MCP 에이전트로 무엇이든 구축하기… 방법은 이렇습니다

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요약

영상은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대해 쉽고 명확하게 설명하면서, 기존의 REST API와 비교하여 MCP가 AI 에이전트와 다양한 도구 간의 통신을 표준화하는 역할을 한다고 설명합니다. 특히, Cursor와 같은 AI 에이전트 프레임워크에서 MCP 서버를 어떻게 설치하고 구성하는지 상세한 단계별 지침을 제공합니다. 또한 Windows 환경에서의 SLC 명령어 사용법, API 키 설정 및 자동 실행 모드 등 실제 사용 시 고려할 점들을 함께 다룹니다. 이와 함께 Samb NOA와 같은 스폰서 솔루션도 소개하여 고성능 AI 추론의 이점을 언급합니다.

주요 키워드

MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 REST API Cursor AI 에이전트 SLC 명령어 API 키 Samb NOA 자동 실행 모드 JSON 설정

하이라이트

🔑 MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)가 REST API와 유사하게 작동하며, AI 에이전트가 다양한 도구와 통신할 수 있도록 표준화된 방법을 제공함을 강조합니다.
🚀 영상은 개발자의 시각에서 쉽게 접근할 수 있도록 MCP 서버의 설치 및 구성 방법을 실제 화면과 명령어를 통해 단계별로 보여줍니다.
📌 Cursor 환경 내에서 FireCrawl, Coin Cap, Sequential Thinking 등 여러 MCP 서버를 활용하여 AI 에이전트 워크플로우를 강화하는 방법이 소개됩니다.
⚡️ Windows 사용자를 위한 SLC 명령어 사용법과 노드(Node.js) 설치 등 필수 선행 조건과 설정 과정을 상세히 다룹니다.
🌟 자동 실행 모드(이전 YOLO 모드) 활성화를 통해 에이전트가 여러 도구를 자동으로 호출할 수 있는 기능을 강조합니다.
📢 높은 성능의 AI 추론 솔루션을 제공하는 Samb NOA 스폰서 소개를 통해, 실제 기업 환경에서의 활용 가능성을 부각합니다.

용어 설명

MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)

AI 에이전트와 도구 간의 통신을 표준화하여, 여러 도구를 일관된 방식으로 연결할 수 있게 하는 프로토콜입니다.

REST API (표현 상태 전송 아키텍처)

웹 애플리케이션에서 클라이언트와 서버 간의 통신을 위해 사용되는, 표준화된 HTTP 요청 기반의 프로토콜입니다.

Cursor

MCP 서버와 통합되어 AI 에이전트를 관리하고 실행할 수 있는 인터페이스 또는 플랫폼입니다.

SLC 명령어

특히 Windows 환경에서 MCP 서버를 실행하기 위해 필요한 명령어로, 터미널을 통해 별도의 프로세스로 실행합니다.

Auto Run Mode (이전 YOLO 모드)

에이전트가 사용자 확인 없이도 여러 도구를 자동으로 호출하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 기능입니다.

영상은 MCP의 기본 개념과 기존 REST API와의 유사점을 소개하며, 왜 이 프로토콜이 AI 도구 통합에 중요한지 설명합니다.

[00:00] MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)에 대한 소개와 최근 유튜브에서 화제가 되고 있지만, 많은 사람들이 정확히 이해하지 못하고 있는 상황을 설명합니다.

[00:34] REST API와 비교하여 MCP 서버를 설명합니다. 웹 애플리케이션에서 클라이언트와 서버 간의 통신이 어떻게 이루어지는지 기본 개념을 소개합니다.

[01:33] 실제 웹 애플리케이션에서 HTTP 요청이 어떻게 작동하는지, 그리고 이러한 표준화된 통신 프로토콜이 왜 중요한지 설명합니다.

Samb NOA의 오픈 소스 딥 리서치 에이전트 및 고성능 AI 추론 솔루션을 소개하며, 기업 환경에서의 활용 이점을 설명합니다.

[02:24] MCP 서버로 논의를 전환하며, 스폰서인 삼브노아(Sambanova)의 AI 솔루션을 소개합니다.

[02:41] 삼브노아의 하드웨어 스택은 RDU를 통해 기존 GPU 대비 10배 향상된 성능을 제공하며, 복잡한 연구 쿼리와 통찰력 생성을 혁신적인 속도로 처리합니다.

[02:59] 오픈 스택 구조로 라마나 딥시크 같은 자체 모델을 통합할 수 있으며, 최고의 GPU 제공업체보다 3배 빠른 처리 속도를 제공합니다.

[03:20] 바이오텍 분야에서 테라바이트 규모의 데이터 분석과 신약 개발 가속화에 활용되며, 기존 GPU 시스템으로는 불가능한 실시간 쿼리 처리가 가능합니다.

[03:54] MCP(Model Context Protocol)는 REST API와 유사한 표준화된 통신 프로토콜로, AI 에이전트와 다양한 도구들 간의 효율적인 통신을 가능하게 합니다.

MCP가 여러 도구와 서비스 간의 통신 문제를 해결하기 위해 어떻게 표준화된 방법을 제공하는지, 그리고 이를 통해 복잡성을 줄이는 방법을 설명합니다.

[04:40] MCP의 필요성을 다양한 언어를 사용하는 전문가들의 예시를 통해 설명하며, 표준화된 프로토콜의 중요성을 강조합니다.

[05:06] MCP는 AI 에이전트를 위한 표준화된 프로토콜을 제공하여, 도구 제공자들이 더 쉽게 서비스를 통합하고 개발할 수 있게 합니다.

[05:20] MCP는 AI 생태계와 에이전트에 쉽게 통합될 수 있는 표준화된 접근 방식입니다. 프로토콜의 세부 사항을 모두 알 필요는 없습니다.

[05:37] 많은 도구 제공업체들이 Cursor, Claude Desktop 등의 도구들과 호환되도록 이 프로토콜을 도입하고 있으며, 데이터베이스, GitHub, Stripe 등 다양한 도구들이 계속 추가되고 있습니다.

[06:03] MCP는 표준 입출력(로컬 터미널)과 SSH 전송(네트워크 통신) 두 가지 전송 방식을 지원합니다. 서버는 로컬이나 원격에서 실행될 수 있습니다.

[07:04] MCP 사용을 위해서는 Cursor와 Node.js가 필요합니다. nodejs.org에서 운영체제에 맞는 Node.js를 다운로드하고 설치해야 합니다.

Cursor 인터페이스에서 FireCrawl 등 MCP 서버를 추가하고, API 키와 명령어 설정 등 실습 과정을 단계별로 보여줍니다.

[07:53] MCP 서버를 커서 에이전트에 추가하고 사용하는 방법을 설명합니다. 이는 Windsurf를 포함한 다양한 환경에서도 사용 가능합니다.

[08:07] MCP는 모든 AI 에이전트 프레임워크와 호환되며, 앞으로 더 많은 기업들이 이 프로토콜을 도입할 것으로 예상됩니다.

[08:24] 웹 스크래핑(fir crawl), 암호화폐 가격 확인(coin cap), 순차적 문제 해결(sequential thinking)을 위한 세 가지 MCP 서버를 소개합니다.

[08:53] 실제 예시로 인스타그램 관련 쿼리와 암호화폐 가격 확인 기능을 시연하며, MCP 도구의 작동 방식을 설명합니다.

[09:29] MCP 서버 설정 방법을 단계별로 설명하며, 커서 설정에 접근하는 여러 방법을 소개합니다.

[10:07] 새로운 글로벌 MCP 서버를 추가하는 과정과 JSON 파일 생성 방법을 설명합니다.

[10:22] MCP 서버를 관리하는 JSON 파일을 설명하고, 서버를 리스트 형태로 간단히 추가할 수 있다고 소개합니다.

[10:32] 구글에서 발견한 MCP 서버 저장소를 소개하며, 예술/문화, 이미지/비디오 생성, 클라우드 플랫폼, 커맨드 라인 등 다양한 종류의 서버가 있음을 설명합니다.

JSON 설정 파일을 통한 MCP 서버 추가 방법, 명령어 복사 및 붙여넣기, Windows 및 다른 OS에서의 주의사항을 상세히 설명합니다.

[11:05] Smithery가 가장 인기 있는 MCP 서버 플랫폼이지만, 아직 초기 단계라 많은 서버들이 불안정하거나 설치 방법이 불명확함을 설명합니다.

[11:27] Fir Crawl MCP 서버 설치 과정을 시작하며, API 키 생성의 필요성과 보안 주의사항을 설명합니다.

[12:11] Cursor에서 MCP 서버를 추가하는 방법에 대해 설명하며, Windows 사용자를 위한 특별한 명령어 사용법을 안내합니다.

[12:59] MCP 서버 설정을 위해 기본적인 구조를 만들고, 서버 이름으로 'fir craw'를 지정합니다.

[13:19] command 설정에 MCP 명령어를 입력하고, 불필요한 따옴표를 제거한 후 API 키를 추가합니다.

[13:43] Cursor가 자동으로 새 터미널을 열어 fir craw MCP 서버를 실행하고, API 키를 통해 서버와 통신합니다.

[14:13] Windows 사용자는 반드시 'command SLC'로 명령어를 시작해야 하며, 이는 별도의 터미널에서 실행됩니다.

[14:53] API 키 추가 후 MCP 서버 목록에서 fir crawl의 실행 상태를 확인할 수 있습니다.

[15:20] API 키 보안과 플랫폼별 설치 방법에 대해 설명하며, 클라이언트 연결 오류 해결 방법을 안내합니다.

[15:34] 터미널 실행과 연결 상태 유지의 중요성을 설명하고, 일반적인 오류 해결 방법을 공유합니다.

[15:45] Cursor 컴포저의 에이전트 모드 사용법과 Google 검색 기능 구현 방법을 시연합니다.

MCP 서버가 실행되는 모습을 확인하고, 자동 실행 모드 및 에이전트 도구 호출 과정을 통해 정상 작동 여부를 점검하는 내용을 다룹니다.

[16:10] fircraw 도구의 실제 사용 예시와 검색 결과 출력 방식을 설명합니다.

[16:31] Smithery를 통한 새로운 MCP 서버 추가 방법과 계정 설정에 대해 안내합니다.

[16:53] Cursor 버전별 설치 옵션과 자동/수동 설치 방법의 차이점을 설명합니다.

[17:21] 소규모 MCP 서버 프로젝트 설치 방법과 기본 설정에 대해 설명합니다.

[17:42] API 키가 필요 없는 코인캡 MCP 서버 설정을 진행합니다. MCP 서버 디렉토리에서 찾은 설정을 사용할 예정입니다.

[18:10] 윈도우 환경에서는 command SLC를 추가해야 하며, npx 명령어로 서버를 실행합니다.

[18:35] 비트코인 가격 조회 기능을 테스트하고, 도구 사용이 정상적으로 작동하는 것을 확인합니다.

[18:54] 자동 실행 모드(구 YOLO 모드) 설정 방법을 설명하고, 보안을 위한 추가 설정 옵션들을 소개합니다.

[00:00] MCP 또는 모델 컨텍스트 프로토콜에 대해 이야기해 보겠습니다

[00:02] 이것은 최근 엄청나게 주목받고 있으며

[00:05] 특히 유튜브에서 많은 사람들이 다루고 있습니다

[00:07] 하지만 안타깝게도

[00:09] 이것에 대해 이야기하는 대부분의 사람들이

[00:10] 실제로 이것이 무엇인지 전혀 모르고 있습니다

[00:13] 어떻게 작동하는지, 그리고 어떻게 설명해야

[00:15] 여러분들이 혼란스럽지 않게

[00:16] 이해할 수 있을지 모르는 상황입니다

[00:18] 오늘 영상에서는 개발자의 관점에서

[00:20] 아주 간단한 용어로 설명해 드리겠습니다

[00:22] 실제 개발자의 입장에서 설명하고

[00:24] 커서(Cursor)에서 어떻게 설정하고

[00:25] 흥미로운 AI 에이전트를 구축하는데

[00:28] 어떻게 사용하는지 보여드리겠습니다

[00:30] 그럼 이제 시작해보겠습니다

[00:32] 모델 컨텍스트 프로토콜에 대해 알아봅시다

[00:34] MCP 서버를 진정으로 이해하기 위해

[00:36] 우리가 더 친숙한 것과 비교해보겠습니다

[00:38] 바로 REST API입니다

[00:39] 개발자가 아니더라도 걱정하지 마세요

[00:42] 이것이 무엇인지 설명해드리겠습니다

[00:43] 우리가 REST API라고 부르는 것이 있는데

[00:45] 핵심은 이것입니다

[00:47] REST는 '대표 상태 전송'을 의미하며

[00:50] (Representational State Transfer)

[00:52] 이 API들은 주로 웹 앱 통신에 사용됩니다

[00:54] 다른 용도로도 사용될 수 있지만

[00:56] 가장 친숙한 예시는

[00:58] 일반적인 웹 애플리케이션입니다

[01:00] 웹 애플리케이션에서는

[01:02] 클라이언트 또는 프론트엔드가 있습니다

[01:03] 프론트엔드는 사용자가 직접 상호작용하는 부분으로

[01:06] 예를 들어 facebook.com이나

[01:08] instagram.com 같은 것입니다

[01:10] 여기서 양식을 제출하거나

[01:12] 게시물을 작성하거나 댓글을 보는 등의

[01:14] 작업을 수행합니다

[01:16] 이 클라이언트를 사용할 때

[01:18] 뒤에서 일어나는 일은

[01:20] HTTP 요청을 보내는 것입니다

[01:23] REST API라는 것을 사용해서요

[01:26] 서버가 있고, 이 서버는 보안이 되어 있으며

[01:29] 어떤 회사에서 운영하고 있고

[01:31] 웹 애플리케이션의 모든 데이터를 가지고 있습니다

[01:33] 예를 들어 새 게시물을 작성할 때

[01:35] HTTP POST 요청을 이 서버의 특정 URL로 보냅니다

[01:38] 그러면 서버는 새 게시물을 생성하고

[01:41] 데이터베이스를 업데이트한 다음

[01:43] 모든 데이터를 다시 클라이언트로 보내서

[01:46] 게시물이 성공적으로 등록되었다고

[01:47] 알려줍니다

[01:50] 댓글을 가져오거나

[01:51] 프로필을 불러올 때도 마찬가지입니다

[01:53] 뒤에서는 이런 HTTP 요청을

[01:55] API를 통해 보내고 데이터를 받아옵니다

[01:58] 이것이 바로 통신 프로토콜입니다

[02:00] 이는 표준화되어 있으며

[02:02] 인터넷에서 아마도

[02:03] 수천만 번 이상 사용되고 있고

[02:06] 매일 수십억 개의

[02:07] HTTP 요청이 발생하고 있습니다

[02:10] 이런 것을 만든 이유는

[02:12] 표준을 정하고 일관된 방식을

[02:14] 만들기 위해서입니다

[02:16] 모든 개발자들이 이 방식을 따르고

[02:18] 이 관행을 따르면

[02:20] 수백만 개의 API가 모두

[02:22] 동일한 방식으로 작동할 수 있습니다

[02:24] 이제 MCP 서버로 넘어가서

[02:27] 이것이 왜 만들어졌고

[02:29] 강력한 에이전트를 구축하는데 어떻게 도움이 되는지

[02:32] 혁신적인 AI 에이전트와 관련하여

[02:34] 오늘의 스폰서 삼브노아(Sambanova)는

[02:36] 오픈소스 딥 리서치 에이전트와

[02:38] 가장 빠르고 효율적인 AI 추론 솔루션으로

[02:41] 효율적인 AI 추론 솔루션을 제공하고 있습니다

[02:44] 재구성 가능한 데이터 플로우 유닛(RDU)을 통해

[02:46] 삼브노아의 하드웨어 스택은

[02:49] 기존 GPU 대비 10배의 성능을 제공합니다

[02:51] 이는 복잡한 연구 쿼리를 실행하고

[02:54] 통찰력을 생성하는데 있어 기록적인 속도를 보여주며

[02:56] 이전에는 완전히 불가능했던 발견들을

[02:58] 가능하게 만들어 줍니다

[02:59] 가장 좋은 점은 이것이 오픈 스택이라는 것으로

[03:01] 이는 여러분이 직접 라마(LLaMA)나

[03:03] 딥시크(DeepSeek)와 같은 자체 모델을

[03:05] 가장 강력한 AI 연구 플랫폼에

[03:07] 원활하게 통합할 수 있다는 것입니다

[03:09] 최고의 GPU 제공업체보다 3배 빠른 처리 속도로

[03:11] 기업들은 수백만 달러를 절약할 뿐만 아니라

[03:13] 과학 연구, 금융, 기업 AI 분야에서

[03:16] 실시간 통찰력을 활용함으로써

[03:18] 경쟁 우위를 확보하고 있습니다

[03:20] 한 선도적인 바이오텍 기업이

[03:22] 이 딥 리서치 에이전트를 사용하여

[03:25] 테라바이트 규모의 데이터와

[03:27] 임상 연구를 분석하여

[03:29] 새로운 바이오마커를 발견하고

[03:31] 신약 개발을 가속화할 수 있다고 상상해보세요

[03:33] 소바의 딥 리서치 에이전트를 통해

[03:35] 이러한 복잡한 교차 도메인 쿼리들을

[03:37] 실시간으로 실행할 수 있습니다

[03:40] 이는 기존의 GPU 기반 시스템으로는

[03:42] 따라갈 수 없는 성능입니다

[03:45] 설명란의 링크를 클릭하여

[03:47] 지금 바로 AI 스택을 업그레이드하고

[03:49] 삼브노아와 함께 딥 리서치의 미래를

[03:51] 경험해보세요. 이러한 맥락에서

[03:54] 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 살펴보겠습니다

[03:57] 이것은 REST API와 매우 유사한

[03:59] 표준화된 방식입니다

[04:02] AI 에이전트가 다양한 도구들과

[04:04] 통신하기 위한 표준화된 방법이죠

[04:06] 현재 또는 이 영상이 나오기 전

[04:08] 그리고 MCP가 나오기 전에는

[04:10] 우리에게 많은 다양한 도구들이 있었고

[04:12] AI 에이전트가 이러한 도구들에

[04:14] 접근 권한을 가질 때 매우 효과적이라는 것을 알고 있었습니다

[04:16] 데이터베이스, 구글 드라이브

[04:19] 검색 기능 등 다양한 도구들이 있었지만

[04:21] 이 모든 도구들은

[04:23] 완전히 다르게 구현되어 있었습니다

[04:25] 표준화된 프로토콜이 없었기 때문에

[04:27] 10개, 20개, 30개, 40개의 도구들을

[04:29] 에이전트에 통합하기가 매우 어려웠습니다

[04:32] 커스텀 통합과 커스텀 코딩이 필요했고

[04:34] 표준화된 방법이 없어서

[04:36] 많은 복잡성이 발생했습니다

[04:38] 이렇게 생각해보세요

[04:40] 서로 다른 분야의 전문가인 10명의 친구가 있는데

[04:42] 모두가 완전히 다른 언어를 사용한다고 해보죠

[04:44] 포르투갈어, 영어, 중국어

[04:46] 인도네시아어 등 각각 다른 언어를 씁니다

[04:49] 이렇게 되면

[04:50] 이 모든 사람들과 소통하기가

[04:52] 매우 어려울 것이고

[04:53] 계속해서 언어를 바꾸고

[04:55] 섞어가며 사용해야 할 것입니다

[04:57] 표준화된 방식이 없기 때문이죠

[04:59] 반면에 모두가 영어를 사용한다면

[05:01] 매우 쉬워질 것입니다

[05:03] 서로 간에 의사소통이 가능하고

[05:04] 모두가 쉽게 대화할 수 있죠

[05:06] 이것이 바로 MCP가 하고자 하는 것입니다

[05:09] AI 에이전트를 위한 표준화된 프로토콜을 도입하여

[05:11] 이제 모든 도구 제공자들이

[05:14] 이 프로토콜을 기반으로 코드와 서비스를 작성하여

[05:16] 더 쉽게 통합될 수 있도록 하는 것입니다

[05:18] 이를 통해 AI 생태계에 더욱 쉽게 통합될 수 있습니다

[05:20] AI 생태계와

[05:22] AI 에이전트에 쉽게 통합될 수 있습니다.

[05:25] 실제로는 이게 전부입니다.

[05:27] 프로토콜의 세부적인 작동 방식이나

[05:29] 통신 채널에 대해 자세히 알 필요는 없지만,

[05:31] 기본적인 개념은

[05:32] Entropic이 제시한

[05:35] 표준화된 접근 방식입니다.

[05:37] 이제 모든 도구 제공업체들이

[05:39] 이 프로토콜을 따르기 위해 노력하고 있죠.

[05:41] Cursor나 Claude Desktop 같은

[05:43] 도구들 안에서 사용될 수 있도록,

[05:45] 이 프로토콜을 사용하는 다른 도구들과도

[05:47] 호환되도록 말이죠.

[05:49] 데이터베이스, GitHub, Stripe,

[05:51] Notion, Memory 등 정말 다양한

[05:53] 도구들이 매일 새롭게 나오고 있습니다.

[05:55] 만약 아키텍처에 관심이 있다면,

[05:56] MCP 문서를 통해 더 자세히 알아볼 수 있고

[05:58] 직접 MCP 서버를 아주 쉽게

[06:00] 만들 수도 있습니다.

[06:03] 전송 방식에는 두 가지가 있는데,

[06:05] 첫 번째는 표준 입출력으로,

[06:07] 이는 기본적으로

[06:09] 로컬 터미널에서 실행되며

[06:10] 명령어를 입력받아 콘솔에

[06:13] 텍스트로 출력하는 방식입니다.

[06:15] 다른 하나는 SSH 전송으로,

[06:17] 이는 실제로

[06:19] HTTP REST API와 유사한

[06:21] 네트워크를 통한 통신 방식입니다.

[06:24] 이들은 로컬이나 원격에서

[06:26] 실행될 수 있는데, 여러분이 알아야 할 것은

[06:28] MCP 서버가 내 컴퓨터에서 실행되는지,

[06:30] 표준 입출력을 사용하는지,

[06:32] 아니면 Entropic이나 OpenAI 서버,

[06:34] 또는 다른 도구 제공업체의

[06:36] 원격 서버에서 실행되는지입니다.

[06:38] 이 아키텍처나

[06:40] 전송 방식에 따라

[06:42] 연결 방법이 달라집니다.

[06:44] 이해가 안 되더라도 걱정하지 마세요.

[06:46] 곧 보여드리겠지만

[06:47] MCP 서버를 설정하는 데는

[06:49] 단 30초밖에 걸리지 않습니다.

[06:51] 이해하셨죠? 이것이 MCP 서버입니다.

[06:54] 다시 말하지만, 이는 표준화된

[06:56] 통신 방식이고, 이제 제가

[06:58] Cursor에서 MCP 서버를 사용하여

[07:00] AI 에이전트 워크플로우를

[07:02] 어떻게 강화하는지 보여드리겠습니다.

[07:05] 잠깐 끊고 말씀드리자면,

[07:06] 제가 보여드릴 모든 것들이

[07:08] 작동하려면 컴퓨터에

[07:10] Cursor가 설치되어 있어야 하고

[07:11] Node.js도 필요합니다.

[07:13] Node.js는 무료로 받을 수 있는데,

[07:16] nodejs.org에서

[07:17] 다운로드할 수 있습니다.

[07:20] 설명란에 링크를 걸어두겠습니다.

[07:21] 여기서 'pre-built Node.js'로 가서

[07:23] 운영체제를 선택하시면 됩니다.

[07:26] Mac, Windows, Linux 중에서

[07:28] 선택하시고,

[07:30] 올바른 버전을 선택해야 합니다.

[07:31] 예를 들어, 새로운 칩을 사용한다면

[07:33] ARM64를 선택하고, Windows라면

[07:35] x86 x64를 선택하여 설치 프로그램을 실행하세요.

[07:40] Windows나 Mac용 설치 프로그램으로

[07:42] Node.js를 설치하면 됩니다.

[07:44] 설치가 완료되면

[07:46] 이런 명령어들이 작동할 겁니다.

[07:48] 설치하지 않으면

[07:49] 오류가 발생할 수 있습니다.

[07:51] 자, 이제 Cursor를 열어서

[07:53] MCP 서버를 추가하고

[07:55] 커서 에이전트에서 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.

[07:57] 이것은 Windsurf에서도 작동하고

[07:59] 다른 환경에서도 작동합니다.

[08:01] 커서에서 사용한다고 해서

[08:03] MCP가 이 환경에만

[08:05] 제한되는 것은 아닙니다.

[08:07] MCP는 어떤 종류의 AI 에이전트

[08:09] 프레임워크와도 사용할 수 있으며,

[08:12] 이것이 성숙해지면서

[08:13] 더 많은 MCP 서버와 기업들이

[08:15] 이 프로토콜을 채택할 것으로 예상됩니다.

[08:18] 커서는 이를 가장 먼저

[08:20] 원활하게 구현한 도구 중 하나이므로

[08:21] 시연해 드리고

[08:23] 설치 방법도 보여드리겠습니다.

[08:24] 제가 만든 세 개의 MCP 서버를

[08:27] 커서에 추가했는데요,

[08:28] 웹 스크래핑을 위한 fir crawl,

[08:31] 암호화폐 현재 가격을 확인할 수 있는

[08:33] coin cap,

[08:35] 그리고 모델이 순차적으로

[08:37] 문제를 해결할 수 있게 하는

[08:39] sequential thinking이 있습니다.

[08:40] 많은 사람들이 GitHub나

[08:42] 다른 일반적인 서버들을 추가했지만,

[08:44] 이 영상에서는 좀 더 특별한 것들을

[08:46] 보여드리고 싶었습니다.

[08:47] 이를 통해 규모가 작거나

[08:49] 문서화가 덜 된 MCP 서버들을

[08:51] 설치하는 방법을 이해하실 수 있을 겁니다.

[08:53] 예를 들어, 터미널에서

[08:55] 제 인스타그램에 대해 질문했을 때

[08:57] MCP 도구를 사용하는 것을

[08:58] 확인할 수 있습니다.

[09:01] 여기에서 MCP 도구가

[09:02] 실제로 어떤 호출을 하는지 보여주는데,

[09:04] 쿼리와 제한이 있고

[09:06] 결과를 받아옵니다.

[09:08] 가격 확인도 마찬가지로

[09:10] 암호화폐 가격을 확인할 때

[09:12] 이더리움의 이름을 입력하면

[09:14] ID, 이름, 공급량,

[09:16] 현재 가격 등의 데이터를

[09:18] 받아볼 수 있고

[09:20] 현재 시점의 가격을 보여줍니다.

[09:22] 커서에서 이 에이전트를 활성화하면

[09:25] 자동으로 이러한

[09:27] MCP 서버들을 사용할 수 있습니다.

[09:29] 추가하는 방법을 보여드리겠습니다.

[09:30] 먼저 이것들을 모두 삭제하겠습니다.

[09:32] 삭제는 간단히

[09:34] 이 MCP JSON 파일 전체를 지우면 됩니다.

[09:37] 이제 추가하는 방법을 보여드리겠습니다.

[09:39] 커서 설정으로 가시면 되는데

[09:41] 여러 방법이 있습니다.

[09:42] 파일 메뉴로 가서

[09:45] 환경설정, 그리고 커서 설정으로 가거나

[09:48] 운영체제에 따라 Control Shift P 또는

[09:51] Command Shift P를 누르고

[09:54] cursor를 입력한 다음

[09:57] cursor settings를 클릭하면 됩니다.

[09:59] 커서 설정을 열고 MCP로 가세요.

[10:02] 커서 버전에 따라

[10:05] 약간 다르게 보일 수 있습니다.

[10:06] 그리고

[10:07] '새 글로벌 MCP 서버 추가' 버튼을

[10:09] 누르세요.

[10:11] 이 버튼을 누르면 MCP JSON 파일이 열리는데

[10:14] 파일이 아직 없다면

[10:16] 생성하라는 메시지가 표시됩니다.

[10:18] JSON 파일을 생성하면

[10:19] 바로 시작할 수 있습니다.

[10:22] 이 파일에서 우리는 MCP 서버를

[10:24] 추가할 수 있으며, 서버들을

[10:25] 리스트 형태로 간단히 추가할 수 있습니다.

[10:27] MCP 서버를 찾는 방법을

[10:29] 보여드리도록 하겠습니다.

[10:32] 구글에서 찾은 이 저장소를

[10:35] 설명란에 링크로 첨부하겠습니다.

[10:37] 이것은 기본적으로 MCP 서버들의 목록으로,

[10:39] 깃허브 저장소에 있습니다.

[10:41] 여기 MCP 서버들이 있고,

[10:43] 스크롤을 내리면서

[10:44] 원하는 기능의 서버를 찾을 수 있습니다.

[10:46] 예를 들어, 예술과 문화 관련 서버가 있고,

[10:48] 이미지나 비디오를 생성할 수 있습니다.

[10:51] 클라우드 플랫폼, 쿠버네티스 연결,

[10:53] 커맨드 라인 도구들도 있고,

[10:54] 커뮤니케이션 도구도 있습니다.

[10:56] 다양한 종류의 MCP 서버가 있어서,

[10:59] 이 영상을 위해 몇 가지를 골랐습니다.

[11:00] 그리고 스미서리(Smithery)라는

[11:02] 디렉토리도 있습니다.

[11:05] 스미서리는 현재 MCP 서버를 찾는데

[11:06] 가장 인기 있는 플랫폼입니다.

[11:09] 하지만 주의하실 점은

[11:11] 이것이 매우 새로운 기술이라

[11:13] 많은 MCP 서버들이 작동하지 않거나

[11:15] 설치 방법이 명확하지 않다는 것입니다.

[11:17] 그래서 제가 보여드릴 것은

[11:19] 아주 인기 있지는 않은 서버들의 설치 방법으로,

[11:21] 이를 통해 실제로

[11:22] MCP가 무엇이고 어떻게 작동하는지 이해하실 수 있습니다.

[11:25] 자, 이제 MCP 서버를 설치해보겠습니다.

[11:27] 제가 찾은 이 Fir Crawl MCP 서버는

[11:29] MCP.do 사이트에서 찾았고,

[11:32] 링크는 설명란에 첨부하겠습니다.

[11:34] 현재는 약간 무질서한 상태라

[11:37] MCP 서버들이 여기저기 흩어져 있고

[11:38] 일부는 작동하고 일부는 작동하지 않아서

[11:40] 시행착오가 필요합니다.

[11:42] 이 페이지에서 필요한 내용을

[11:44] 읽어보실 수 있는데,

[11:46] 제가 처음 발견한 것은

[11:48] Fir Crawl API 키가

[11:49] 필요하다는 것이었습니다.

[11:52] Fir Crawl.dev에 가서 API 키를 만들고 복사했습니다.

[11:55] 물론 이 키는 아무에게도 공유하면 안 됩니다.

[11:58] 영상 후에는

[11:59] 이 키를 재생성할 것입니다.

[12:01] 이제 API 키가 있고,

[12:03] 컨텐츠 섹션으로 가보면

[12:06] MCP 서버 추가에 대한

[12:08] 안내가 있습니다.

[12:11] 아래로 스크롤하면

[12:13] Cursor에서 실행하는 방법에 대한

[12:15] 안내가 있는데, MCP 서버로 이동해서

[12:17] 새 MCP 서버를 추가하라고 되어 있습니다.

[12:20] 여기서는

[12:22] Fir Crawl MCP와 이 명령어를 사용하라고 하지만,

[12:25] 현재 Cursor에서는

[12:27] 이런 팝업이 없고

[12:29] JSON 파일만 있습니다.

[12:31] MCP 서버를 추가하기 위해서는

[12:33] 어떻게 해야 할까요? 아래로 좀 더 내려보면

[12:35] 이런 명령어를 볼 수 있습니다.

[12:37] 다음과 같이 나와있죠:

[12:39] 'Windows를 사용하면서 문제가 발생한다면

[12:40] 이렇게 명령어를 시도해보세요: SLC set fircrawl API key'

[12:44] 이 명령어를 복사해서

[12:47] Cursor로 돌아가서

[12:49] 수동으로 이 항목을

[12:50] 추가하는 방법을 보여드리겠습니다.

[12:53] 작동 방식은 이렇습니다.

[12:54] 중괄호를 쓰고 'mcp servers'를 입력하면

[12:57] 이렇게 됩니다.

[12:59] 이렇게 기본적으로 설정하면

[13:01] MCP 서버 목록을 가지게 되는데

[13:04] MCP 서버 내부에서

[13:06] 서버의 이름을 지정합니다. 제 경우에는

[13:07] 'fir craw'라고 부르겠습니다

[13:10] 콜론을 입력하고 중괄호를 추가한 다음

[13:13] 내부에 여러 가지 옵션을 설정할 수 있습니다

[13:15] 이전에 설정했기 때문에

[13:17] 자동 완성이 표시되는 것을 볼 수 있죠

[13:18] 이제 할 일은

[13:19] command를 입력하고 콜론을 찍은 다음

[13:21] MCP 명령어를 붙여넣기 하는 것입니다

[13:24] 이렇게 붙여넣기 하면 됩니다

[13:26] 보시면 따옴표가 하나 더 있는데

[13:28] 이 따옴표는 필요 없으니

[13:29] 제거하도록 하겠습니다

[13:31] 이 따옴표들은 필요 없을 것 같아서요

[13:32] 그리고 여기에

[13:33] fir craw API 키를 붙여넣을 건데

[13:35] 이게 필요한 설정의 전부입니다

[13:38] 다시 말씀드리면

[13:39] 설명란의 링크에서 찾은 것이고

[13:41] 명령어를 보여드리겠습니다

[13:43] Cursor가 자동으로

[13:45] 이 명령어를 실행할 것입니다

[13:47] 새 터미널이 열리고

[13:49] fir craw MCP가 실행되는

[13:50] 서버가 시작될 것입니다

[13:53] 로컬 컴퓨터에서 실행되며

[13:56] 이 API 키를 사용해서

[13:57] fir craw 서버와 통신하게 됩니다

[13:59] 그러면 서버가 인터넷을

[14:02] 스크랩할 수 있게 됩니다

[14:03] 비개발자분들께는

[14:05] 조금 복잡해 보일 수 있지만

[14:06] 이렇게 설명드리는 이유는

[14:08] 나중에 다른 MCP 서버를

[14:09] 설치할 때 참고하실 수 있도록 하기 위해서입니다

[14:12] 보시면 이 명령어가

[14:13] 'command SLC'로 시작하는데

[14:16] Windows에서는 이게 필수입니다

[14:19] 보통은 이 'command SLC'를

[14:20] 추가하라고 안내하지 않지만

[14:22] Windows에서는 모든 명령어가

[14:24] 이걸로 시작해야 합니다

[14:26] Windows가 아닌 경우에는 제거하시면 되고

[14:29] 나머지 부분은 그대로 두셔도 되지만

[14:31] Windows에서는 이 'command SLC'가 필요해서

[14:32] 별도의 터미널에서 실행됩니다

[14:34] 실행해보면

[14:35] 새 터미널이 열리는 것을 볼 수 있고

[14:37] 저장하면

[14:39] 새 터미널이 열리면서

[14:40] 백그라운드에서 프로세스가 시작됩니다

[14:43] 지금은 이걸 닫고

[14:44] fir craw API 키를 입력한 다음

[14:46] 어떻게 작동하는지 보여드리고

[14:49] 그 다음에

[14:50] 다른 MCP 서버들도

[14:51] 더 간단하게 추가해보겠습니다

[14:53] API 키를 추가하고

[14:55] 탭을 닫으면

[14:57] MCP 서버로 돌아갔을 때

[14:59] fir crawl이 보이고 명령어가 표시되며

[15:01] 실행 중임을 알 수 있습니다

[15:03] 새로고침하면

[15:05] 다시 실행되는데

[15:07] 실행되면

[15:09] 명령어가 성공적으로 실행된 경우

[15:11] 도구 목록이 표시될 것입니다

[15:13] 다시 한 번 말씀드리면

[15:15] Windows에서는 정확히 이 명령어를 사용하시면 되고

[15:17] 이전 화면으로 돌아가보면

[15:18] 여기에서 보는 것처럼 됩니다

[15:20] API 키는 가릴 텐데,

[15:22] 여러분은 이해하실 거예요. 맥에서는

[15:23] SLC 명령어를 제거하면 됩니다. 리눅스도 동일해요.

[15:26] 그리고 참고로 'client not connected' 오류가 발생하면

[15:27] Cursor를 종료하고 다시 실행하기만 하면 됩니다.

[15:30] 여기서 다시 로드했더니

[15:32] 보시다시피 기본적으로

[15:34] 이 터미널이 실행될 거예요.

[15:35] 이 상태로 두고 종료하지 마세요.

[15:37] 이제 연결이 되었고

[15:38] 더 이상 그 오류가 발생하지 않을 거예요.

[15:40] 제가 자주 겪었던 문제인데요,

[15:42] 이제 준비가 되었으니

[15:44] 우리가 할 일은

[15:45] Cursor 컴포저에서 에이전트 모드로 전환하고

[15:47] 이제 우리가 원하는 걸 물어볼 수 있어요.

[15:49] 예를 들어 'Tech with Tim'을 구글에서 검색해보라고 할 수 있죠.

[15:52] 이렇게 하면 fircraw 도구를 사용할 수 있다는 걸 알 거예요.

[15:55] 모든 도구에 접근할 수 있기 때문이죠.

[15:57] 이제 실행해볼 텐데요.

[15:59] 시스템이 이제 진행할 거예요.

[16:01] '도구가 일치하지 않습니다'라고 나오네요.

[16:03] MCP 서버 fircraw와 관련된 문제가 있는 것 같아요.

[16:06] 도구에 문제가 있는 것 같고

[16:07] 다른 방법을 시도해보겠다고 하네요.

[16:08] 그리고 fircraw 검색을 찾았네요.

[16:10] 실행 버튼을 누르면

[16:12] 어떻게 호출되는지 볼 수 있어요.

[16:14] Tech with Tim을 검색하고

[16:16] 5개 제한으로 URL들을 가져와서

[16:19] 결과를 보여주네요.

[16:21] 이제 이 도구를 사용할 수 있고

[16:23] Cursor 에디터 내에서

[16:24] 사용할 수 있다는 게 정말 놀랍죠.

[16:26] 다른 MCP 서버들을 추가하는 방법도

[16:28] 보여드리겠습니다. fircraw를 종료하고

[16:31] Smithery로 가서 sequential thinking을

[16:34] 추가해보겠습니다.

[16:37] Smithery에서는 더 쉽게 할 수 있는데요,

[16:38] 링크는 설명란에 남겨두겠습니다.

[16:40] Cursor 탭을 클릭하면 되고

[16:42] 제가 계정을 만들어서

[16:44] Smithery에 로그인했는데요,

[16:45] 이건 필수예요.

[16:47] 설치 명령어를 받으려면

[16:48] 로그인이 필요하거든요.

[16:50] 자 페이지가 로드되었고

[16:52] 설치 옵션들이 보이네요.

[16:53] 여기 나온 명령어들을 실행하면

[16:55] Cursor 내부에

[16:57] 자동으로 설치될 거예요.

[16:59] Cursor 버전에 따라

[17:01] 실행할 명령어가 다른데요,

[17:03] 여러 버전의 명령어가 있고

[17:04] 선택해서 실행하면 됩니다.

[17:05] 이 명령어들이나,

[17:07] 아니면 수동으로 설치할 수도 있는데

[17:09] 제가 이미 보여드린 것처럼

[17:11] JSON을 복사해서

[17:13] 설정 파일에 넣으면 됩니다.

[17:16] 이번에는 하지 않을 건데요,

[17:19] 수동 추가 방법은 이미 봤으니까요.

[17:20] 대신에

[17:21] 다른 MCP 서버를

[17:23] 추가하는 방법을 보여드리겠습니다.

[17:25] 예를 들어 제가 찾은 이 MCP 서버는

[17:28] 별이 27개밖에 없는 작은 프로젝트인데요,

[17:31] 잘 작동하고 설치 방법도

[17:33] 정확하게 설명되어 있습니다.

[17:36] 설정을 보면

[17:37] mongodb라고 이름 지었는데

[17:39] 왜 이렇게 지었는지 모르겠지만

[17:41] 그게 명령어의 이름이에요.

[17:42] npx와 코인캡 MCD 인자를 사용하는데

[17:45] 이것은 API 키가 필요하지 않습니다

[17:47] 그래서 이 설정을 그대로 복사할 건데요

[17:49] 이건 제가 멋진 MCP 서버 디렉토리에서 찾은 것입니다

[17:52] 설명란에 링크를 첨부해 두겠습니다

[17:54] MCP 서버로 돌아가서

[17:56] 글로벌 MCP 서버를 추가하고

[17:58] 여기서 이름을 변경하겠습니다

[18:00] 코인캡으로 이름을 바꾸겠습니다

[18:04] 자 이제 이걸 닫으면

[18:07] 클라이언트가 종료되었다고 나오네요

[18:10] 괜찮습니다. 작동하지 않는 이유는

[18:11] 제가 윈도우를 사용하고 있고

[18:13] command SLC를 추가하는 걸 잊었기 때문입니다

[18:16] command SLC npx를 추가하면 됩니다

[18:20] 이걸 복사하면 이제 실행되는 걸 볼 수 있죠

[18:22] 터미널에서 실행 중이고

[18:24] 커서 설정으로 돌아가보면

[18:26] 아직 아무것도 표시되지 않지만 도구는 있습니다

[18:28] 새로고침을 해보죠

[18:30] 좋습니다. 이제 실행되는 것을 볼 수 있고

[18:33] 여기서 이렇게 물어볼 수 있습니다

[18:35] BTC의 가격이 얼마인지

[18:37] 찾아서 답변해주는지 한번 보겠습니다

[18:41] 잠시만 기다려보세요

[18:43] 도구를 사용해야 하는데

[18:44] 자 보세요, 비트코인 가격이 나왔네요

[18:47] 이 도구를 계속 사용할 수 있고

[18:48] 원하는 만큼 사용할 수 있습니다

[18:50] 그리고 참고로 만약 여러분이

[18:52] 이 모든 것들에 대해 수락을 누르기 싫다면

[18:54] 도구를 사용할 때마다

[18:55] 여러 도구를 사용할 때 계속 수락을 눌러야 하는데

[18:57] 위험을 감수하고 싶다면

[18:59] 커서 설정으로 가서

[19:02] 기능으로 가서 아래로 스크롤하면

[19:04] YOLO 모드가 있는데

[19:06] 여기 있네요, 자동 실행 모드를 활성화하세요

[19:08] 이름이 바뀌었네요

[19:10] 자동 실행 모드로 바뀌었는데

[19:11] 조금 전까지만 해도 YOLO 모드였죠

[19:14] 이걸 활성화하면

[19:15] 이제 에이전트가

[19:17] 모든 명령어를 실행하고

[19:19] 모든 도구를 사용할 수 있게 됩니다

[19:22] 여기에 추가 설정도 가능한데

[19:23] 파일 삭제를 막을 수도 있고

[19:25] 명령어 거부 목록과 허용 목록

[19:27] 그리고 어떤 작업이 허용되는지

[19:29] 프롬프트로 지정할 수 있습니다

[19:30] 이런 세부 사항을 설정하는 것을

[19:32] 추천드립니다. 저는 이걸 켜고 쓰진 않지만

[19:35] 에이전트가 모든 걸 자유롭게 하고

[19:36] 지켜보지 않아도 되고

[19:37] 원하는 도구를 호출하고

[19:39] 모든 걸 할 수 있게 하고 싶다면

[19:41] 물론 자동 실행 모드를

[19:42] 활성화하면 됩니다

[19:45] 자, 이제 마무리하겠습니다

[19:46] 많은 내용이 있었지만

[19:47] 상세하게 설명하고 싶었고

[19:48] MCP가 무엇이고 어떻게 작동하는지

[19:50] 커서에서 어떻게 설정하는지

[19:52] 제가 겪었던 문제들을

[19:54] 어떻게 해결하는지 설명했습니다

[19:56] 제가 직접 커스텀 MCP 서버를 만들고

[19:58] 튜토리얼을 만드는 것을 보고 싶다면

[20:00] 아래 댓글로 알려주세요

[20:02] 다음 영상에서 만나뵙겠습니다

[20:05] [음악]