빠르게 발전하는 AI 기술의 환경에서, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 통합을 위한 혁신적인 표준으로 자리잡았습니다. 이 기사는 여러분이 알아야 할 20개의 MCP 서버를 탐구하고, MCP 서버가 무엇인지 설명하며, AI 워크플로우를 향상시키기 위한 30개의 필수 구현 목록을 제공합니다.
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 AI 모델과 외부 리소스 간의 중재자로 작용하는 전문 소프트웨어 구현입니다. 이들은 AI 시스템이 Claude와 같은 다양한 소스의 데이터에 안전하게 접근하고, 검색하며, 조작할 수 있도록 하는 표준화된 인터페이스를 생성합니다.
MCP 서버를 번역기와 문지기라고 생각해 보세요. 이들은 복잡한 데이터 구조를 AI 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하고, 동시에 보안 경계 및 접근 권한을 시행합니다. 각 MCP 서버는 로컬 파일 접근, 데이터베이스 쿼리, 웹 서비스와의 상호작용 등 특정 유형의 통합을 전문으로 합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜은 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다:
MCP 서버를 설치하면, 본질적으로 AI 모델에 정의된 권한에 따라 특정 리소스에 안전한 경로를 제공하게 됩니다. 이를 통해 AI 도우미는 적절한 보안 경계를 유지하면서 파일 읽기, 데이터베이스 쿼리, 웹 검색과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
파일 시스템 서버는 구성 가능한 권한과 함께 로컬 파일 시스템에 직접 접근할 수 있도록 합니다. 이 기본 MCP 서버는 AI 모델이 특정 디렉토리 내에서 파일을 읽고, 쓰고, 관리할 수 있도록 하여 문서 처리, 코드 분석 및 콘텐츠 제작 워크플로우에 필수적입니다.
GitHub 통합 서버는 AI 모델을 GitHub API와 연결하여 저장소 관리, 코드 분석, 풀 요청 처리 및 문제 추적을 가능하게 합니다. 이 서버는 코드 검토, 문서 작업 및 프로젝트 관리를 위해 AI 지원을 찾는 개발자에게 매우 중요합니다.
PostgreSQL 서버는 스키마 검사 기능과 함께 안전한 데이터베이스 접근을 제공합니다. AI 모델이 적절한 보안 조치를 유지하면서 데이터 쿼리 및 분석을 수행할 수 있도록 하여 데이터 중심 워크플로우 및 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에 필수적입니다.
Slack 워크스페이스 통합 서버는 AI 모델이 팀 커뮤니케이션 도구와 상호작용 할 수 있도록 하며, 채널 관리 및 메시징을 포함합니다. 이 서버는 AI 도우미와 협업 팀 환경 간의 다리를 놓아 생산성과 정보 공유를 향상시킵니다.
Puppeteer 서버는 웹 스크래핑 및 상호작용을 위한 브라우저 자동화를 제공합니다. AI 모델이 웹사이트를 탐색하고, 콘텐츠를 추출하며, 웹 기반 워크플로를 자동화할 수 있도록 하여 연구, 데이터 수집 및 자동화 작업을 위한 강력한 도구입니다.
Shell 서버는 Mac 환경에서 자체적인 쉘 실행 및 컴퓨터 제어를 제공합니다. 이 서버는 AI 모델이 명령을 실행하고 운영 체제와 상호작용할 수 있도록 하여 시스템 관리 및 워크플로 최적화를 위한 강력한 자동화 가능성을 만듭니다.
Obsidian 금고 통합 서버는 AI 모델을 개인 지식 베이스와 연결하고 파일 관리, 검색 및 콘텐츠 조작을 위한 도구를 제공합니다. 이 서버는 AI 지원을 통해 개인 정보 관리 및 지식 종합을 향상시킵니다.
Google Drive 통합 서버는 클라우드에 저장된 문서의 파일 접근, 검색 및 관리를 가능하게 합니다. 이 서버는 클라우드 기반 워크플로에 AI 기능을 확장하여 장치 및 팀 간의 협업 및 문서 관리를 향상시킵니다.
OpenAI 서버는 MCP 프로토콜을 사용하여 다른 AI 시스템에서 OpenAI 모델에 쿼리할 수 있게 합니다. 이 고유한 서버는 모델 상호 운용성을 가능하게 하여 서로 다른 AI 시스템이 서로의 강점을 활용하여 향상된 기능을 가집니다.
E2B 서버는 AI 에이전트를 위한 안전한 클라우드 개발 환경을 제공합니다. 이는 격리된 컨테이너에서 안전한 코드 실행 및 테스트를 가능하게 하여 안전한 프로그래밍 지원 및 개발 워크플로에 필수적입니다.
MongoDB 서버는 자연어로 MongoDB 컬렉션을 쿼리하고 분석할 수 있게 합니다. 이는 NoSQL 데이터베이스 구조와 AI 모델 간의 간극을 메우며, 전문적인 쿼리 지식 없이도 강력한 데이터 탐색 및 분석을 가능하게 합니다.
Brave Search 서버는 Brave의 검색 API를 사용하여 웹 검색 능력을 통합합니다. 이는 AI 모델이 개인 정보 보호에 중점을 둔 검색 기술을 통해 인터넷에서 현재 정보를 검색할 수 있도록 하여 연구 및 정보 수집 워크플로를 향상시킵니다.
Notion API 통합 서버는 AI 모델이 Notion 내에서 개인 할 일 목록, 노트 및 지식 베이스를 관리할 수 있도록 합니다. 이 서버는 AI 도우미와 인기 있는 개인 지식 관리 시스템을 연결하여 생산성을 높입니다.
Git 서버는 로컬 저장소를 읽고, 검색하고, 분석하는 것을 포함하여 직접 Git 저장소 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델은 로컬 Git 저장소에서 직접 코드베이스를 이해할 수 있게 하여 프로그래밍 지원 기능을 향상시킵니다.
Windows CLI 서버는 Windows 시스템에서 안전한 명령 줄 상호작용을 제공합니다. 이는 PowerShell, CMD 및 Git Bash 셸에 대한 통제를 가능하게 하여 Windows 환경에서 강력한 시스템 자동화 기능을 생성합니다.
SQLite 서버는 내장된 분석 기능으로 데이터베이스 작업을 가능하게 합니다. 이 경량 데이터베이스 통합은 로컬 데이터 분석 및 SQLite 데이터베이스를 사용하는 애플리케이션에 적합합니다.
Kagi Search 서버는 고품질 웹 검색 결과를 위한 Kagi Search API를 통합합니다. 이 대체 검색 엔진 통합은 AI 모델에 다양한 고품질 정보 소스를 제공합니다.
VegaLite 서버는 가져온 데이터로부터 시각화를 생성하며, VegaLite 형식과 렌더러를 사용합니다. 이 시각화 도구는 AI 모델이 데이터의 차트, 그래프 및 기타 시각적 표현을 생성할 수 있도록 합니다.
HuggingFace Spaces 서버는 AI 모델이 HuggingFace 공간을 직접 사용할 수 있게 합니다. 이 통합은 이미지, 오디오, 텍스트 등을 지원하여 AI 도우미와 HuggingFace의 방대한 기계 학습 모델 생태계를 연결합니다.
Linear MCP 서버는 Linear의 문제 추적 시스템과의 통합을 제공합니다. 이 구현은 AI 모델이 작업 추적 및 팀 조정 도구와 상호작용할 수 있도록 하여 프로젝트 관리 워크플로를 향상시킵니다.
다양한 카테고리에 걸쳐 30개의 MCP 서버에 대한 포괄적인 개요입니다. 이는 오늘날 사용 가능한 가장 다재다능하고 강력한 구현을 나타냅니다:
MCP 서버 목록은 AI 시스템과의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 데이터 접근 및 통합을 표준화함으로써, 이 서버들은:
개발자와 최종 사용자 모두에게, MCP 서버 목록은 상당한 장점을 제공합니다:
MCP 서버를 사용하려면 다음이 필요합니다:
설정이 완료되면, AI 도우미는 선택한 서버가 제공하는 리소스에 원활하게 접근할 수 있어, AI 기능을 도구와 데이터에 결합한 강력한 워크플로를 생성할 수 있습니다.
MCP 서버 목록은 AI 통합 기술의 최첨단을 나타냅니다. MCP 서버가 무엇인지 이해하고, 이 기사에서 강조한 상위 20개 구현을 탐색함으로써, 여러분의 특정 필요에 맞춘 강력한 AI 향상 워크플로를 생성할 수 있습니다.
코드 지원을 찾는 개발자이든, 데이터베이스 통합을 원하는 데이터 분석가이든, 연구 도구가 필요한 작가이든, 일상적인 작업을 자동화하는 시스템 관리인이든, MCP 서버 목록은 여러분의 도메인으로 AI 기능을 확장하는 전문 도구를 제공합니다.
생태계가 계속 성장함에 따라, 더 많은 혁신적인 서버가 등장하여 산업 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 AI 통합의 잠재력을 더욱 확장할 것으로 기대할 수 있습니다. 지금 MCP 접근 방식을 수용함으로써, 여러분은 이 변혁적인 기술의 최전선에 서게 됩니다.
