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5.1

MCP 기본 개념

Claude Code가 다른 시스템들과 연결되는 핵심 기술, MCP를 쉽게 이해하기

🌟 MCP가 뭐예요?

MCP(Model Context Protocol)는 Claude Code 같은 AI 도구가 다른 시스템들과 안전하게 연결되도록 하는 표준 규칙입니다. 마치 USB가 모든 기기를 컴퓨터에 연결할 수 있게 하는 것처럼, MCP는 AI가 AWS, 데이터베이스, 모니터링 도구 등과 쉽게 연결되게 해줍니다.

💡 정보

이 소개는 Model Context Protocol 공식 Intro를 기반으로 정리했습니다. 클라이언트(Claude Code, Amazon Q CLI 등)와 MCP 서버(Playwright, Git, Context7 등)가 표준 JSON-RPC 인터페이스로 통신한다는 점이 핵심입니다.

🧭 MCP 레퍼런스 아키텍처

MCP Client

  • • Claude Code / Amazon Q CLI / JetBrains 플러그인
  • • 사용자의 자연어 프롬프트와 권한을 수집
  • • JSON-RPC 요청을 생성하고 응답을 UI에 반영
⇄

MCP Protocol

  • • 표준 JSON-RPC transport
  • • resources, tools, events 명세
  • • 권한/승인 및 상태 스트리밍
⇄

MCP Server

  • • Playwright, Git, Filesystem, Context7, Custom API
  • • 리소스 목록과 도구(액션)를 선언적으로 노출
  • • 실제 AWS/Azure/Git/사내 시스템과 상호작용

✅ 클라이언트는 MCP 서버를 플러그인처럼 추가/제거할 수 있으며, 같은 프로토콜을 따르는 모든 서버와 재사용 가능합니다.

MCP client, protocol, server reference architecture
MCP 공식 Intro 구조를 참고하여 클라이언트 ↔ 프로토콜 ↔ 서버 계층을 도식화한 그림

🧱 핵심 구성 요소

1) Client

사용자 입력을 받고, MCP 서버와 연결을 유지하며, 모델이 생성한 응답을 UI/IDE에 반영합니다. 권한 승인은 여기서 처리됩니다.

2) Transport & Schema

JSON-RPC 2.0 메시지로 list resources, call tool, subscribe events 등을 표준화합니다. Streaming도 지원합니다.

3) Server Adapter

실제 인프라·데이터 소스와 연결되는 부분입니다. Fetch/Git/Filesystem 같은 공식 서버 또는 사내 전용 서버를 작성할 수 있습니다.

Claude Code ↔ MCP ↔ 운영 시스템 흐름

Claude Code

  • • 사용자 프롬프트
  • • IDE/CLI 연결
  • • 권한 확인
→

MCP 서버

  • • 리소스 읽기 (git://, s3:// 등)
  • • 도구 실행 (Playwright, Context7)
  • • 이벤트 구독/전송
→

운영 자산

  • • AWS / Azure / GCP API
  • • Git, Jira, Slack
  • • 온프레미스 DB/파일

✔️ 사용자는 Claude Code에서 자연어로 요청하고, MCP 서버가 표준화된 규격으로 여러 운영 시스템을 안전하게 호출합니다.

🎯 팁

MCP의 핵심 장점

  • 표준화: 모든 시스템에 똑같은 방법으로 연결
  • 안전함: 누가 무엇을 할 수 있는지 세밀하게 제어
  • 확장 가능: 새로운 도구를 쉽게 추가
  • 호환성: 다양한 AI 도구들이 모두 사용 가능

🏗️ MCP가 해결하는 문제

기존 방식 vs MCP 방식

기존 방식의 문제

  • ❌ 각 시스템마다 다른 연결 방법
  • ❌ 계정과 권한 관리가 복잡함
  • ❌ 데이터 형식이 제각각
  • ❌ 에러 발생 시 대응 어려움
  • ❌ 새로운 시스템 추가할 때마다 처음부터

MCP 방식의 해결

  • ✅ 모든 시스템에 동일한 연결 방법
  • ✅ 통합된 보안과 권한 관리
  • ✅ 데이터 형식 자동 변환
  • ✅ 에러 처리 자동화
  • ✅ 새 시스템을 플러그인처럼 간단히 추가

🔧 MCP의 3가지 핵심 기능

MCP 계층 구조 한눈에 보기

리소스 계층

git://, s3://, filesystem:// 같은 URI로 데이터를 읽어오고, AI에게 “맥락”을 제공합니다.

예: Git 설정, S3 보고서, CMDB 레코드

도구 계층

Playwright, Context7, Slack 등 실행 가능한 액션을 메타데이터·권한과 함께 노출합니다.

예: 브라우저 캡처, 코드 분석, Slack 알림

이벤트/검증 계층

상태 변화를 스트리밍하거나 사후 검증 체크리스트를 정의해, 팀의 표준 운영 규칙을 반영합니다.

예: 배포 후 헬스체크, Slack 승인 워크플로

1. 리소스 - 정보 읽기

리소스는 AI가 정보를 읽어올 수 있는 곳입니다. 파일, 데이터베이스, 설정 정보 등을 안전하게 가져올 수 있습니다.

# 예시: 고객사 설정 파일 읽기
파일 위치: /customer/A회사/database_config.yml
내용: 데이터베이스 접속 정보
설명: A회사 데이터베이스 설정

MSP에서 활용하는 정보들:

  • • 고객사별 서버 설정 파일
  • • 인프라 구성 템플릿
  • • 보안 정책 및 규정 문서
  • • 운영 가이드 및 매뉴얼

2. 도구 - 작업 실행

도구는 AI가 실제 작업을 실행할 수 있는 기능입니다. 서버 생성, 데이터베이스 쿼리, 모니터링 설정 등을 할 수 있습니다.

# 예시: AWS 서버 생성 도구
도구명: ec2_create_instance
입력: 서버 종류, 이미지 ID, 키 이름
출력: 서버 ID, 공인 IP, 상태

MSP에서 자주 하는 작업들:

  • • 클라우드 서버 생성/삭제
  • • 데이터베이스 조회 및 업데이트
  • • 모니터링 알람 설정
  • • 자동 배포 실행

3. 이벤트 - 상태 공유

이벤트는 MCP 서버가 작업 진행 상황을 실시간으로 전송하는 채널입니다. CLI/IDE는 이 스트림을 받아 UI에 표시하거나, 추가 검증 로직을 수행합니다.

event:tool-output → terraform plan 단계 출력 member:Claude → "암호화 미설정 경고" 알림 member:User → 승인/중단 여부 선택

이벤트 활용 패턴:

  • • Playwright MCP가 스크린샷을 전송하면서 진행률 보고
  • • Git MCP가 대규모 diff를 chunk 단위로 스트리밍
  • • 서버 측 검증/테스트 결과를 실시간 Slack 알림으로 연동
  • • 승인 필요 이벤트를 Change Manager와 연결

🔁 요청 생명주기

  1. 1) Capability Sync — 클라이언트가 MCP 서버에 연결하면, 서버는 자신이 제공하는 리소스·도구·이벤트 목록을 JSON으로 응답합니다.
  2. 2) Context Gathering — 모델이 문제를 해결하기 위해 필요한 로그·코드·메타데이터를 read_resource 호출로 가져옵니다.
  3. 3) Tool Execution — 사용자의 승인 아래 call_tool이 실행되고, 서버는 외부 시스템을 조작하면서 이벤트를 스트리밍합니다.
  4. 4) Response & Follow-up — 최종 결과가 모델 응답에 포함되고, 추가 승인/검증 시나리오는 이벤트 스트림을 통해 이어집니다.

🔄 이 생명주기를 지키면, 새로운 MCP 서버를 추가해도 동일한 사용자 경험과 거버넌스를 유지할 수 있습니다.

MCP request lifecycle diagram
Capability Sync → Context Gathering → Tool Execution → Response 흐름

🌐 실제 사용 가능한 MCP 서버들 (2025년 기준)

현재 실제로 존재하는 MCP 서버들

Anthropic 공식 서버

  • • Filesystem MCP - 파일 시스템 조작
  • • Git MCP - Git 저장소 관리
  • • Fetch MCP - 웹 콘텐츠 가져오기
  • • Memory MCP - 지식 그래프 메모리

개발/문서 도구

  • • Context7 MCP - 라이브러리 문서 검색
  • • Sequential Thinking MCP - 단계별 분석
  • • Time MCP - 시간대 변환
  • • MCP Advisor - MCP 서버 추천

특수 용도

  • • Zhipu Web Search - 검색 엔진 통합
  • • EdgeOne Pages - HTML 배포
  • • HowToCook MCP - 요리 레시피
  • • Everything MCP - 테스트/참조용

📚 실무 참고 자료와 프롬프트 예시

참고 자료

프로파일 기반 프롬프트 패턴

AWS CLI, Amazon Q Developer CLI, Claude Code 모두 IAM Identity Center 프로파일을 공유합니다. 다음과 같이 맥락과 출력 형식을 명확히 지정하면 실무 보고서를 빠르게 작성할 수 있습니다.

# MCP 도구를 활용한 운영 리포트 생성
AWS_PROFILE=bespin-test q chat --no-interactive $'당신은 AWS 시니어 컨설턴트입니다.
core-platform 환경의 지난 7일 운영 이슈를 요약하고,
MCP 서버로부터 수집한 로그/지표를 표로 정리한 뒤
개선 권고안을 DOCS 구조로 작성하세요.'

⚠️ AI가 제시한 명령은 반드시 샌드박드 환경에서 검증한 후 프로덕션에 적용합니다.

🧰 실무 MCP 서버 모음

실제 프로젝트에서 자주 쓰이는 MCP 서버와 설치 방법, 그리고 AWS 클라우드 운영에 접목할 수 있는 활용 아이디어를 정리했습니다. 아래 예시는 모두 npx 기반으로 손쉽게 테스트할 수 있습니다.

Playwright MCP — 프론트엔드 QA & 모니터링

Microsoft가 배포한 Playwright MCP는 브라우저를 자동으로 띄워 접근성 트리를 기반으로 분석하거나, 페이지 스냅샷을 캡처하고 폼 제출을 시뮬레이션할 수 있습니다. 정적 LCP 측정뿐 아니라, 릴리즈 직후 오류 재현과 정기적인 스크린샷 회귀 테스트자동화에 유용합니다.

# 설치 (VS Code / Claude 공통)
npx @playwright/mcp@latest

실무 프롬프트

AWS_PROFILE=bespin-test로 로그인한 뒤 Amazon Q에 다음과 같이 지시하면, 배포된 프론트 페이지에서 장애 요소를 찾아 Slack용 보고서를 만들 수 있습니다.

"Playwright MCP를 사용해 https://vibe.3344.kr 배포 페이지를 열고,
메인 CTA 버튼이 보이지 않거나 4xx 응답이 발생하는지 확인한 뒤
문제 발견 시 스크린샷과 HTML 스니펫을 첨부해서 DOCS 보고서를 작성해줘."

👉 처음 실행 시 Install browser 도구를 호출해 Playwright 런타임을 설치해야 합니다.

Sequential Thinking MCP — 단계별 RCA

@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking은 사고의 흐름을 구조화해 주는 도구입니다. 장애 원인 분석이나 장기 로드맵 설계처럼여러 가설을 검증해야 하는 작업에 사용하면 좋습니다.

# 설치
npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

활용 아이디어

  • 이벤트 릿지를 기반으로 장애 RCA를 단계별로 정리하고, 재발방지 체크리스트를 생성
  • DevOps 워크숍에서 시나리오 기반 토론 자료를 AI가 자동 작성

✏️ DISABLE_THOUGHT_LOGGING=true 환경변수를 설정하면 민감 정보가 로그에 남지 않습니다.

Memory MCP — 고객사 맥락 유지

@modelcontextprotocol/server-memory는 로컬 지식 그래프를 이용해 사용자의 선호도, 인프라 특이점 같은 장기 맥락을 저장합니다. MSP 관점에서고객사별 운영 히스토리, 정기 요청, 금지 작업 등을 저장해 두면 AI가 반복 질문 없이 대응할 수 있습니다.

# 설치
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Tip

  • 환경변수 MEMORY_FILE_PATH=/ops/memory/bespin.json을 설정해 고객사별 파일을 분리 관리
  • Amazon Q 커스텀 지침에 “Remembering...” 프롬프트를 추가해 대화 시작 시 메모리를 항상 로드하도록 구성

Context7 MCP — 코드 & API 문서 1차원화

Upstash의 Context7 MCP는 GitHub 저장소, 사내 API 스펙 문서를 꾸준히 크롤링해 최신 Markdown 문서로 변환합니다. LLM 에이전트가실제 최신 시그니처를 기반으로 코드를 제안하도록 만들 수 있어, 대규모 레거시에서 특히 효과적입니다.

# 설치
npx -y @upstash/context7-mcp@latest

예시 사용법

  • Terraform 모듈 저장소를 지정해 IaC 변경 영향 분석을 자동화
  • 사내 REST API 스펙을 업로드해 멀티클라우드 통합 시나리오를 빠르게 설계

Context7는 자체 API 키가 필요합니다. npx -y @smithery/cli install @upstash/context7-mcp 명령으로 Smithery에 등록한 뒤 사용하는 것이 가장 간단합니다.

⚠️ 주의

⚠️ 2025년 현재 상황

MCP는 2024년 11월에 출시된 비교적 새로운 기술입니다.2025년 현재 OpenAI와 Microsoft도 MCP를 공식 채택했으며, 구글도 지원 예정입니다. 위에 나열된 서버들은 실제 존재하고 사용 가능한 서버들입니다. 아직 AWS, Azure, GCP의 공식 MCP 서버는 제한적이지만, 커뮤니티에서 다양한 서버들을 지속적으로 개발하고 있습니다.

💡 MSP에서 MCP 활용하기

베스핀글로벌 통합 운영 센터

MCP로 모든 고객사를 한 번에 관리

1
모든 고객사 연결
50개 고객사의 AWS, Azure, GCP를 하나의 화면에서
2
24시간 자동 모니터링
모든 클라우드의 상태를 실시간으로 감시
3
AI 자동 대응
문제 발생 시 AI가 자동으로 해결책 실행

실제 사례: MCP를 활용한 업무 자동화

# 실제 MCP 서버들로 구현 가능한 시나리오
1. Fetch MCP: "모니터링 URL에서 현재 상태 정보 수집"
2. Memory MCP: "과거 유사한 장애 패턴 기억해서 분석"
3. Sequential Thinking MCP: "단계별 문제 해결 방법 도출"
4. Git MCP: "관련 설정 파일이나 스크립트 검색"
5. Filesystem MCP: "로그 파일 읽어서 원인 분석"
6. Time MCP: "시간대별 패턴 분석으로 재발 예측"

🔒 보안과 안전

MCP 보안 기능

기본 보안 기능

  • ✅ 최소 권한: 꼭 필요한 권한만 부여
  • ✅ 안전한 연결: 모든 통신 암호화
  • ✅ 작업 기록: 누가 무엇을 했는지 모두 기록
  • ✅ 세션 관리: 안전한 연결 유지

MSP 특화 보안

  • 🔐 고객사별 분리: A회사와 B회사 데이터 완전 격리
  • 🔐 역할별 권한: 담당자마다 다른 접근 권한
  • 🔐 규정 준수: 국제 보안 표준 준수
  • 🔐 지역별 규제: 각국 법규에 맞는 데이터 관리

📈 MCP 도입 효과

실제 업무 개선 효과

대폭 단축

작업 시간

크게 감소

시스템 연동 복잡도

매우 빨라짐

장애 대응 속도

상당히 절약

운영 비용

업무 환경의 변화

업무 방식의 혁신

복잡한 기술 문서를 읽지 않고도 자연스러운 대화로 모든 시스템 조작 가능

고객 서비스 향상

모든 시스템의 정보를 한 번에 확인해서 더 정확하고 빠른 고객 지원

새로운 기술 도입 용이

새로운 도구나 서비스를 추가할 때 기존 업무 흐름에 바로 연결 가능

🎯 팁

💡 베스핀글로벌의 경쟁 우위

MCP는 단순한 기술이 아니라 MSP 비즈니스의 게임 체인저입니다. 50개 고객사의 수백 개 시스템을 마치 하나처럼 관리할 수 있어, 경쟁사와 차별화된 서비스 품질을 제공할 수 있습니다. 고객에게는 더 빠르고 정확한 서비스를, 직원에게는 더 효율적이고 의미 있는 업무 환경을 만들어줍니다.

🚀 다음 학습

MCP의 기본 개념을 이해했다면, 5.2 아키텍처 이해에서 MCP가 실제로 어떻게 동작하는지 구체적인 구조를 살펴보겠습니다.

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