개발은 전투다

📌 MCP 서버란 무엇인가?
MCP 서버는 데이터베이스, 외부 API, 로컬 파일 시스템과 같은 다양한 외부 리소스를 AI 모델이 쉽게 접근할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다. MCP를 통해 AI는 외부 데이터를 조회하거나 특정 작업을 직접 수행할 수 있어, 반복적이고 수동적인 업무를 크게 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

MCP 서버는 표준 JSON 인터페이스를 통해 AI 모델과 통신하며, 직관적인 방식으로 다양한 외부 시스템과 연동할 수 있도록 도와줍니다.

🔧 MCP 서버의 주요 유형과 선택 방법
MCP 서버는 용도에 따라 다양한 유형으로 구분됩니다. 대표적인 MCP 서버의 종류는 다음과 같습니다:

PostgreSQL MCP 서버: AI 모델이 PostgreSQL 데이터베이스의 데이터를 직접 조회하고 분석할 수 있도록 돕습니다.
Filesystem MCP 서버: 로컬 파일 시스템 내 문서와 데이터를 AI 모델이 접근하여 활용할 수 있게 지원합니다.
API MCP 서버: AI 모델이 외부 API를 직접 호출하여 데이터를 가져오고 처리할 수 있도록 돕습니다.
이외에도 GitHub MCP 서버, Google Drive MCP 서버와 같이 여러 특화된 MCP 서버가 존재하므로, 필요한 작업과 환경에 맞는 MCP 서버를 선택하여 설정할 수 있습니다.

 
 
⚙️ Cursor IDE와 MCP 서버 연동하기
MCP 서버를 Cursor IDE와 연결하여 실질적으로 활용해 봅니다.

연동 전 준비 사항
Node.js와 npm을 미리 설치합니다.
PostgreSQL 데이터베이스가 로컬이나 원격 서버에 준비되어 있어야 합니다.
설치 확인
터미널(명령 프롬프트 또는 PowerShell)에서 Node.js 설치 여부를 확인합니다:

node -v
npm -v
Cursor IDE에 MCP 서버 추가하기
Cursor Setting에서 "MCP" 탭으로 이동합니다.
MCP Servers 섹션에서 "Add new global MCP server" 버튼을 클릭합니다.
mcp.json 파일을 아래처럼 작성합니다.
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://username:password@localhost:5432/dbname"
      ]
    }
  }
}
여기서 각 항목은 다음과 같이 입력합니다:

username: 데이터베이스 접속 사용자 이름
password: 데이터베이스 사용자 암호
localhost: 데이터베이스 서버의 주소 (원격 서버일 경우 IP 주소 또는 도메인 사용)
5432: PostgreSQL 서버 포트 번호 (기본값)
dbname: 연결할 데이터베이스 이름
정보를 모두 입력한 후 MCP Servers 목록에 "postgres"가 추가되었는지 확인합니다.
MCP Servers  목록에서 "postgres"가 활성 상태(초록색 점)로 표시되는지 확인합니다. (초록색 표시가 될때까지 몇초정도 걸릴 수 있음)
✅ MCP 서버와의 연동 상태 확인하기
MCP 서버가 정상적으로 연동되었는지 실제로 확인해 봅니다.

연동 테스트 수행
Cursor IDE의 AI 챗 패널에서 다음과 같은 간단한 요청을 입력해 봅니다:
데이터베이스에 저장된 테이블 이름들을 보여줘.
예시 명령:
정상적으로 데이터베이스의 테이블 목록이 표시되면 MCP 서버와의 연동이 성공적으로 완료된 것입니다.
만약 오류가 발생하거나 결과가 나오지 않는다면, 서버 로그와 입력한 연결 정보를 다시 점검해 보세요.

출처https://gsroot.tistory.com/95

🛠️ 1단계: Cursor IDE 설치 및 환경 구성하기
먼저 AI 지원 통합 개발 환경(IDE)인 Cursor IDE를 설치합니다. Cursor IDE는 코드 작성부터 디버깅까지 효율적으로 관리할 수 있게 도와줍니다.

설치 방법
Cursor IDE 공식 웹사이트에 접속합니다.
메인 페이지에서 사용 중인 운영체제(Windows)를 선택하여 설치 파일을 다운로드합니다.
다운로드된 설치 파일을 실행하고 화면에 나타나는 설치 마법사를 따라 설치를 진행합니다.
설치 완료 후 Cursor IDE를 처음 실행하면 자동으로 최신 버전 여부를 체크하고, 필요한 경우 업데이트가 진행됩니다.
🔑 2단계: Anthropic API 키 발급받기
Claude 모델을 Cursor IDE에서 사용하기 위해서는 Anthropic의 API 키가 필요합니다. 이 API 키를 통해 안전하게 모델에 접근할 수 있습니다.

API 키 발급 방법
Anthropic 공식 홈페이지를 방문하여 "Sign up" 또는 "Login"을 통해 계정을 생성하거나 기존 계정으로 로그인합니다.
로그인 후 계정 관리 페이지나 대시보드에서 "API Keys" 메뉴를 선택합니다.
"Create API Key" 버튼을 클릭하여 새로운 API 키를 생성합니다.
생성된 API 키는 민감한 정보이므로, 복사하여 암호화된 파일이나 안전한 비밀 관리 도구에 저장합니다.
주의: API 키는 개인 정보를 담고 있어 공개되거나 외부 접근되지 않도록 특별히 주의해야 합니다.

⚙️ 3단계: Cursor IDE에서 Claude 모델 활성화하기
발급받은 API 키를 Cursor IDE에서 설정하여 Claude 모델을 활성화합니다.

모델 활성화 절차
Cursor IDE를 실행한 후, 명령 팔레트를 열어 Cursor Setting 메뉴에 접근합니다. (명령 팔레트의 단축키는 Ctrl + Shift + P 또는 Cmd + Shift + P)
Cursor Setting 메뉴에서 "Models" 항목을 선택합니다.
사용 가능한 AI 모델 목록 중 "claude-"로 시작하는 모델들을 찾아 활성화 버튼을 클릭하여 모델을 활성화합니다.
Anthropic API Key에 앞서 복사한 API 키를 입력합니다.
모든 정보를 정확하게 입력한 후 변경사항을 저장하거나 적용 버튼을 눌러 설정을 마무리합니다.
✅ 4단계: 연동 상태 확인하기
모델 연동 설정이 정상적으로 완료되었는지 확인하는 테스트를 진행합니다.

테스트 방법
명령 팔레트를 열어  Cursor IDE의 AI 챗 패널(우측)을 활성화합니다.
간단한 코드 샘플을 작성하거나 기존에 작성된 코드를 엽니다.
AI 챗 패널에 "Explain this code" 또는 "Summarize this code"와 같은 간단한 명령을 입력하여 실행합니다.
Claude 모델이 정상적으로 요청한 설명이나 요약을 제공하는지 확인합니다.
만약 정상적인 응답을 받았다면 Claude 모델과의 연동이 성공적으로 이루어진 것입니다.

 출처https://gsroot.tistory.com/95

🚀 MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 주도하여 개발한 개방형 표준 프로토콜로, 다양한 외부 리소스(데이터베이스, 파일 시스템, 외부 API 등)를 Claude와 같은 대형 언어 모델(LLM)과 연결해주는 통합된 규격입니다. 기존에는 개별 시스템 간의 통합이 복잡하고 시간이 오래 걸렸지만, MCP는 표준화된 프로토콜을 통해 쉽고 빠르게 다양한 도구와 데이터를 연동할 수 있도록 돕습니다.

MCP의 강점은 표준화된 인터페이스 덕분에 다양한 애플리케이션과 AI 시스템 간의 원활한 소통을 지원한다는 점입니다. 각기 다른 시스템이 서로 상이한 데이터 처리 방식과 도구를 사용하더라도 MCP를 활용하면 통합의 비용과 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.

📌 MCP의 핵심 구성 요소 3가지
MCP는 세 가지 중요한 구성 요소로 이루어져 있습니다.

1. 리소스(Resource)
리소스는 AI 모델이 읽기 전용으로 접근할 수 있는 데이터 소스를 의미합니다. AI 모델은 이를 통해 외부 시스템에서 데이터를 얻고 작업의 맥락을 이해하여 보다 정확한 작업을 수행할 수 있습니다.

예시:
데이터베이스 내 테이블과 컬럼 정보
문서 파일(PDF, Markdown 등)
외부 API의 JSON 응답 데이터
2. 툴(Tool)
툴은 AI 모델이 직접 호출하여 외부 시스템과 상호작용하는 데 사용됩니다. 이를 통해 AI 모델은 데이터를 가져오거나 특정 연산을 수행하는 등 보다 능동적인 작업을 할 수 있습니다.

예시:
SQL 쿼리 실행
날씨 조회, 위치 정보 등 외부 API 호출
파일 시스템 내 특정 파일 검색
3. 프롬프트(Prompt)
프롬프트는 사용자가 정의해 놓은 질문이나 지시사항의 템플릿입니다. AI 모델은 프롬프트를 통해 사용자의 요구사항을 정확히 이해하고 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.

예시:
특정 형식의 코드 생성 요청
데이터 분석 질의
반복적으로 수행하는 작업 자동화
🛠️ MCP의 작동 방식과 구조
MCP의 시스템 구조는 크게 세 가지 주요 역할로 나눌 수 있습니다.

호스트(Host): 사용자와 AI 모델 간 인터페이스를 제공하는 주체로 Cursor IDE나 Claude Desktop과 같은 애플리케이션입니다.
클라이언트(Client): 호스트 내에서 MCP 서버와의 통신을 담당합니다. 클라이언트는 호스트가 MCP 서버에서 데이터를 가져오거나 도구를 호출할 때 요청과 응답을 처리합니다.
서버(Server): DB, API, 파일 시스템 등 외부 리소스를 MCP 규격에 따라 노출하는 독립적인 프로세스입니다. 클라이언트가 서버를 통해 데이터를 접근할 수 있도록 도와줍니다.
Cursor IDE는 클라이언트 역할을 하며 MCP 서버와의 연동을 통해 외부 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

💡 Cursor IDE에서 MCP를 활용해야 하는 이유
Cursor IDE에 MCP를 활용하면 다음과 같은 주요 장점이 있습니다.

생산성 향상
AI 모델이 반복적인 데이터베이스 조회나 API 호출 작업을 대신 수행하여 개발자의 업무 부담을 줄여줍니다.

정확성 향상
실시간 데이터를 기반으로 작업하기 때문에 AI가 제공하는 결과물의 정확성과 신뢰성이 높아집니다.

유연한 확장성
표준화된 프로토콜 덕분에 신규 데이터 소스나 도구의 추가와 확장이 쉽고 효율적입니다.

이러한 이점을 통해 개발자들은 단순 반복 작업에서 벗어나 창의적이고 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다.

🔍 MCP를 활용한 실제 시나리오
실제 개발 환경에서는 다음과 같은 다양한 시나리오에서 MCP를 활용할 수 있습니다.

데이터 분석: 특정 테이블이나 데이터셋의 정보를 AI가 직접 데이터베이스에서 조회하고 분석 결과를 제공합니다.
애플리케이션 개발: 날씨 정보와 같은 외부 API 데이터를 MCP를 통해 AI가 직접 호출하여, 최신의 데이터를 반영한 코드를 즉각 작성할 수 있습니다.
코드 리팩토링: 기존 코드나 문서를 MCP 리소스로 제공하여 AI가 직접 문서를 읽고 이해한 후, 개선된 코드나 문서 내용을 제안하도록 할 수 있습니다.

 출처https://gsroot.tistory.com/95