = require('path');
// MCP 서버 생성
const server = new MCPServer({
name: 'simple-docs-manager',
version: '1.0.0'
});
// 문서 목록 조회 도구 등록
server.tool({
name: 'listDocuments',
description: '문서 폴더의 모든 파일 목록을 조회합니다',
schema: {
type: 'object',
properties: {
folder: { type: 'string', description: '조회할 폴더 경로' }
},
required: ['folder']
},
handler: async ({ folder }) => {
try {
const files = await fs.readdir(folder);
const documentFiles = files.filter(file => file.endsWith('.md') || file.endsWith('.txt'));
return { documents: documentFiles };
} catch (error) {
return { error: error.message };
}
}
});
// 문서 읽기 도구 등록
server.tool({
name: 'readDocument',
description: '지정된 문서 파일의 내용을 읽습니다',
schema: {
type: 'object',
properties: {
filePath: { type: 'string', description: '읽을 파일의 경로' }
},
required: ['filePath']
},
handler: async ({ filePath }) => {
try {
const content = await fs.readFile(filePath, 'utf-8');
return { content };
} catch (error) {
return { error: error.message };
}
}
});
// 서버 시작
server.start().then(() => {
console.log('MCP 문서 관리 서버가 실행 중입니다');
});
이 예제는 두 가지 기본 기능을 제공합니다: 문서 폴더의 파일 목록 조회와 특정 문서 파일의 내용 읽기. 물론 실제 구현에서는 보안, 오류 처리, 로깅 등 더 많은 기능을 추가해야 합니다.
MCP 서버를 구현할 때는 보안과 성능을 최우선으로 고려해야 합니다. 특히 민감한 데이터나 시스템에 접근하는 경우, 적절한 인증 및 권한 관리 메커니즘을 구현해야 합니다. 또한 로깅과 모니터링을 통해 서버의 상태와 성능을 지속적으로 관찰하는 것이 중요합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
MCP와 기존 API 통합 방식의 주요 차이점은 무엇인가요?
MCP와 기존 API 통합의 가장 큰 차이점은 표준화와 양방향 통신에 있습니다. 기존 API 통합에서는 각 시스템마다 별도의 연결 코드를 작성해야 했지만, MCP는 단일 프로토콜로 다양한 시스템에 연결할 수 있게 해줍니다. 또한 MCP는 실시간 양방향 통신을 지원하고, AI가 동적으로 사용 가능한 도구를 발견할 수 있게 해주며, 보안과 유연성을 모두 갖추고 있습니다. 이러한 특징은 Block과 같은 기업이 고객 서비스 시스템을 혁신하고, Zed나 Cursor AI와 같은 개발 도구가 더 지능적인 코딩 지원을 제공할 수 있게 합니다.
MCP를 사용하기 위해 필요한 기술적 지식은 무엇인가요?
MCP를 효과적으로 사용하기 위해서는 기본적인 웹 개발 지식과 JSON, API에 대한 이해가 필요합니다. 자체 MCP 서버를 개발하려면 Node.js, Python 등의 프로그래밍 언어와 해당 언어의 MCP 라이브러리에 대한 지식이 필요합니다. Claude Desktop이나 Cursor AI와 같은 기존 제품을 활용하는 경우에는 JSON 구성 파일을 수정하는 정도의 기본적인 기술 지식만으로도 충분합니다. 대부분의 경우, 공식 문서와 커뮤니티에서 제공하는 예제를 참고하면 쉽게 시작할 수 있습니다.
Block은 어떤 방식으로 MCP를 고객 서비스에 적용했나요?
Block은 MCP를 활용하여 고객 서비스 담당자가 사용하는 여러 시스템(CRM, 결제 시스템, 지식 베이스 등)을 AI 모델과 통합했습니다. 이를 통해 AI가 고객 문의에 응답할 때 관련 시스템에 직접 접근하여 정보를 조회하거나 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 고객이 환불을 요청하면 AI는 고객의 주문 내역을 확인하고, 환불 정책을 참조한 후, 결제 시스템에 직접 환불 요청을 처리할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 Block은 고객 서비스 담당자의 반복 작업을 40% 줄이고, 환불 처리 시간을 80% 단축하는 성과를 얻었습니다.
Zed와 Cursor AI가 MCP를 구현한 방식에는 어떤 차이가 있나요?
Zed와 Cursor AI는 모두 코드 에디터로서 MCP를 구현하지만, 접근 방식에 차이가 있습니다. Zed는 Rust로 구현된 고성능 에디터로, 설정 파일(settings.toml)을 통해 MCP 서버를 구성합니다. 주로 코드 맥락 이해, 실시간 추천, 문서 검색에 초점을 맞추고 있습니다. 반면 Cursor AI는 VS Code 기반 에디터로, IDE 내 설정 인터페이스를 통해 MCP 서버를 추가하는 방식을 사용합니다. Cursor AI는 특히 'Sequential Thinking'과 같은 특화된 사고 방식을 지원하는 MCP 서버와의 통합을 강조합니다. Zed가 성능과 경량화에 중점을 둔다면, Cursor AI는 사용자 편의성과 AI 통합의 다양성에 초점을 맞추고 있습니다.
MCP 서버를 개발할 때 주의해야 할 보안 사항은 무엇인가요?
MCP 서버 개발 시 주의해야 할 주요 보안 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 강력한 인증 메커니즘(OAuth, JWT 등)을 구현하여 승인된 사용자만 접근할 수 있도록 해야 합니다. 둘째, 최소 권한 원칙을 적용하여 각 도구와 리소스에 필요한 최소한의 권한만 부여해야 합니다. 셋째, 모든 데이터 전송은 TLS/SSL을 통해 암호화하고, 저장 데이터도 적절히 암호화해야 합니다. 넷째, 입력 유효성 검사를 철저히 수행하여 인젝션 공격을 방지해야 합니다. 다섯째, 중요한 작업(예: 데이터 수정, 삭제)은 사용자 확인 절차를 거치도록 구현해야 합니다. 마지막으로, 모든 접근과 작업에 대한 상세한 로그를 기록하고 정기적으로 검토해야 합니다.
중소기업도 MCP를 효과적으로 활용할 수 있을까요?
네, 중소기업도 MCP를 효과적으로 활용할 수 있습니다. MCP는 규모에 관계없이 다양한 기업이 AI의 능력을 확장하는 데 도움이 됩니다. 중소기업은 Claude Desktop이나 Cursor AI와 같은 기존 제품을 활용하여 추가 개발 없이도 MCP의 혜택을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 팀이 있는 중소기업은 MCP를 통해 CRM 시스템, 이메일, 지식 베이스를 연결하는 간단한 서버를 구축하여 고객 응대 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또는 개발팀이 Zed나 Cursor AI와 같은 MCP 지원 도구를 활용하여 코딩 생산성을 높일 수 있습니다. 초기에는 작은 규모로 시작하여 점진적으로 MCP 활용 범위를 확장해나가는 전략이 효과적입니다.
마무리
이번 글에서는 Model Context Protocol(MCP)의 개념과 Block, Claude, Zed, Cursor AI와 같은 실제 사례를 통해 MCP가 어떻게 AI와 외부 시스템을 연결하여 혁신적인 가치를 창출하는지 살펴보았습니다. MCP는 단순한 기술적 프로토콜을 넘어, AI 시스템의 능력을 확장하고 실제 비즈니스 환경에서 실질적인 성과를 도출하는 중요한 도구임을 확인할 수 있었습니다.
Block의 사례에서 보았듯이, MCP를 통한 고객 서비스 자동화는 반복 작업을 크게 줄이고 응답 시간을 단축시켜 기업의 운영 효율성과 고객 만족도를 동시에 향상시킬 수 있습니다. Claude Desktop은 일상 업무 환경에서 AI가 실제 데이터와 시스템에 접근하여 더 유용한 지원을 제공할 수 있게 해주었고, Zed와 Cursor AI는 개발자의 코딩 경험을 혁신적으로 개선하여 생산성을 크게 높였습니다.
MCP의 가장 큰 강점은 개방형 표준으로 제공되어 누구나 자신의 요구에 맞게 확장하고 커스터마이징할 수 있다는 점입니다. 이는 대기업뿐만 아니라 중소기업과 개인 개발자도 AI의 혜택을 더 쉽게 활용할 수 있게 해줍니다. 2025년 3월 현재, MCP 생태계는 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 산업과 분야에서 새로운 활용 사례가 계속해서 등장하고 있습니다.
여러분도 이 글에서 소개한 사례와 구현 가이드를 참고하여 자신의 프로젝트나 비즈니스에 MCP를 적용해 보는 것은 어떨까요? 처음에는 간단한 문서 관리나 웹 검색 기능부터 시작하여, 점차 복잡한 시스템 통합으로 확장해 나갈 수 있습니다. MCP의 진정한 가치는 실제로 구현하고 활용하는 과정에서 더 깊이 이해될 수 있을 것입니다.
마지막으로, MCP는 기술적 혁신을 넘어 AI와 인간의 협업 방식을 근본적으로 변화시키는 중요한 발전입니다. AI가 더 많은 맥락 정보에 접근하고 실제 시스템과 상호작용할 수 있게 되면서, 우리는 AI의 잠재력을 더 폭넓게 활용할 수 있게 되었습니다. 여러분의 프로젝트에서 MCP를 어떻게 활용하고 있거나 계획하고 있는지, 또는 이 글에서 다루지 않은 다른 흥미로운 사례가 있다면 댓글로 공유해 주세요. 함께 MCP의 가능성을 탐색하고 AI의 미래를 만들어 나가는 여정에 동참해 주시기 바랍니다.