Claude AI는 단순한 대화형 인공지능을 넘어, 외부 리소스와의 연결을 통해 다양한 작업을 자동화하고 효율화할 수 있습니다. 이를 가능하게 해주는 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 대형 언어 모델(LLM)이 파일, 데이터베이스, API 등 외부 리소스에 접근할 수 있도록 도와주는 표준 프로토콜로, Claude AI의 기능을 획기적으로 확장시켜줍니다.
MCP의 기본 구성은 MCP 서버, MCP 클라이언트, MCP 호스트로 나뉩니다. MCP 서버는 Claude가 사용할 수 있는 도구나 데이터를 제공하며, MCP 클라이언트는 Claude와 MCP 서버 간 통신을 담당합니다. 마지막으로 MCP 호스트는 Claude Desktop과 같은 애플리케이션에서 LLM을 사용할 수 있게 하는 플랫폼입니다.
가장 실용적인 사용 예제 중 하나는 Claude Desktop을 이용한 로컬 시스템 연동입니다. Claude Desktop을 설치하면 MCP를 통해 로컬 폴더나 파일, 심지어 데이터베이스에 직접 접근할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 로컬 파일 시스템에 접근하려면 MCP 서버 설정 파일에 접근하고자 하는 경로를 명시하면 됩니다.
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:\\Users\\username\\Documents",
"C:\\Users\\username\\Downloads"
]
}
}
}
설정이 완료되면 Claude Desktop을 재시작하고, MCP 도구 아이콘이 활성화되었는지 확인하면 됩니다. 이제 Claude에게 "해당 폴더 내 파일 목록을 보여줘" 같은 명령어를 통해 파일 접근이 가능합니다.
또 다른 강력한 기능은 SQLite 데이터베이스 연결입니다. 데이터베이스 경로만 제대로 설정하면 Claude가 SQL 쿼리를 실행하고 그 결과를 반환받을 수 있습니다.
{
"mcpServers": {
"sqlite": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/path/to/database.db"]
}
}
}
이렇게 설정된 MCP 서버를 활용하면 Claude AI는 단순한 텍스트 응답을 넘어, 실질적인 데이터 기반 분석과 결과 도출까지 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 기업에서는 내부 문서 검색 자동화, 데이터베이스 질의 응답, 시스템 파일 관리 등 다양한 업무에 활용할 수 있습니다.
Claude와 MCP 연동의 활용 사례는 매우 다양합니다. 예를 들어, Obsidian 메모 폴더와 연결하여 메모를 자동 생성하거나 검색할 수 있고, 유튜브 자막을 분석해 요약을 생성하는 기능도 가능합니다. 개발자라면 Git 제어, README 파일 생성, Slack 메시지 전송 등 반복적인 작업도 자동화할 수 있습니다.
결론적으로 MCP는 Claude AI를 보다 유용한 도구로 진화시키는 핵심 요소입니다. 단순히 정보를 제공받는 AI에서 벗어나, 실질적인 작업까지 수행할 수 있는 협업 파트너로의 전환을 가능하게 합니다. AI 기능을 더 깊이 활용하고 싶은 사용자라면 MCP 설정과 연동은 반드시 익혀야 할 필수 기술이라 할 수 있습니다.
