MCP 가이드: AI 코딩 에이전트와 외부 도구 연결하기

바이브 코딩으로 AI에게 코드를 맡기다 보면, "DB에서 데이터 좀 가져와" 같은 요청에서 한계를 느끼게 된다. AI가 코드를 작성하는 건 잘하지만, 외부 서비스에 직접 접근하는 건 별도의 연결이 필요하기 때문이다. MCP는 바로 이 문제를 해결한다. AI 코딩 에이전트가 DB, 웹 크롤러, 메신저, 디자인 도구 등과 직접 소통할 수 있게 해주는 표준 프로토콜이다.

MCP를 활용하면 바이브 코딩의 가능성이 크게 넓어진다. 단순히 코드를 생성하는 수준을 넘어, AI가 실제 데이터를 조회하고, 웹을 크롤링하고, 외부 API를 호출하는 것까지 가능해진다.

MCP(Model Context Protocol)란?

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 개방형 표준 프로토콜이다. 쉽게 비유하면 "AI 세계의 USB-C"다. USB-C가 어떤 기기든 하나의 포트로 연결하듯, MCP는 어떤 AI 도구든 하나의 프로토콜로 외부 서비스에 연결할 수 있게 해준다.

Anthropic이 2024년 11월에 처음 공개했으며, 2025년 3월에는 OpenAI가 채택을 발표했다. 이후 Google, Microsoft까지 합류하면서 사실상 업계 표준이 되었다. 2025년 12월에는 Linux Foundation 산하 AAIF(AI Alliance for Interoperability Foundation)에 기부되어 특정 회사에 종속되지 않는 진정한 개방형 표준으로 자리잡았다.

MCP 생태계 현황

MCP 생태계는 빠르게 성장하고 있다. 숫자로 보면 그 규모를 실감할 수 있다.

• 월간 SDK 다운로드: 9,700만 회 이상
• 활성 MCP 서버: 10,000개 이상
• MCP Registry 등록 서버: 2,000개 이상

주요 MCP 클라이언트로는 Claude Desktop, ChatGPT Desktop, Cursor, VS Code(GitHub Copilot), Gemini CLI 등이 있다. 사실상 주요 AI 코딩 도구 대부분이 MCP를 지원하고 있어, 한번 설정해두면 어떤 도구를 쓰더라도 동일한 MCP 서버를 활용할 수 있다.

주요 MCP 서버 목록

바이브 코딩에서 자주 사용되는 MCP 서버들을 정리했다. 프로젝트 성격에 맞는 서버를 골라 연결하면 된다.

MCP 설정하기

Claude Code에서 MCP 서버를 추가하는 방법은 간단하다. claude mcp add 명령어 한 줄이면 된다.

기본 문법:

claude mcp add <서버이름> <실행명령> [인자...]

예시 - Firecrawl 추가:

claude mcp add firecrawl-mcp -- npx -y firecrawl-mcp

예시 - Slack 추가:

claude mcp add slack -- npx -y @anthropic/mcp-server-slack

설정은 3가지 스코프로 관리된다. --scope user는 모든 프로젝트에서 사용할 전역 설정, --scope local은 현재 프로젝트 전용, --scope project는 .mcp.json 파일로 팀원과 공유할 수 있는 설정이다. 팀 프로젝트라면 .mcp.json을 Git에 커밋해두면 팀원 모두가 동일한 MCP 환경을 사용할 수 있다.

OpenAI도 2025년 3월 MCP를 공식 채택했다. ChatGPT Desktop 앱에서 MCP 서버를 연결할 수 있고, Codex CLI에서도 MCP를 지원한다. 설정 방식은 Claude Code와 유사하게 서버를 추가하고 도구를 사용하는 구조다. MCP가 업계 표준인 만큼, 한번 설정해둔 MCP 서버는 Claude Code든 Codex든 동일하게 활용할 수 있다.

바이브 코딩에서 MCP 활용 예시

MCP를 연결하면 바이브 코딩에서 할 수 있는 일이 크게 늘어난다. 대표적인 활용 사례를 살펴보자.

DB 연동: Supabase나 PostgreSQL MCP를 연결하면 AI가 DB 스키마를 자동으로 파악하고, 적절한 쿼리를 생성한다. "users 테이블에서 최근 가입자 10명 보여줘" 같은 자연어 요청이 바로 실행된다.

웹 크롤링: Firecrawl MCP를 사용하면 AI가 웹에서 필요한 자료를 직접 수집한다. 경쟁사 가격 정보를 모아 비교 표를 만들거나, 기술 문서를 참고해서 코드를 작성하는 것도 가능하다.

브라우저 테스트: Playwright MCP를 연결하면 AI가 작성한 웹 페이지를 자동으로 브라우저에서 열어 테스트한다. 스크린샷을 찍어 레이아웃을 확인하고, 버그를 발견하면 바로 수정까지 진행한다.

디자인 연동: Figma MCP를 사용하면 디자인 파일에서 직접 컴포넌트 정보를 읽어 코드로 변환할 수 있다.

MCP vs CLI

모든 도구에 MCP를 연결할 필요는 없다. GitHub, PostgreSQL, npm 같은 도구는 이미 강력한 CLI를 갖추고 있다. AI 코딩 에이전트는 Bash를 통해 이런 CLI를 직접 호출할 수 있으므로, 굳이 MCP를 추가하면 컨텍스트만 낭비될 수 있다. git status, psql, npm install 같은 명령어는 MCP 없이도 잘 동작한다.

반면 Figma, Notion, Slack, Blender처럼 CLI가 없는 도구는 이야기가 다르다. 디자인 파일에서 컴포넌트 정보를 읽어오거나, 노션 문서를 검색하거나, Slack 채널에 메시지를 보내는 건 CLI로 불가능하다. 이런 도구들은 API를 통해서만 접근할 수 있는데, MCP는 그 API를 AI에게 열어주는 유일한 통로다.

결론적으로 MCP의 진짜 가치는 CLI로 닿을 수 없는 영역을 AI에게 연결해주는 데 있다. CLI가 이미 있는 도구에 굳이 MCP를 쓸 필요는 없고, 프로젝트 상황에 맞게 선택하면 된다.

MCP 사용 시 주의사항

MCP는 강력하지만, 무작정 서버를 많이 연결하면 오히려 역효과가 날 수 있다. 몇 가지 주의할 점이 있다.

컨텍스트 소비: 연결된 MCP 서버가 많을수록 AI의 컨텍스트 윈도우를 많이 차지한다. 서버 10개 이상 연결하면 전체 컨텍스트의 40% 이상을 MCP 도구 설명에 소비할 수 있다. 실제 코딩에 쓸 공간이 줄어드는 셈이다.

보안 위험: MCP 서버는 외부 서비스에 접근 권한을 부여하는 것이다. 인증이 없는 서버를 연결하면 민감한 데이터가 노출될 위험이 있다. 공식 서버나 검증된 서버만 사용하고, API 키 관리에 주의해야 한다.

권장 사항: 프로젝트에 실제로 필요한 서버만 선별적으로 연결하는 것이 좋다. 일반적으로 3-5개 정도가 적절하다. 사용하지 않는 서버는 claude mcp remove 명령어로 제거할 수 있다.

마치며

MCP는 바이브 코딩을 단순한 "코드 자동완성"에서 "자율 에이전트"로 진화시키는 핵심 인프라다. AI가 코드만 쓰는 게 아니라, DB를 조회하고, 웹을 크롤링하고, 메신저로 알림을 보내는 것까지 가능해진다. Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft가 모두 채택한 업계 표준인 만큼, MCP를 익혀두면 어떤 AI 도구를 쓰더라도 활용할 수 있다.

아직 MCP를 사용해보지 않았다면, 가장 필요한 서버 하나만 먼저 연결해보는 것을 추천한다. Firecrawl이나 Notion 같은 범용 서버부터 시작하면 MCP의 가치를 바로 체감할 수 있을 것이다.