한 줄 요약
- AI 에이전트 시대, 업무 생산성 향상의 핵심! 개발자의 입장에서 알아두면 유용한 MCP 서버를 소개합니다.
AI 에이전트 시대의 MCP
최근 거대 언어 모델(LLM)의 발전은 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어, 복잡한 실무를 대신 수행하는 AI 에이전트 시대를 열고 있습니다. AI 에이전트의 목표는 인프라, 데이터베이스, 코드 저장소 등 여러 시스템을 넘나들며 복합 업무를 처리하는 것입니다.
하지만 LLM은 지능은 갖추고 있지만 실제 시스템을 실행할 권한과 최신 정보를 담고 있지 못하는 근본적인 한계를 가지고 있습니다.
LLM과 시스템의 연결고리, MCP
LLM의 지능과 실제 시스템 수행 사이의 격차를 메워주는 것이 바로 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. MCP는 AI가 외부 도구, 애플리케이션 및 데이터 소스와 연결하고 상호 작용할 수 있도록 해주는 개방형 통신 규약입니다.
MCP 서버는 AI 에이전트가 복합 업무를 수행하는 데 다음과 같은 도움을 줍니다.
- 실시간 컨텍스트 제공: AI가 MCP 서버를 통해 현재 시스템의 상태, 최신 문서, 보안 정책 등을 실시간으로 질의하고 응답을 받을 수 있게 합니다.
- 실행 가능성 보장: AI의 자연어 명령을 특정 도구가 이해하고 실행할 수 있도록 변환하여 자동화를 수행할 수 있게 합니다.
결론적으로 MCP 서버는 AI 에이전트가 단순한 질의응답을 넘어 여러 시스템을 넘나들며 복합 업무 수행이 가능하게 합니다.
MCP 서버 소개
인프라 관리부터 협업 문서까지 다양한 실무 영역에서 활약하는 대표적인 MCP 서버를 소개합니다.
1. Context7 MCP Server
최신 라이브러리 문서와 정확한 코드 예제를 실시간으로 사용할 수 있는 서버입니다. AI의 가장 큰 약점인 오래되거나 부정확한 정보 문제를 해결할 수 있습니다.
주요 기능
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 문서 검색 | 최신 공식 문서를 검색하여 정확한 사용법을 가져옵니다. |
| 코드 예제 제공 | 특정 기능 구현에 필요한 검증된 코드 스니펫을 컨텍스트로 제공합니다. |
| API 조회 | 특정 함수나 클래스의 파라미터, 반환값, 오류 코드 등 상세 API 명세를 조회합니다. |
| 버전 맞춤 정보 | 구버전 데이터가 아닌 현재 사용 가능한 라이브러리 버전에 맞는 정보를 제공합니다. |
활용 사례
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 코드 작성 지원 | “Upstash Redis를 사용하여 Rate Limiting을 구현하는 최신 코드를 알려줘” |
| 오류 수정 | “이 코드가 최신 SDK 버전에서도 유효한지 문서를 기반으로 확인해 줘” |
| API 사용법 확인 | “이 API 호출에서 401 에러가 발생하는데 문서 상에서 가능한 원인이 무엇인지 알려줘” |
| 마이그레이션 지원 | “Kafka 클라이언트 v1에서 v2로 마이그레이션할 때 주의할 점을 문서에서 찾아줘” |
2. Terraform MCP Server
클라우드 인프라를 직접 배포하고 관리할 수 있도록 돕는 서버입니다.
주요 기능
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 문서 검색 및 조회 | 리소스, 데이터 소스, 함수 및 설정 가이드 등 포괄적인 프로바이더 문서를 검색하고 상세 내용을 검색하며 최신 버전을 조회합니다. |
| 모듈 탐색 및 조회 | 커뮤니티 및 검증된 모듈을 이름/기능별로 검색하고 입/출력, 예시, 하위 모듈 등 상세 정보 및 최신 버전을 조회합니다. |
| 정책 검색 및 조회 | 거버넌스 및 규정 준수를 위한 Sentinel 정책을 검색하고 구현 세부 정보 및 사용 지침을 조회합니다. |
| 워크스페이스 관리 | Terraform Cloud/Enterprise 조직, 프로젝트, 워크스페이스를 생성, 조회, 수정, 삭제합니다. |
| 실행 관리 | 워크스페이스 내에서 실행 목록을 조회, 상세 정보를 확인 및 생성하며 실행에 대한 작업을 수행합니다. |
| 사설 Registry | 조직 내 사설 모듈 및 사설 프로바이더를 검색하고 상세 정보를 조회합니다. |
| 변수 및 변수 세트 관리 | 조직 내 변수 세트를 생성하고 목록을 조회하며 워크스페이스에 연결 및 분리하고, 변수를 생성, 수정, 목록 조회합니다. |
| 워크스페이스 태깅 | 워크스페이스에 태그를 추가 및 조회하여 리소스를 체계적으로 분류하고 정리합니다. |
활용 사례
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 프로바이더 문서 활용 | “AWS S3 버킷을 버전 관리 활성화하여 구성하는 방법을 알려줘” |
| 모듈 활용 | “AWS에 Kubernetes 클러스터를 배포하기 위한 모듈을 보여줘.” |
| 정책 활용 | “보안 모범 사례를 강제하기 위해 사용할 수 있는 Sentinel 정책이 무엇인지 알려줘.” |
| 워크스페이스 관리 | “내 조직에 ‘production-app’이라는 새 워크스페이스를 생성해 줘” |
| 실행 관리 | “staging 워크스페이스에 대한 모든 실행 목록을 보여줘” |
| 사설 모듈 검색 | “AWS 관련 사설 모듈을 모두 나열해 줘” |
| 변수 세트 관리 | “데이터베이스 구성을 위한 변수 세트를 생성해 줘” |
| 태깅 관리 | “개발 환경에 해당하는 모든 워크스페이스에 ‘env:dev’ 태그를 추가해 줘.” |
3. Notion MCP Server
프로젝트 관리에서 많이 쓰이는 노션 데이터베이스 및 페이지를 검색, 수정, 생성을 하는 서버입니다.
주요 기능
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 문서 생성 | 단순 페이지 생성뿐만 아니라 새로운 데이터베이스(표, 보드 등)를 설계하여 만들거나 기존 템플릿 페이지를 복제합니다. |
| 통합 검색 | Notion 워크스페이스는 물론, 연결된 Slack, Google Drive, Jira 등 외부 도구까지 한 번에 검색하여 관련 정보를 찾아냅니다. |
| 작업 관리 | 페이지나 데이터베이스를 다른 상위 페이지로 이동시켜 워크스페이스 구조를 자동으로 정리하고 페이지의 상태나 날짜 등의 속성을 업데이트합니다. |
| 협업 및 댓글 관리 | 댓글을 남기거나 기존 댓글 스레드를 읽어오고 워크스페이스 내 팀원 정보를 조회합니다. |
활용 사례
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 프로젝트 초기 세팅 | “새로운 ‘Q4 프로젝트’ 데이터베이스를 만들고 담당자, 마감일, 진행 상태 열을 추가해 줘. 그리고 회의록 템플릿을 복사해서 넣어줘.” |
| 통합 정보 검색 및 요약 | “Slack과 Notion에서 ‘버그 수정’과 관련된 지난주 논의 내용을 모두 검색해서 ‘개발팀’ 페이지에 요약 보고서로 만들어줘” |
| 워크플로우 자동화 | “오늘 날짜가 지난 모든 태스크의 상태를 ‘지연(Overdue)’으로 변경하고 담당자에게 확인 요청 코멘트를 달아줘. |
| 문서 구조 조정 | “임시 보관함에 있는 모든 회의록 페이지를 ‘2024년 회의 아카이브’ 페이지 하위로 이동시켜줘.” |
4. GitHub MCP Server
GitHub 저장소 데이터와 워크플로우에 접근할 수 있는 기능을 제공하여 코드 관리 자동화를 수행하는 서버입니다.
주요 기능
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 이슈 관리 | 이슈 생성, 조회, 댓글 달기, 라벨링, 담당자 지정, 상태 변경 등의 작업을 수행합니다. |
| PR 관리 | PR 생성, 변경 파일 목록 조회, 리뷰 코멘트 작성, PR Merge를 지원합니다. |
| 브랜치 관리 | 새로운 기능 개발을 위한 브랜치를 생성하거나 목록을 조회하고 브랜치 간 차이를 확인합니다. |
활용 사례
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 자동 버그 패치 | “에러 로그를 분석해서 문제가 되는 코드를 찾고 수정해서 PR 올려줘” |
| 릴리즈 노트 작성 | “지난 릴리즈 이후 main 브랜치에 병합된 모든 PR을 요약해서 릴리즈 노트를 작성해 줘” |
| 이슈 분류 | “새로 등록된 이슈들을 읽고 ‘bug’ 또는 ‘enhancement’ 라벨을 붙여줘” |
5. Chrome DevTools MCP Server
Chrome 개발자 도구의 기능을 제공하여 웹 디버깅 및 프론트엔드 개발 자동화에 도움이 되는 서버입니다.
주요 기능
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 콘솔 제어 | 브라우저 콘솔 로그를 확인하거나 자바스크립트 코드를 실행합니다. |
| DOM 검사 | 현재 웹페이지의 DOM 구조를 탐색하고 특정 요소의 속성을 확인합니다. |
| 네트워크 분석 | 웹페이지 로딩 시 발생하는 네트워크 요청 및 응답 헤더/바디를 캡처하여 분석합니다. |
활용 사례
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 반응형 테스트 | “모바일 뷰포트로 변경했을 때 메뉴 바가 정상적으로 보이는지 스크린샷을 찍어줘” |
| 에러 디버깅 | “콘솔에 출력된 에러 메시지를 확인하고 원인을 분석해 줘” |
| UI 테스트 | “로그인 버튼의 DOM 요소가 올바르게 렌더링 되었는지 확인해 줘” |
| 성능 분석 | “네트워크 탭을 확인해서 로딩이 가장 느린 API 요청이 무엇인지 찾아줘” |
6. Hugging Face MCP Server
모델, 데이터셋, 논문을 검색하는 등 다양한 Hugging Face 기능을 제공하는 서버입니다.
주요 기능
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 모델 허브 검색 | Hugging Face Hub에 등록된 수많은 AI 모델을 기능, 아키텍처, 성능 등 조건별로 검색하고 정보를 가져옵니다. |
| 데이터셋 검색 | AI 학습에 필요한 방대한 데이터셋을 키워드나 유형별로 검색하고 데이터셋의 상세 정보를 조회합니다. |
| 연구 논문 검색 | 최신 연구 논문을 검색하고 해당 논문의 모델 구현체나 데이터셋 링크를 찾습니다. |
| Spaces 애플리케이션 활용 | Hugging Face Spaces에 배포된 특정 AI 애플리케이션(Gradio 앱 등)의 기능을 활용할 수 있습니다. |
활용 사례
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 모델 탐색 | “이미지 분류 작업에 가장 적합하고 다운로드 수가 많은 LLM 찾아줘” |
| 학습 데이터 찾기 | “자연어 처리 분야에서 감성 분석을 위한 최신 데이터셋 3가지 추천해줘” |
| 연구 동향 분석 | “Transformer 아키텍처의 효율성 개선에 관한 가장 최근에 발표된 연구 논문 찾아줘” |
7. MongoDB MCP Server
MongoDB 데이터를 쿼리, 탐색하고 관리하는 서버입니다.
주요 기능
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 데이터베이스 작업 | 데이터를 생성, 조회, 업데이트, 삭제하는 CRUD 작업과 복잡한 쿼리를 실행합니다. |
| 성능 및 최적화 분석 | 쿼리 성능을 분석하고 인덱스 및 스키마 개선을 위한 권장 사항을 알 수 있습니다. |
| 코드 생성 | 필요한 데이터를 설명하여 MongoDB 쿼리와 애플리케이션 코드를 생성합니다. |
활용 사례
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 데이터 관리 자동화 | “재고가 0인 모든 상품을 ‘products’ 컬렉션에서 삭제해 줘” |
| 성능 최적화 | “지난 24시간 동안 느린 쿼리를 보여주고 성능 개선을 위한 인덱스를 제안해 줘” |
| 코드 생성 | “사용자 컬렉션의 스키마에서 2년 이상 활동하지 않은 계정을 삭제하는 Python 스크립트를 생성해 줘” |
Conclusion
지금까지 개발자의 업무에 도움이 될 MCP 서버 7가지를 알아봤습니다. 이 서버들은 인프라 관리부터 데이터베이스 쿼리까지 복잡한 기술의 장벽을 낮추고 복합적인 실행 능력을 가질 수 있도록 합니다. 즉, 개발자는 특정 기술을 익히는 어려움 없이 ‘무엇을 할지’에만 집중하도록 돕습니다.
MCP 서버는 단순한 기술 트렌드가 아닌 조직의 생산성과 운영 효율을 극대화할 수 있는 핵심 경쟁력입니다. 이 새로운 기술의 출현을 기회로 삼아 AI 에이전트와 함께 일하는 미래를 설계해야 할 시점입니다.
References
- https://github.com/upstash/context7
- https://developer.hashicorp.com/terraform/mcp-server
- https://developers.notion.com/docs/mcp
- https://github.com/github/github-mcp-server
- https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
- https://huggigngface.co/mcp
- https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/mcp-server/