무료 원-프롬프트 MCP 서버 코드: 이 미친 맞춤형 MCP 서버 AI 코더는 대단합니다!
AICodeKing
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요약
영상은 최근 AI 개발 트렌드 속에서 MCP 서버의 개념과 활용 방법을 설명합니다. Anthropic에서 제공하는 MCP 서버와 Data Button을 활용하여, 풀스택 애플리케이션을 자동으로 생성하고 이를 다양한 플랫폼에 통합하는 과정을 데모로 보여줍니다. 영상에서는 사용자 맞춤형 도구 구성과 API 전환 과정을 통해 복잡한 개발 과정을 간소화하는 방법에 대해 설명합니다. 전반적으로, 코딩 없이도 손쉽게 맞춤형 MCP 서버를 구현해 업무 효율을 높일 수 있다는 점을 강조합니다.
주요 키워드
MCP 서버
Data Button
AI 코딩
Anthropic
풀스택
API
커스터마이징
하이라이트
- 🔑 MCP 서버는 Anthropic에서 제공하는 표준화된 프로토콜을 기반으로, AI 어플리케이션 개발을 위한 핵심 도구임을 강조합니다.
- 🚀 Data Button의 풀스택 앱 생성 기능을 통해 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스 및 결제 시스템까지 자동으로 구축할 수 있음을 설명합니다.
- 🌟 사용자가 원하는 기능에 맞춰 커스터마이징 가능한 MCP 서버 구현 사례와 다양한 통합 옵션(Cloud Desktop, Cursor 등)이 소개됩니다.
- 📌 데모를 통해 실제 프로젝트 생성, API 전환, 그리고 Klein 환경에의 적용 과정을 상세히 보여줍니다.
- ⚡️ 복잡한 코딩 없이도 사용자 맞춤형 MCP 서버를 구현하여 업무 효율을 극대화할 수 있는 가능성을 제시합니다.
용어 설명
MCP 서버
Anthropic에서 개발한 도구로, AI 어플리케이션을 위한 표준화된 프로토콜을 제공하여 다양한 개발 환경과 쉽게 통합할 수 있는 서버를 의미합니다.
Data Button
풀스택 애플리케이션을 자동 생성을 지원하는 AI 코딩 플랫폼으로, API 생성 및 통합 기능을 제공하여 개발 과정을 간소화합니다.
API
어플리케이션 간의 통신을 가능하게 하는 프로그래밍 인터페이스(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)로, 시스템의 다양한 기능을 외부에서 사용할 수 있도록 제공합니다.
[00:00:04]
MCP 서버 트렌드 및 개념 소개
영상은 MCP 서버가 현재 AI 개발 분야에서 주목받는 트렌드임을 소개합니다. Gemini, OpenAI 등 주요 플랫폼이 MCP 서버를 통합하는 배경이 설명됩니다.
[00:04]
MCP의 현재 트렌드와 통합 현황에 대해 소개합니다. Gemini, OpenAI 등 주요 AI 기업들이 MCP를 도입하고 있습니다.
[00:24]
Anthropic이 개발한 MCP 서버의 기본 개념과 표준화된 프로토콜에 대해 설명합니다.
[00:54]
커스텀 MCP 서버의 필요성과 Data Button의 새로운 MCP 서버 옵션 출시에 대해 소개합니다.
[00:00:57]
사용자 맞춤 MCP 서버 활용
특정 요구 사항에 맞춰 MCP 서버를 직접 구축할 수 있는 아이디어가 제시됩니다. 예를 들어, 상점에서 재고 정보를 가져오는 등 다양한 맞춤형 활용 사례가 논의됩니다.
타임라인 정보가 없습니다.
[00:01:13]
Data Button을 통한 풀스택 앱 생성
Data Button이 전체 스택 애플리케이션을 자동으로 생성하는 기능에 대해 설명합니다. 백엔드 API, 프론트엔드 컴포넌트, 데이터베이스, 결제 시스템까지 포함된 완성도 높은 앱이 소개됩니다.
[01:20]
Data Button의 풀스택 애플리케이션 생성 기능과 통합 가능한 기능들을 상세히 설명합니다.
[01:56]
Data Button의 MCP 통합 방식과 백엔드 API를 MCP 도구로 변환하는 과정을 설명합니다.
[00:02:28]
MCP 서버 변환 및 통합 절차
데모를 통해 기존 애플리케이션을 MCP 서버로 쉽게 전환하는 과정을 보여줍니다. API 엔드포인트가 MCP 도구로 변환되어 다양한 플랫폼에 통합되는 방법이 설명됩니다.
[02:51]
arXiv API를 활용한 연구 논문 검색 도구 제작 데모를 시작하고 실행 과정을 보여줍니다.
[03:45]
MCP 서버 변환 기능 소개와 작동 방식 설명. API 엔드포인트를 MCP 서버의 도구로 변환하는 방식으로 동작함
[04:35]
MCP 서버 생성 과정 시연. 서버 구성 설정과 Klein 설정 파일 적용 방법 설명
[00:05:09]
실제 테스트와 활용 후기 및 결론
Klein 등 환경에 MCP 서버 설정을 적용하고 테스트하는 과정을 시연합니다. 인터페이스의 사용 편의성과 개발 효율성, 향후 확장 가능성에 대해 결론을 내립니다.
[05:10]
MCP 서버 실제 사용 테스트. LLM 관련 논문 검색 기능 시연
[05:34]
데이터 버튼 MCP 도구의 확장성과 커스터마이징 기능 설명. 새로운 도구 생성 및 API 통합 가능
[06:36]
앱의 주요 기능과 장점 소개. 정렬, 그리드 뷰, 리스트 뷰 등 다양한 기능 설명
[00:00]
[음악]
[00:03]
[박수]
[00:04]
안녕하세요, 다시 찾아왔습니다. MCP는 현재
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거의 모든 곳에서 트렌드가 되고 있는데요
[00:11]
Gemini도 이제 통합하고 있고
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OpenAI도 통합했으며, 거의 모든
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AI 코더와 제공업체들이
[00:20]
MCP 서버 사용 옵션을 제공하고 있습니다. MCP
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서버는 Anthropic이 만들었고
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기본적으로 표준화된
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프로토콜이나 프레임워크를 통해
[00:30]
모든 AI 애플리케이션 개발자들이
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지원할 수 있는 도구입니다
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하지만 MCP 서버는 만들어져야 하는데
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'만들어진다'는 것은 다른 사람들이 이미
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수많은 MCP 서버를 만들어 놓았고
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이를 자신의 AI 코더나 Claw Desktop
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또는 MCP를 지원하는 어떤 것에도 통합할 수 있다는 뜻입니다
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하지만
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만약 자신만의 커스텀 MCP가 필요하다면 어떨까요?
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예를 들어, 상점을 운영하면서
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재고 정보를 가져오고
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관리하는 MCP 도구가 필요한 경우
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처음부터 코드를 작성할 수도 있지만
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그건 구식 방법이죠. 그래서 Data Button이
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자체 MCP 서버
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옵션을 출시했습니다
[01:17]
Data Button을 모르신다면
[01:20]
전체 풀스택 애플리케이션을
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생성할 수 있는 AI 코더입니다
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풀스택이라고 할 때는
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말 그대로 풀스택을 의미합니다. 백엔드 API,
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프론트엔드 컴포넌트와 페이지를 생성하고
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데이터베이스는 물론
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결제 시스템까지 통합하는데, 정말 멋집니다
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매우 고급 기능을 제공하는데, 제가 이전에
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이를 활용해 많은 멋진 작업을
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도메인 배포와 함께 할 수 있다고
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설명한 적이 있습니다
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MCP 통합에 대해 설명하자면
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Data Button이 한 것은
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에이전트가 생성한 각 애플리케이션의
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백엔드 API를
[02:04]
MCP 도구로 변환하는 것입니다
[02:08]
즉, Data Button으로 만든
[02:10]
어떤 애플리케이션이든
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MCP 서버를 지원하는
[02:15]
Cloud Desktop이나 클라이언트,
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Ruode, Cursor, Warp 같은 어떤 앱에도
[02:22]
쉽게 통합될 수 있습니다
[02:24]
이제 MCP 서버를 어떻게 만드는지
[02:28]
빠르게 보여드리겠습니다
[02:31]
기존에 만든 애플리케이션에서
[02:33]
MCP 서버를 활성화하거나
[02:35]
새 애플리케이션을 만들어 활성화할 수 있습니다
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또는 채팅 인터페이스로
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테스트할 수 있는 템플릿도
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제공됩니다
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저는
[02:48]
처음부터 시작해보도록 하겠습니다
[02:51]
새 프로젝트를 만들어보겠습니다
[02:54]
arXiv API를 사용해서
[02:56]
연구 논문을 검색하는 도구를
[03:00]
만들어보겠습니다
[03:01]
특별한 참조사항은 없지만
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있다면 프로젝트 요구사항 문서와 함께
[03:07]
추가할 수 있습니다
[03:08]
이렇게 하면
[03:11]
실행할 수 있는 여러 하위 작업들이 생성되고
[03:15]
시작 아이콘을 눌러 실행하면
[03:18]
작업이 시작되고 코드가
[03:21]
작성됩니다
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이 경우
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각 작업을 하나씩 실행할 것이고
[03:28]
모든 작업이 완료되면
[03:32]
이제
[03:33]
미리보기로 가보면 메인 페이지가 보이고
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잘 작동하는 것을 확인할 수 있습니다
[03:40]
연구 논문을 쉽게 검색할 수 있죠
[03:42]
이 인터페이스를 통해서 말이에요
[03:45]
잘 작동하는데, 정말 좋네요
[03:48]
이제 이것을 MCP 서버로
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변환하고 싶은데, 상단을 보시면
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MCP 활성화 옵션이 있습니다
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이것을 MCP 서버로 변환할 텐데
[04:01]
이 도구가 어떻게 MCP로 변환되는지
[04:04]
이해하는 것이 중요합니다
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각 애플리케이션의 데이터 버튼은
[04:11]
백엔드 API를 생성하는데
[04:14]
MCP 서버를 만들 때는
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이러한 API 엔드포인트를
[04:19]
MCP 서버 내의 도구로 변환합니다
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이는 정말 놀라운 기능입니다. API 엔드포인트가
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애플리케이션의 동력이 되기 때문이죠
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그리고 이런 방식의 변환은
[04:30]
정말 멋진 기능입니다
[04:33]
자, 이제 MCP 변환을
[04:35]
클릭해보겠습니다
[04:38]
MCP 활성화 옵션을 선택하면
[04:41]
MCP 서버가 생성됩니다
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서버 구성을 위한 MCP 설정을
[04:48]
복사할 수 있습니다
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서버 구성에는 클라우드, 데스크톱
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커서 및 기타 옵션이 제공됩니다
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저는 Klein을 사용하고 있어서
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Klein 설정 파일에
[05:02]
이렇게 넣을 것입니다
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이제 사용해볼까요
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최신 LLM 관련 논문에 대해
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물어보겠습니다
[05:10]
전송하면 바로 작동하기 시작하는 걸
[05:13]
볼 수 있고, 잠시 기다리면
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MCP 서버가 실행됩니다
[05:19]
이제 이것을 사용해서
[05:21]
멋진 것들을 만들 수 있죠
[05:24]
대부분의 작업에서
[05:26]
놀랍도록 잘 작동합니다
[05:29]
더 바랄 게 없을 정도예요
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이미 데이터 버튼 MCP 도구가
[05:34]
있다면 대부분의 작업에
[05:37]
사용할 수 있고, 원하는 작업을 위한
[05:40]
새로운 도구를 만들 수도 있습니다
[05:43]
그리고 이를 MCP 도구로
[05:45]
쉽게 변환할 수 있죠
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데이터 버튼으로 MCP 도구를
[05:50]
쉽게 만들 수 있는 좋은 옵션입니다
[05:53]
모든 종류의 작업에 적용 가능하고
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이런 작업에 정말 뛰어납니다
[05:59]
정말 마음에 드는 이유는
[06:02]
사용자의 취향에 맞게 맞춤화된
[06:04]
제대로 된 도구이기 때문입니다
[06:08]
데이터 버튼의 에이전트에게
[06:10]
다양한 작업을 위한 커스텀 API를
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만들어달라고 요청할 수도 있어서
[06:16]
MCP 서버가 접근하고 사용할 수 있는
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더 많은 커스텀 API를 만들 수 있습니다
[06:23]
정말 훌륭하죠. 이것이
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주요 작동 방식이고 정말 멋집니다
[06:28]
대부분의 작업에서
[06:29]
정말 잘 작동하는 방식이 마음에 들고
[06:32]
대부분의 작업에 아주 좋습니다
[06:35]
확실히
[06:36]
이 외에도 앱 제작 기능이
[06:39]
이미 놀랍습니다. 만들어진 앱이
[06:42]
정말 훌륭해요. 외관도 좋고
[06:45]
필요한 모든 기능이 있습니다
[06:48]
정렬, 그리드 뷰, 리스트 뷰 같은
[06:51]
더 많은 기능들이 있어서
[06:53]
좋습니다
[06:55]
데이터 버튼이 마음에 드는 이유는
[06:57]
매우 복잡한 작업을
[06:59]
여러 개의 하위 작업으로 나누어서
[07:03]
실행하기 쉽게 만들고 앱을 매우
[07:06]
상세하고 사람이 만든 것처럼 만듭니다
[07:09]
배포도 가능해서 다른 사람들과
[07:12]
공유하고 사용할 수 있어
[07:14]
정말 좋습니다
[07:18]
Superbase, Firebase, 결제 시스템 등도
[07:21]
통합할 수 있어서
[07:25]
이렇게 사용하기 쉬운
[07:26]
인터페이스로
[07:28]
훌륭한 MCP 서버와 애플리케이션을
[07:31]
만들 수 있습니다
[07:33]
코딩 없이도 워크플로우에
[07:36]
맞춤화할 수 있어요
[07:38]
MCP 서버 제작이 매우 쉬워졌으니
[07:41]
꼭 한번 사용해보세요
[07:44]
전반적으로 정말 멋진 도구입니다
[07:48]
아래에 의견을 남기시고
[07:50]
구독해주세요. Superthanks로
[07:52]
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[07:56]
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[07:59]
[음악]