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MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 혁신적인 프로토콜로, AI가 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있게 합니다. 주요 MCP 서버의 상세한 연동 방법과 실제 활용 사례입니다.
SEO MCP 서버 - 검색 엔진 최적화 자동화
SEO MCP 서버는 웹사이트의 검색 엔진 최적화를 AI가 자동으로 수행할 수 있게 하는 강력한 도구입니다.
주요 기능
- 사이트 크롤링: robots.txt 준수하며 전체 사이트 구조 분석
- 키워드 분석: 페이지별 키워드 밀도 및 분포 분석
- 백링크 모니터링: 도메인 권위도 및 백링크 품질 평가
- 메타데이터 검증: title, description, og 태그 최적화 상태 확인
설치 및 설정
# 저장소 클론
git clone https://github.com/cnych/seo-mcp
cd seo-mcp
# 의존성 설치
npm install
# 환경 변수 설정
echo "SEO_API_KEY=your_api_key" > .env
echo "CRAWL_DEPTH=3" >> .envAPI 사용 예제
// SEO 분석 실행
const seoAnalysis = {
method: "analyze_site",
params: {
url: "https://example.com",
options: {
checkMeta: true,
analyzeKeywords: true,
crawlDepth: 3,
checkBacklinks: true
}
}
};
// 결과 예시
{
"score": 82,
"issues": [
{
"type": "missing_meta_description",
"pages": ["/about", "/contact"],
"severity": "medium"
}
],
"recommendations": [
"Add meta descriptions to 2 pages",
"Optimize image alt texts"
]
}실제 활용 사례
한 이커머스 사이트가 SEO MCP 서버를 도입해 3개월 만에 검색 트래픽을 45% 증가시켰습니다. AI가 매일 자동으로 SEO 상태를 점검하고 개선사항을 제안했습니다.
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Browser-use MCP 서버 - 웹 자동화
Playwright 기반으로 브라우저를 완전히 제어하여 웹 스크래핑, 테스팅, 자동화를 수행합니다.
설치 및 초기화
# 설치
npm install -g browser-use-mcp-server
# 브라우저 드라이버 설치
npx playwright install chromium firefox webkit
# 서버 시작
browser-use-mcp start --port 3000웹 스크래핑 예제
// 전자상거래 사이트 가격 모니터링
const priceMonitor = {
method: "scrape_prices",
params: {
urls: [
"https://amazon.com/dp/B08N5WRWNW",
"https://bestbuy.com/product/12345"
],
selectors: {
price: ".price-now",
title: "h1.product-title",
availability: ".availability-status"
},
screenshot: true,
notify_threshold: 500 // $500 이하일 때 알림
}
};
// 자동 구매 플로우
const autoPurchase = {
method: "execute_flow",
params: {
steps: [
{ action: "navigate", url: productUrl },
{ action: "click", selector: "#add-to-cart" },
{ action: "wait", time: 2000 },
{ action: "click", selector: "#checkout-button" },
{ action: "fill", selector: "#email", value: userEmail },
{ action: "fill", selector: "#password", value: userPassword },
{ action: "click", selector: "#login-submit" }
]
}
};멀티탭 관리 예제
# 여러 사이트 동시 모니터링
multi_tab_monitor = {
"method": "multi_tab_operation",
"params": {
"tabs": [
{
"id": "tab1",
"url": "https://news.ycombinator.com",
"refresh_interval": 300,
"extract": {
"top_stories": ".storylink"
}
},
{
"id": "tab2",
"url": "https://reddit.com/r/programming",
"refresh_interval": 600,
"extract": {
"hot_posts": ".Post"
}
}
]
}
}Figma Context MCP 서버 - 디자인 자동화
Figma의 디자인 자산을 AI가 직접 분석하고 조작할 수 있게 하는 서버입니다.
설치 및 인증
# 설치
git clone https://github.com/glips/figma-context-mcp
cd figma-context-mcp
npm install
# Figma 토큰 설정
export FIGMA_ACCESS_TOKEN="your-figma-token"
export FIGMA_FILE_KEY="your-file-key"API 활용 예제
// 컴포넌트 추출
const extractComponents = {
method: "extract_components",
params: {
fileKey: "ABC123",
nodeIds: ["1:2", "3:4"],
format: "svg",
scale: 2
}
};
// 디자인 토큰 생성
const generateTokens = {
method: "generate_design_tokens",
params: {
fileKey: "ABC123",
includeColors: true,
includeTypography: true,
includeSpacing: true
}
};
// 결과 예시
{
"colors": {
"primary": "#007AFF",
"secondary": "#5856D6"
},
"typography": {
"heading1": {
"fontSize": 32,
"lineHeight": 1.2,
"fontWeight": 700
}
}
}실제 워크플로우 예제
# AI가 Figma 디자인을 분석하여 React 컴포넌트 생성
def figma_to_react(file_key):
# 1. 디자인 분석
design_data = mcp.call("analyze_design", {
"fileKey": file_key,
"extractStyles": True
})
# 2. 컴포넌트 구조 파악
components = mcp.call("extract_component_tree", {
"fileKey": file_key
})
# 3. React 코드 생성
for component in components:
code = generate_react_component(component)
save_component(code)Blender MCP 서버 - 3D 모델링 자동화
Blender의 Python API를 MCP로 래핑하여 AI가 3D 모델링과 렌더링을 수행할 수 있게 합니다.
설치 및 설정
# Blender 설치 필요 (3.6 이상)
# MCP 서버 설치
git clone https://github.com/ahujasid/blender-mcp
cd blender-mcp
# Blender 경로 설정
export BLENDER_PATH="/Applications/Blender.app/Contents/MacOS/Blender"
npm install3D 모델링 자동화 예제
# 파라메트릭 의자 생성
create_chair_request = {
"method": "create_parametric_model",
"params": {
"type": "chair",
"parameters": {
"height": 0.9,
"width": 0.5,
"depth": 0.5,
"leg_count": 4,
"back_angle": 15,
"material": "wood"
}
}
}
# 일괄 렌더링
batch_render = {
"method": "batch_render",
"params": {
"models": ["chair_001.blend", "table_001.blend"],
"settings": {
"resolution": [1920, 1080],
"samples": 128,
"engine": "CYCLES",
"output_format": "PNG"
}
}
}애니메이션 자동화 스크립트
// AI가 생성하는 애니메이션 스크립트
const walkCycle = {
method: "create_animation",
params: {
armature: "Character_Rig",
animation_type: "walk_cycle",
frames: 24,
keyframes: [
{ frame: 0, bone: "leg_L", rotation: [0, 0, 0] },
{ frame: 6, bone: "leg_L", rotation: [45, 0, 0] },
{ frame: 12, bone: "leg_L", rotation: [0, 0, 0] },
// ... 더 많은 키프레임
]
}
};Windows 제어 MCP 서버 - 데스크톱 자동화
Windows 시스템의 GUI를 프로그래밍 방식으로 제어하여 RPA(Robotic Process Automation)를 구현합니다.
설치 방법
# Windows PowerShell에서 실행
git clone https://github.com/Cheffromspace/MCPControl
cd MCPControl
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
# 서비스 등록
python install_service.py자동화 시나리오 예제
# 일일 보고서 자동 생성
daily_report_automation = {
"method": "execute_automation",
"params": {
"steps": [
{
"action": "open_application",
"target": "Excel",
"wait": 3
},
{
"action": "keyboard_type",
"text": "Daily Sales Report - " + today_date
},
{
"action": "mouse_click",
"position": [100, 200],
"button": "left"
},
{
"action": "paste_from_clipboard",
"data": sales_data
},
{
"action": "keyboard_shortcut",
"keys": ["ctrl", "s"]
}
]
}
}화면 모니터링 및 대응
// 오류 팝업 자동 처리
const errorHandler = {
method: "monitor_screen",
params: {
region: { x: 0, y: 0, width: 1920, height: 1080 },
patterns: [
{
image: "error_dialog.png",
action: {
type: "click_button",
target: "OK"
}
}
],
interval: 1000 // 1초마다 확인
}
};Context7 MCP 서버 - 최신 문서 컨텍스트 제공
Context7은 AI 모델에 최신 라이브러리 문서와 API 정보를 실시간으로 제공하여 구식 정보 문제를 해결합니다.
설치 방법
# npm을 통한 설치
npm install -g @upstash/context7-mcp
# 또는 직접 클론
git clone https://github.com/upstash/context7
cd context7
npm install && npm run buildCursor IDE 연동 설정
// .cursorrules 파일에 추가
{
"mcp_servers": {
"context7": {
"command": "context7-mcp",
"args": ["--api-key", "YOUR_API_KEY"],
"env": {
"CONTEXT7_CACHE_DIR": "/tmp/context7"
}
}
}
}사용 예제
// 프롬프트 예시
"Next.js 14 app router로 동적 라우팅 구현하기 use context7"
// Context7이 자동으로 주입하는 컨텍스트
/*
Latest Next.js 14.2.3 documentation:
- App Router dynamic routes use [param] syntax
- generateStaticParams for static generation
- Example code from official docs...
*/
// AI가 생성하는 최신 코드
export async function generateStaticParams() {
const posts = await fetch('https://...').then(res => res.json())
return posts.map((post) => ({
id: post.id.toString(),
}))
}지원 프레임워크
- React, Next.js, Vue, Nuxt
- Node.js 핵심 모듈
- Express, Fastify
- TensorFlow.js, PyTorch
Zapier MCP 서버 - 워크플로우 자동화
Zapier의 5000+ 앱 통합을 AI가 직접 활용할 수 있게 하는 서버입니다.
연동 설정
// Zapier API 키 설정
const zapierConfig = {
apiKey: process.env.ZAPIER_API_KEY,
accountId: process.env.ZAPIER_ACCOUNT_ID,
webhookUrl: "https://hooks.zapier.com/hooks/catch/123456/"
};
// MCP 서버 초기화
const zapierMCP = new ZapierMCPServer(zapierConfig);크로스 플랫폼 자동화 예제
// Slack 메시지 → Google Sheets → Email 워크플로우
const crossPlatformFlow = {
method: "create_zap",
params: {
name: "Customer Feedback Automation",
trigger: {
app: "slack",
event: "new_message",
channel: "#customer-feedback"
},
actions: [
{
app: "google_sheets",
action: "add_row",
mapping: {
timestamp: "{{trigger.timestamp}}",
user: "{{trigger.user}}",
message: "{{trigger.text}}"
}
},
{
app: "gmail",
action: "send_email",
if: "{{trigger.text}} contains 'urgent'",
to: "support@company.com",
subject: "Urgent Customer Feedback",
body: "{{trigger.text}}"
}
]
}
};데이터 동기화 시나리오
# CRM과 마케팅 도구 간 실시간 동기화
sync_scenario = {
"method": "setup_sync",
"params": {
"source": {
"app": "salesforce",
"object": "Contact",
"trigger": "record_updated"
},
"destination": {
"app": "mailchimp",
"list": "newsletter_subscribers",
"mapping": {
"email": "{{source.Email}}",
"first_name": "{{source.FirstName}}",
"last_name": "{{source.LastName}}",
"tags": ["salesforce", "{{source.LeadSource}}"]
}
},
"filters": [
{
"field": "HasOptedOutOfEmail",
"operator": "equals",
"value": false
}
]
}
}MarkItDown MCP 서버 - 문서 자동화
Microsoft의 MarkItDown을 활용하여 다양한 형식의 문서를 Markdown으로 변환하고 관리합니다.
설치 및 설정
# 설치
git clone https://github.com/microsoft/markitdown
cd markitdown/packages/markitdown-mcp
npm install
# 설정 파일
echo '{
"input_formats": ["docx", "pdf", "html", "pptx"],
"output_dir": "./converted",
"preserve_structure": true
}' > config.json문서 변환 자동화
// 대량 문서 변환
const batchConvert = {
method: "batch_convert",
params: {
source_dir: "/documents/legacy",
target_format: "markdown",
options: {
extract_images: true,
preserve_formatting: true,
create_toc: true,
front_matter: {
generated_by: "MarkItDown MCP",
date: new Date().toISOString()
}
}
}
};
// 기술 문서 자동 생성
const generateDocs = {
method: "generate_documentation",
params: {
source_code: "/src",
output: "/docs",
template: "technical",
include: {
api_reference: true,
examples: true,
changelog: true
}
}
};지식 베이스 구축 예제
# AI 기반 지식 베이스 자동 구축
knowledge_base_builder = {
"method": "build_knowledge_base",
"params": {
"sources": [
{
"type": "confluence",
"space": "TECH",
"filter": "label = 'documentation'"
},
{
"type": "github",
"repo": "company/docs",
"branch": "main"
}
],
"processing": {
"extract_metadata": True,
"generate_summaries": True,
"create_index": True,
"link_references": True
},
"output": {
"format": "obsidian",
"structure": "hierarchical"
}
}
}알리페이 MCP 서버 - 결제 자동화
알리페이 결제 시스템과 AI를 연동하여 스마트 결제 및 재무 자동화를 구현합니다.
보안 설정
# RSA 키 생성
openssl genrsa -out private_key.pem 2048
openssl rsa -in private_key.pem -pubout -out public_key.pem
# 환경 변수 설정
export ALIPAY_APP_ID="your_app_id"
export ALIPAY_PRIVATE_KEY_PATH="./private_key.pem"
export ALIPAY_GATEWAY="https://openapi.alipay.com/gateway.do"자동 결제 시나리오
// 정기 결제 자동화
const recurringPayment = {
method: "setup_recurring_payment",
params: {
merchant_order_no: "SUB_" + Date.now(),
amount: 99.00,
currency: "CNY",
period: "monthly",
subscriber: {
user_id: "user_123",
notify_url: "https://api.company.com/payment/notify"
},
rules: {
max_amount_per_period: 1000,
retry_on_failure: true,
notify_before_charge: 3 // 3일 전 알림
}
}
};
// 지능형 수금 시스템
const smartCollection = {
method: "intelligent_collection",
params: {
outstanding_invoices: [
{ id: "INV001", amount: 5000, due_date: "2024-03-01" },
{ id: "INV002", amount: 3000, due_date: "2024-03-15" }
],
strategy: {
reminder_schedule: [7, 3, 1, 0], // 일 단위
escalation_rules: {
level_1: { days_overdue: 7, action: "email" },
level_2: { days_overdue: 14, action: "sms" },
level_3: { days_overdue: 30, action: "phone_call" }
}
}
}
};재무 대조 자동화
# 일일 재무 대조
financial_reconciliation = {
"method": "daily_reconciliation",
"params": {
"date": "2024-03-15",
"accounts": ["alipay", "bank", "wechat_pay"],
"checks": [
{
"type": "transaction_matching",
"tolerance": 0.01
},
{
"type": "balance_verification",
"alert_threshold": 100
}
],
"output": {
"format": "excel",
"send_to": ["cfo@company.com", "finance@company.com"]
}
}
}Notion MCP 서버 - 생산성 자동화
Notion의 강력한 데이터베이스와 문서 기능을 AI가 활용하여 개인 및 팀 생산성을 극대화합니다.
초기 설정
// Notion 통합 설정
const notionConfig = {
auth: process.env.NOTION_API_KEY,
version: "2022-06-28",
defaultDatabase: process.env.NOTION_DATABASE_ID
};
// MCP 서버 연결
const notionMCP = new NotionMCPServer(notionConfig);GTD(Getting Things Done) 자동화
// AI 기반 작업 분류 및 우선순위 지정
const smartGTD = {
method: "process_inbox",
params: {
inbox_database_id: "xxx-xxx-xxx",
rules: {
categorize: {
urgent_important: {
keywords: ["deadline", "critical", "asap"],
due_within_days: 3
},
important_not_urgent: {
keywords: ["plan", "strategy", "long-term"]
},
delegate: {
keywords: ["assign", "delegate", "team"]
}
},
auto_schedule: true,
time_blocking: {
preferred_hours: [9, 17],
buffer_time: 15,
batch_similar_tasks: true
}
}
}
};
// 주간 리뷰 자동 생성
const weeklyReview = {
method: "generate_weekly_review",
params: {
template_id: "weekly_review_template",
metrics: {
tasks_completed: true,
time_tracking: true,
goals_progress: true,
blockers: true
},
insights: {
productivity_trends: true,
focus_time_analysis: true,
meeting_efficiency: true
}
}
};팀 협업 자동화
# 프로젝트 진행 상황 자동 업데이트
team_automation = {
"method": "project_automation",
"params": {
"project_database": "project_tracker_id",
"automations": [
{
"trigger": "status_changed_to_done",
"actions": [
{
"type": "notify_stakeholders",
"channel": "slack"
},
{
"type": "update_parent_task",
"field": "progress",
"calculation": "percentage_of_subtasks_done"
}
]
},
{
"trigger": "due_date_approaching",
"conditions": { "days_before": 2 },
"actions": [
{
"type": "send_reminder",
"to": "assignee"
},
{
"type": "escalate_if_blocked",
"to": "project_manager"
}
]
}
]
}
}지식 관리 시스템
// AI 기반 지식 자동 정리
const knowledgeManagement = {
method: "organize_knowledge",
params: {
source_pages: ["meeting_notes", "research", "ideas"],
organization: {
auto_tag: true,
create_connections: true,
generate_summaries: true,
extract_action_items: true
},
output: {
create_index: true,
update_table_of_contents: true,
suggest_related_content: true
}
}
};통합 활용 시나리오
시나리오 1: 전자상거래 완전 자동화
// SEO + Browser-use + Zapier + 알리페이 통합
const ecommerceAutomation = async () => {
// 1. SEO 분석으로 인기 키워드 파악
const keywords = await seoMCP.analyze({
competitors: ["competitor1.com", "competitor2.com"],
extract: "top_keywords"
});
// 2. Browser-use로 경쟁사 가격 모니터링
const prices = await browserMCP.scrape({
urls: competitorProducts,
selector: ".price"
});
// 3. Zapier로 가격 조정 워크플로우 실행
await zapierMCP.trigger({
zap: "price_adjustment",
data: { keywords, prices }
});
// 4. 알리페이로 프로모션 결제 설정
await alipayMCP.createPromotion({
discount: calculateDiscount(prices),
duration: "7days"
});
};시나리오 2: 콘텐츠 제작 파이프라인
// Context7 + MarkItDown + Notion 통합
const contentPipeline = async (topic) => {
// 1. Context7로 최신 기술 문서 수집
const techDocs = await context7MCP.gather({
topic: topic,
sources: ["official_docs", "github", "stackoverflow"]
});
// 2. MarkItDown으로 구조화된 문서 생성
const article = await markitdownMCP.generate({
template: "technical_blog",
content: techDocs,
style: "tutorial"
});
// 3. Notion에 발행 및 일정 관리
await notionMCP.publish({
content: article,
schedule: "next_monday",
notify_team: true
});
};성능 최적화 가이드
1. 연결 풀링
// MCP 서버 연결 풀 관리
class MCPConnectionPool {
constructor(maxConnections = 10) {
this.pool = new Map();
this.maxConnections = maxConnections;
}
async getConnection(serverType) {
if (!this.pool.has(serverType)) {
this.pool.set(serverType, await this.createConnection(serverType));
}
return this.pool.get(serverType);
}
async createConnection(serverType) {
// 서버별 최적화된 연결 설정
const configs = {
'browser-use': { timeout: 30000, retries: 3 },
'notion': { batchSize: 100, rateLimit: 3 },
'zapier': { webhookTimeout: 5000 }
};
return new MCPClient(serverType, configs[serverType]);
}
}2. 캐싱 전략
# Redis 기반 MCP 응답 캐싱
import redis
import json
import hashlib
class MCPCache:
def __init__(self):
self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
self.ttl = {
'seo_analysis': 3600, # 1시간
'figma_components': 86400, # 24시간
'notion_data': 300 # 5분
}
def get_or_fetch(self, server, method, params):
cache_key = self._generate_key(server, method, params)
cached = self.redis.get(cache_key)
if cached:
return json.loads(cached)
result = mcp_call(server, method, params)
self.redis.setex(
cache_key,
self.ttl.get(server, 600),
json.dumps(result)
)
return result3. 에러 처리 및 복구
// 강건한 에러 처리 시스템
class MCPErrorHandler {
async executeWithRetry(mcpCall, maxRetries = 3) {
let lastError;
for (let i = 0; i < maxRetries; i++) {
try {
return await mcpCall();
} catch (error) {
lastError = error;
if (this.isRetryable(error)) {
await this.delay(Math.pow(2, i) * 1000); // 지수 백오프
continue;
}
throw error;
}
}
throw new Error(`Failed after ${maxRetries} retries: ${lastError.message}`);
}
isRetryable(error) {
const retryableCodes = ['ETIMEDOUT', 'ECONNRESET', 'ENOTFOUND'];
return retryableCodes.includes(error.code) || error.status >= 500;
}
}보안 고려사항
1. API 키 관리
# 환경별 키 관리
# .env.production
MCP_ENCRYPTION_KEY=production_key
NOTION_API_KEY=encrypted:xxx
ALIPAY_PRIVATE_KEY=encrypted:yyy
# 키 암호화 스크립트
node scripts/encrypt-keys.js --env production2. 접근 제어
// MCP 서버 접근 제어
const accessControl = {
roles: {
admin: ['*'],
developer: ['seo', 'context7', 'browser-use'],
viewer: ['notion:read', 'figma:read']
},
middleware: (req, res, next) => {
const userRole = req.user.role;
const requestedServer = req.params.server;
const method = req.params.method;
if (!hasAccess(userRole, requestedServer, method)) {
return res.status(403).json({ error: 'Access denied' });
}
next();
}
};모니터링 및 로깅
1. 성능 메트릭
# Prometheus 메트릭 수집
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge
mcp_request_count = Counter('mcp_requests_total', 'Total MCP requests', ['server', 'method'])
mcp_request_duration = Histogram('mcp_request_duration_seconds', 'MCP request duration', ['server'])
mcp_active_connections = Gauge('mcp_active_connections', 'Active MCP connections', ['server'])
@measure_performance
def mcp_call(server, method, params):
mcp_request_count.labels(server=server, method=method).inc()
mcp_active_connections.labels(server=server).inc()
try:
with mcp_request_duration.labels(server=server).time():
return execute_mcp_call(server, method, params)
finally:
mcp_active_connections.labels(server=server).dec()2. 로그 집계
// ELK 스택 통합 로깅
const winston = require('winston');
const ElasticsearchTransport = require('winston-elasticsearch');
const logger = winston.createLogger({
transports: [
new ElasticsearchTransport({
index: 'mcp-logs',
level: 'info',
clientOpts: {
node: 'http://localhost:9200',
auth: { username: 'elastic', password: 'password' }
},
transformer: (logData) => {
return {
'@timestamp': new Date(),
server: logData.meta.server,
method: logData.meta.method,
duration: logData.meta.duration,
status: logData.meta.status,
user: logData.meta.user,
message: logData.message
};
}
})
]
});MCP 서버는 AI의 능력을 텍스트 생성을 넘어 실제 작업 수행으로 확장시키는 혁신적인 도구입니다. 각각의 전문 영역에서 강력한 기능을 제공하며, 통합 활용 시 더욱 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.
주요 성공 요인
- 명확한 목표 설정: 자동화하려는 프로세스를 명확히 정의
- 단계적 구현: 간단한 기능부터 시작하여 점진적으로 확장
- 모니터링 및 최적화: 지속적인 성능 모니터링과 개선
- 보안 우선: API 키 관리와 접근 제어 철저히 구현
MCP 생태계는 계속 발전하고 있으며, 더 많은 통합과 기능이 추가될 예정입니다.
이러한 도구들을 활용하여 업무 효율성을 극대화하고 혁신적인 솔루션을 구축하시기 바랍니다.
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