MCP 서버는 AI가 쓸 수 있는 "도구 상자"예요. 그림으로 구조를 이해하고, 코드 몇 줄로 만드는 법을 배운 뒤, 시뮬레이터에서 AI와 서버가 실제로 어떤 메시지를 주고받는지 한 단계씩 지켜보세요.
MCP(Model Context Protocol)는 AI 앱과 외부 도구·데이터를 연결하는 공통 규칙이에요. 어떤 기기든 꽂으면 되는 USB-C 포트처럼, 규칙만 지키면 Claude 같은 AI 앱 어디에서나 내 서버를 쓸 수 있어요.
처음에는 도구(Tools)만 만들어도 충분해요. 가장 많이 쓰이고, 시뮬레이터에서도 도구를 다뤄요.
AI가 스스로 판단해서 실행하는 함수예요. 계산하기, 검색하기, 메일 보내기처럼 "행동"을 해요.
AI가 참고로 읽는 자료예요. 파일 내용, 설정값, 문서처럼 주소(URI)로 꺼내 봐요.
자주 쓰는 질문 틀(템플릿)이에요. 사용자가 메뉴에서 골라 바로 쓸 수 있어요.
언어를 고르고 단계를 하나씩 따라가세요. Python이 가장 짧고 쉬워요.
왼쪽에서 서버에 넣을 도구를 켜고 설명을 바꿔보세요. 오른쪽에서 AI에게 질문하면 메시지가 오가는 과정이 한 단계씩 그려져요. 화살표를 누르면 실제 주고받는 JSON을 볼 수 있어요.
같은 코드라도 실행 방식(전송 방식)에 따라 내 컴퓨터용과 인터넷용으로 나뉘어요.
AI 앱이 내 컴퓨터에서 서버 프로그램을 직접 실행하고, 입력·출력 창구로 대화해요. 설정이 가장 간단해요.
mcp.run() # 기본값이 stdioprint()로 화면에 출력하면 안 돼요. 출력 창구가 곧 통신선이라 메시지가 깨집니다. 로그는 stderr로 남기세요.서버를 웹 주소(URL)로 띄워서 원격으로 접속해요. 팀이나 외부 사용자가 함께 쓰는 서비스에 적합해요.
mcp.run(transport="http", port=8000)
세 문제만 맞히면 MCP 서버의 핵심은 다 이해한 거예요.