MCP Protocol: 개발 도구의 새로운 패러다임

MCP(Model Context Protocol)를 처음 접했을 때는 단순히 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 하나의 프로토콜 정도로만 여겼다. 하지만 Claude Code와 Cursor에서 실제로 MCP를 활용해보면서, 이것이 개발자의 워크플로우를 근본적으로 바꿀 수 있는 강력한 도구라는 사실을 깨닫게 되었다.

MCP의 핵심은 AI 모델이 다양한 외부 시스템과 실시간으로 상호작용할 수 있게 해주는 표준화된 인터페이스를 제공한다는 점이다. Claude Code에서 파일 시스템에 접근하거나, Cursor에서 코드베이스를 분석할 때, 이 모든 것이 MCP를 통해 이루어진다. 개발자는 더 이상 AI와 도구 사이의 복잡한 연결 작업에 신경 쓸 필요가 없어졌다.

예를 들어, 다음과 같은 MCP 서버를 구현할 수 있다:

import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';

const server = new Server({
  name: 'my-custom-server',
  version: '1.0.0',
});

server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
  return {
    resources: [
      {
        uri: 'file://project-status',
        name: 'Project Status',
        mimeType: 'text/plain',
      },
    ],
  };
});

server.setRequestHandler(ReadResourceRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.uri === 'file://project-status') {
    return {
      contents: [{
        uri: request.params.uri,
        mimeType: 'text/plain',
        text: await getProjectStatus(),
      }],
    };
  }
});

이런 식으로 커스텀 MCP 서버를 만들면, AI가 프로젝트의 상태를 실시간으로 파악하고 그에 맞는 조언을 제공할 수 있다. 코드 리뷰, 테스트 실행, 배포 상태 확인 등 개발 과정의 모든 단계가 하나의 일관된 인터페이스로 통합된다.

특히 Cursor에서 MCP를 활용할 때의 경험은 놀라웠다. 코드 작성 중에 관련 문서를 자동으로 참조하거나, 현재 작업 중인 기능과 연관된 이슈를 GitHub에서 불러오는 것이 자연스러워졌다. AI가 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어서, 전체 개발 컨텍스트를 이해하고 그에 맞는 도움을 제공하는 진정한 개발 파트너가 된 것이다.

MCP의 또 다른 장점은 확장성이다. 새로운 도구나 서비스가 등장해도, MCP 표준을 따르는 어댑터만 만들면 기존 AI 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있다. 이는 개발 도구 생태계의 파편화 문제를 해결하고, 더 통합된 개발 경험을 가능하게 한다.

결국 MCP는 단순한 프로토콜을 넘어서, AI 시대의 개발자 경험을 정의하는 새로운 표준이 되고 있다. Claude Code와 Cursor가 보여주는 것은 시작에 불과하며, 앞으로 더 많은 도구들이 이 생태계에 참여하면서 개발의 효율성과 즐거움이 한층 더 높아질 것이다.