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클로드 연동을 위한 추천 MCP 서버 솔루션 4선

일반 리포트 2025년 05월 08일
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목차

  1. 요약
  2. 호스티드 MCP 서버 솔루션
  3. 지식관리 특화 MCP 서버
  4. 오픈소스 및 커스터마이징 MCP 솔루션
  5. 개발자용 커스텀 MCP 서버 가이드
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 8일 현재, 본 콘텐츠는 사용자 요구에 따라 Anthropic의 AI 챗봇 클로드(Claude)와 연동할 수 있는 다양한 MCP(Model Context Protocol) 서버 솔루션을 분석적으로 정리하였습니다. 이 서버 솔루션은 크게 호스티드 서버, 지식 관리 특화 서버, 오픈소스 기반 솔루션, 그리고 개발자용 커스터마이징 서버로 구분됩니다. 각각의 카테고리는 특정 사용자의 요구와 환경을 반영하여 최적화된 선택지를 제공하며, 다양한 기능과 도입 포인트를 제시하여 이들이 원하는 비즈니스 솔루션을 효율적으로 구축할 수 있도록 지원합니다.

  • 호스티드 MCP 서버 솔루션으로는 Wix MCP Server와 Algolia MCP Server가 있습니다. Wix MCP Server는 비즈니스 프로세스를 단순화하고 다양한 기능을 사용자에게 제공하여, 복잡한 코딩 필요 없이도 손쉽게 비즈니스 솔루션을 구축할 수 있게 도와줍니다. 반면, Algolia MCP Server는 데이터 검색 및 관리의 융통성을 높여주며, 사용자가 신속히 AI 클라이언트와 결합할 수 있도록 돕습니다. 이러한 제품들은 각각의 강점을 바탕으로 사용자의 비즈니스 요구에 맞는 최적의 선택이 될 것입니다.

  • 지식 관리 특화 서버인 Obsidian MCP Server는 사용자의 메모 및 지식 베이스에 AI가 접근할 수 있게 해주며, 데이터의 효율적 관리를 지원합니다. 이를 통해 개인 사용자는 정보에 대한 접근성과 정리 기능을 대폭 향상시킬 수 있으며, AI는 사용자의 정보에 더 잘 적응하는 데 기여합니다. 실질적인 정보 관리 방법론과 효율성을 제공함으로써, 개인 및 조직의 지식 자산 관리에 큰 도움이 됩니다.

  • 또한, 다양한 오픈소스 및 커스터마이징 MCP 솔루션은 개발자들이 손쉽게 특정 API를 MCP 서버로 변환할 수 있도록 지원하며, 이는 AI 중심의 워크플로우 채택에 가속화를 제공합니다. 특히, Custom RAG MCP Server 구축 가이드는 조직의 맞춤형 코딩 워크플로우를 최적화할 수 있는 기회를 제공하여, 데이터 수집과 관리를 한층 더 효율화할 수 있습니다.

  • 결론적으로, 이러한 MCP 서버 솔루션은 AI 도구와의 통합을 통해 비즈니스 운영의 효율성을 극대화하며, 사용자가 살펴봐야 할 여러 강력한 도구를 제공합니다.

2. 호스티드 MCP 서버 솔루션

  • 2-1. Wix Model Context Protocol Server

  • Wix.com은 최근에 AI 도구와 통합할 수 있는 Model Context Protocol (MCP) Server를 출시했습니다. 이 서버는 사용자가 자연어 프롬프트를 통해 Wix의 광범위한 비즈니스 기능을 AI 도구와 결합하여 효율적으로 맞춤형 비즈니스 솔루션을 구축할 수 있도록 도와줍니다. Wix MCP Server는 사용자들이 복잡한 코딩이나 수동 설정 없이도 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있는 다양한 기능, 예를 들어 인벤토리 관리, 고객 관계 관리(CRM) 기능 및 유연한 콘텐츠 관리 시스템(CMS)을 제공합니다. 이 플랫폼은 프리랜서 개발자와 에이전시 팀 등 폭넓은 사용자 그룹을 염두에 두고 설계되었습니다. Wix의 CTO인 Yaniv Even Haim은 이 서버가 개발자에게 즉각적이고 효과적인 도구를 제공하여 비즈니스 솔루션의 접근성을 확장함으로써 생산성을 높이는 핵심이라는 점을 강조했습니다. MCP Server의 가장 큰 장점은 비용 효과적인 시작점을 제공합니다. 개발자는 무료로 코딩을 시작할 수 있으며, 필요한 경우 프리미엄 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다. 추가 기능이 포함된 프리미엄 플랜은 고객이 온라인 결제를 수용할 수 있게 해주며, 따라서 비즈니스 운영을 더욱 원활하게 만들어줍니다.

  • 2-2. Algolia MCP Server

  • Algolia는 최근 Model Context Protocol (MCP) Server를 출시했습니다. 이 서버는 Algolia의 인덱스와 상호작용하면서 데이터를 검색하고 추가하며 인덱스 구성을 업데이트할 수 있는 기능을 제공합니다. MCP Server의 주요 장점은 다양한 작업 환경에서의 상호운용성을 개선한다는 점입니다. 예를 들어, 사용자는 로컬 AI 클라이언트와 함께 사용할 수 있습니다. Algolia MCP는 다양한 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 환경을 제공함으로써 개발자들이 더 높은 수준의 유연성을 갖추도록 합니다. 사용자는 자신의 Algolia 계정을 설정하고 API 키를 생성하여 이 서버를 이용할 수 있으며, Algolia의 무료 Build 티어는 월 1백만 레코드 및 1만 검색 작업을 지원합니다. 이는 사용자가 시작하고 실험할 수 있는 충분한 자료를 제공합니다. Algolia MCP Server를 통해 사용자는 자연어를 사용하여 데이터를 검색하고 인덱스에 객체를 추가하며, 다양한 요구에 맞춰 인덱스 속성을 조정할 수 있습니다. 이러한 점에서 Algolia MCP Server는 AI 도구와의 통합을 필요로 하는 현대의 복잡한 워크플로우에 필수적인 솔루션으로 자리잡고 있습니다.

3. 지식관리 특화 MCP 서버

  • 3-1. Obsidian MCP Server

  • Obsidian MCP Server는 지식 관리 도구인 Obsidian과 결합되어 AI 어시스턴트인 클로드(Claude)와의 직접적인 통합을 가능하게 합니다. 이 서버를 사용하면 오비시안의 금고, 즉 사용자가 저장한 메모와 지식 베이스에 AI가 접근할 수 있게 되어, 다양한 작업을 자동화하고 효율성을 높일 수 있습니다.

  • Obsidian은 개인의 지식 관리 및 정리를 돕는 도구로, 워크플로우를 체계적으로 구성할 수 있는 강력한 기능을 제공하고 있습니다. Obsidian MCP Server는 이러한 기능을 확장하여 AI가 사용자의 메모를 읽고, 생성하며, 수정할 수 있도록 합니다. 이는 AI가 사용자의 정보에 더 잘 적응할 수 있도록 지원하는 중요한 기능입니다.

  • 가장 우선적으로, Obsidian MCP Server는 데이터 접근 및 관리의 능력을 바탕으로 다음과 같은 기능을 제공합니다: * **내용 접근**: 사용자가 저장한 메모를 열람하고 필요한 내용을 검색하는 기능. * **내용 생성**: 새로운 메모와 디렉터리를 필요에 따라 생성하는 기능으로, AI가 정보의 흐름을 자연스럽게 관리하고 통합할 수 있게 합니다. * **내용 관리**: 기존의 메모를 수정하고, 파일을 이동하거나 삭제하여 효율적인 문서 관리를 지원합니다. * **태그 조직화**: 금고 내에서 태그를 관리하고 수정하는 기능으로, 사용자가 정보를 좀 더 용이하게 찾아볼 수 있게 돕습니다. * **검색 기능**: 포괄적인 검색 기능을 통해 사용자는 메모 내 특정 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

  • Obsidian MCP Server의 설치 과정은 몇 가지 단계를 포함하며, 여기에는 사용자의 Obsidian 금고에 대한 읽기 및 쓰기 접근 권한을 요구하는 설정이 포함됩니다. 이 과정에서 주의가 필요하며, 반드시 금고의 백업을 진행한 후에 작업을 수행하는 것이 좋습니다. 기본적으로 Node.js 20 이상의 버전이 필요하며, Obsidian 금고에 올바르게 연결하기 위한 구성 파일의 설정이 요구됩니다.

  • 특히, API 문서 작업을 위해 Obsidian MCP Server는 사용자에게 많은 도움을 줄 수 있습니다. API 관련 노트를 작성하고 수정하며, 태그를 통해 일관성 있는 문서 관리를 실현함으로써, 개발자들은 업무를 훨씬 더 수월하게 수행할 수 있습니다. 이는 특히 기술적인 문서가 많은 환경에서 더욱 두드러집니다.

  • 결론적으로, Obsidian MCP Server는 지식 관리 시스템의 기능을 AI의 적극적인 도움으로 강화함으로써, 개인 사용자의 기억력을 향상시키고, 조직의 지식 자산을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는 필수적인 도구라고 할 수 있습니다.

4. 오픈소스 및 커스터마이징 MCP 솔루션

  • 4-1. 8가지 오픈소스 및 호스티드 솔루션

  • MCP(모델 통신 프로토콜)는 인공지능(AI) 에이전트가 외부 서비스와 상호작용할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. 기존 API를 위한 고유한 통합 작업을 작성하는 대신 MCP 서버는 AI 에이전트가 동적으로 발견하고 호출할 수 있는 도구 세트를 노출합니다. 이러한 환형 구조는 API 제공자가 백엔드를 발전시키거나 새로운 작업을 추가할 때 기존의 AI 클라이언트를 손상시키지 않도록 해줍니다. 현재, 다음과 같은 8개의 솔루션이 API를 MCP 서버로 변환하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 각 솔루션의 목적, 기술적 접근 방법, 구현 단계, 독특한 기능, 배포 전략 및 다양한 개발 워크플로우에 대한 적합성을 다루겠습니다.

  • FastAPI-MCP는 파이썬의 FastAPI 프레임워크에 직접 통합되는 오픈소스 라이브러리입니다. 모든 기존 REST 라우트는 단일 클래스를 인스턴스화하고 FastAPI 애플리케이션에 마운트하여 MCP 도구로 변환됩니다. 이는 Pydantic 모델을 통해 정의된 입력 및 출력 스키마가 자동으로 전달되며, 도구 설명이 루트 문서에서 파생됩니다. 이 솔루션은 고성능을 유지하며 기존의 보안 및 검증 논리를 그대로 사용할 수 있는 장점이 있습니다.

  • RapidMCP는 코드를 변경하지 않고도 기존 REST API, 특히 OpenAPI 사양이 있는 API를 MCP 서버로 변환하는 호스팅된 무코드 경로를 제공합니다. 개발자는 RapidMCP에서 API의 기본 URL을 가리키거나 OpenAPI 문서를 업로드하면, RapidMCP가 클라우드에서 MCP 서버를 설정합니다. 각 경로는 MCP 도구가 되며, 이 플랫폼은 사용 분석 및 AI 호출에 대한 실시간 추적, 기본 제공 속도 제한 기능을 갖추고 있습니다.

  • MCPify는 사용자가 원하는 기능을 자연어로 설명하고 AI 어시스턴트가 해당 MCP 도구를 생성하고 호스팅하는 완전 관리형 무코드 환경입니다. 사용자는 코드 생성, 인프라 제공 및 배포 세부사항을 보지 않고도 통합을 신속하게 프로토타입하고 비개발자도 쉽게 AI 접근 가능한 서비스를 만들 수 있습니다.

  • Speakeasy는 OpenAPI 사양에서 강타입 클라이언트 SDK를 생성하는 데 유명하며, 각 SDK와 함께 완전한 기능의 TypeScript MCP 서버를 생성합니다. 이 접근 방식은 성숙한 OpenAPI 워크플로우를 가진 조직에서 AI 접근을 안전하고 유지 관리가 용이하게 제공할 수 있습니다.

  • Higress는 Envoy와 Istio 위에 구축된 오픈소스 API 게이트웨이로, MCP 프로토콜을 지원하도록 확장되었습니다. 이 솔루션은 OpenAPI 사양을 바탕으로 MCP 서버를 호스팅하기 위해 선언적 YAML 구성을 생성합니다.

  • Django-MCP는 Django REST Framework(DRF)에 MCP 지원을 추가하는 오픈소스 플러그인으로, 사용자는 기존의 DRF 엔드포인트를 MCP 도구로 자동으로 드러낼 수 있습니다.

  • GraphQL-MCP는 커뮤니티 주도의 라이브러리로, GraphQL 서버를 랩핑하여 그 쿼리 및 변형을 개별 MCP 도구로 노출합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 GraphQL 요청을 아우를 수 있는 유연성을 제공하며 기존의 구축 방식으로 제한받지 않도록 만듭니다.

  • gRPC-MCP는 고성능 gRPC 서비스를 AI 에이전트에게 노출하는 데 중점을 둡니다. 이 솔루션을 사용하면 AI 에이전트가 비즈니스에 필수적인 gRPC 메소드를 직접 호출할 수 있게 됩니다.

  • 이처럼 다양한 솔루션이 존재하는 만큼, 각 솔루션의 특징과 장단점을 반영하여 적절한 선택을 할 수 있어야 합니다. 각기 다른 요구 사항에 맞는 도구를 선택함으로써 AI 중심의 워크플로우 채택을 가속화하고, AI 에이전트가 특정 실세계 기능을 안전하고 효율적으로 오케스트레이션할 수 있도록 돕는 것이 중요합니다.

5. 개발자용 커스텀 MCP 서버 가이드

  • 5-1. Custom RAG MCP Server 구축

  • 개발자나 조직이 AI 코딩 보조 도구의 성능을 극대화하기 위해, Custom RAG MCP Server를 구축하는 것은 중요한 작업이 됩니다. 이 서버는 관련 데이터만을 정확하게 전달하고, 개인 정보 보호 문제를 해결하며, 복잡한 설정 없이 효율적으로 작동할 수 있도록 설계되었습니다.

  • Custom RAG MCP Server는 오픈 소스이며, 고유한 워크플로우에 맞춰 조정 가능하다는 점에서 큰 장점을 가지고 있습니다. 일반적인 도구들이 가진 한계를 극복할 수 있도록 설계된 이 서버는, 개인화된 지식 기반을 구축할 수 있게 해줍니다. 특히 사용자 요구에 맞춰 유연한 크롤링 옵션, 메타데이터 필터링 기능 등을 제공하여 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 합니다.

  • 구축 과정에서 고려해야 할 중요한 기술적 요소들은 다음과 같습니다: 서버는 Docker와 Python을 기반으로 하여 손쉬운 배포와 강력한 성능을 보장합니다. 데이터베이스 관리는 Superbase를 통해 이루어지며, OpenAI의 임베딩 모델을 사용하여 지식 검색 과정을 고도화합니다. 또한, SSE와 표준 입출력을 통한 고급 전송 레이어를 지원하여 다양한 AI 도구와의 통합이 용이합니다.

  • 커스텀 RAG MCP Server의 주요 활용 사례로는 AI 코딩 보조 도구, 보안 지식 관리 시스템, 커뮤니티 기반 지식 허브 등을 들 수 있습니다. 각 산업에서의 활용 가능성이 높은 이 서버는 데이터 수집과 관리의 효율성을 제공함으로써 개발자나 조직의 생산성을 높이는 역할을 합니다.

  • 향후 발전 계획은 고급 검색 전략, 로컬 임베딩 모델 지원, 성능 개선 등이 포함되어 있으며, 사용자의 요구에 더욱 부합하는 솔루션으로 지속적으로 진화할 것입니다. 이러한 서버 구축 가이드는 개발자에게 맞춤형 코딩 워크플로우를 최적화할 수 있는 기회를 제공하기 위한 것입니다.

결론

  • 결론적으로, 클로드와의 연동을 위해서는 각 사용자의 환경과 목적에 맞는 MCP 서버 솔루션을 신중하게 선택하는 것이 필수적입니다. 현재 제공되고 있는 호스티드 솔루션인 Wix MCP Server와 Algolia MCP Server는 손쉬운 배포와 안정적인 관리가 특징으로, 사용자가 비즈니스 운영을 최적화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

  • Obsidian MCP Server는 지식 관리 시스템과의 연동에 최적화되어 있으며, 개인 사용자와 조직의 정보를 효율적으로 관리하도록 지원합니다. 오픈소스 및 커스터마이징 솔루션은 개발자들에게 여러 API를 손쉽게 MCP 서버로 변환할 수 있는 유연성을 제공하여, AI 에이전트와의 상호작용을 단순화하는 데 필수적인 역할을 합니다.

  • Custom RAG MCP Server 구축 가이드는 개발자와 조직이 개인화된 AI 코딩 보조 도구를 만들기 위한 필수적인 지침을 제공하여, 포괄적인 코딩 워크플로우를 최적화할 수 있도록 돕습니다. 이러한 다양한 MCP 서버 솔루션을 비교·분석하고 검토하여 클로드 기반 애플리케이션의 활용도를 극대화할 수 있는 방안을 모색해야 합니다.

  • 향후 이러한 솔루션들이 다양한 산업 및 비즈니스 요구에 부합하는 방향으로 진화함에 따라, 각 사용자는 기술 발전을 통해 AI 도구의 모든 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 기회를 가질 수 있을 것입니다.

용어집

  • 클로드 (Claude): 클로드는 Anthropic이 개발한 AI 챗봇으로, 자연어 처리 및 대화형 응답을 제공하며 다양한 비즈니스 요구에 맞춰 커스터마이징이 가능합니다. 본 보고서에서는 클로드와의 연동을 위한 MCP 서버 솔루션을 다룹니다.
  • MCP (Model Context Protocol): MCP는 AI 에이전트와 외부 서비스 간의 상호작용을 가능하게 하는 개방형 표준으로, API 통합의 복잡성을 줄이고 AI가 서비스에 동적으로 접근할 수 있도록 하는 메커니즘입니다.
  • Wix MCP Server: Wix MCP Server는 Wix.com에서 제공하는 호스티드 MCP 서버 솔루션으로, 사용자가 AI 도구와 결합해 비즈니스 기능을 간편하게 구축할 수 있도록 설계되었습니다.
  • Algolia MCP Server: Algolia MCP Server는 Algolia의 데이터 검색 및 관리 기능을 활용하여 사용자가 AI 클라이언트와 연동해 데이터를 효율적으로 검색하고 관리할 수 있도록 돕는 서비스입니다.
  • Obsidian MCP Server: Obsidian MCP Server는 Obsidian과 통합된 MCP 서버로, 사용자의 메모와 지식 베이스에 AI가 직접 접근하여 정보를 관리하고 자동화하는 기능을 제공합니다.
  • 오픈소스 솔루션: 오픈소스 솔루션은 소스 코드가 공개된 소프트웨어로, 개발자들이 자유롭게 수정하거나 공유할 수 있으며, MCP 서버 구축 시 유연한 커스터마이징이 가능합니다.
  • 커스터마이징: 커스터마이징은 사용자의 특정 요구를 반영하여 소프트웨어나 시스템을 수정하거나 설정하는 과정을 의미하며, 본 보고서에서는 MCP 서버 솔루션을 개인화하기 위한 방법으로 언급됩니다.
  • 호스티드 솔루션: 호스티드 솔루션은 클라우드 기반으로 제공되는 서비스로, 사용자가 별도의 인프라를 구축하지 않고도 소프트웨어 기능을 이용할 수 있게 해줍니다.
  • 지식 관리: 지식 관리는 개인이나 조직에서 정보를 수집, 정리, 저장, 공유하는 시스템입니다. 본 보고서에서는 Obsidian MCP Server를 통해 AI와 연계된 지식 관리 기능을 논의합니다.
  • API (Application Programming Interface): API는 소프트웨어 애플리케이션 간의 상호작용을 허용하는 набор, 프로토콜 및 도구입니다. MCP 서버는 기존 API를 통합하여 AI 에이전트가 이를 활용할 수 있도록 합니다.
  • Docker: Docker는 애플리케이션을 컨테이너라는 독립된 환경에서 실행하고 관리할 수 있도록 해주는 플랫폼입니다. Custom RAG MCP Server 구축 시 주요 기술 요소로 사용됩니다.
  • Python: Python은 광범위한 용도로 사용되는 고급 프로그래밍 언어로, 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업 등 다양한 분야에서 인기가 높습니다. MCP 서버 구축 시 주요 프로그래밍 언어로 활용됩니다.
  • AI 도구: AI 도구는 인공지능 기술을 활용하여 특정 작업을 자동화하거나 지원하는 소프트웨어 또는 플랫폼을 의미합니다. 본 보고서에서는 클로드와 같은 AI 도구와의 연동을 위하여 MCP 서버를 활용하는 방법을 제시합니다.
  • API 키: API 키는 사용자가 애플리케이션이나 서비스에 접근할 수 있도록 인증하는 데 필요한 고유 식별자입니다. Algolia MCP Server와 같은 솔루션을 이용할 때 API 키 생성이 필수적입니다.
  • 메모리 유지: 메모리 유지는 AI 시스템이 대화 세션 간에 정보를 저장하고 활용할 수 있게 하여 더 매끄럽고 개인화된 사용자 경험을 제공하는 기능입니다. Obsidian MCP Server에서 중요한 역할을 합니다.

출처 문서