MCP 서버는 AI 어시스턴트가 실제 도구에 접근할 수 있게 해줍니다 — GitHub 저장소, Slack 채널, 데이터베이스, 파일 시스템 등. 공식 레지스트리에 1,000개 이상의 서버가 있지만, 어떤 것을 설치할지 선택하는 게 가장 어렵죠. 수십 개를 테스트해봤습니다. 이 10개는 제 워크플로에 영구적으로 자리 잡았습니다.
MCP가 처음이라면 서버를 설치하기 전에 MCP가 무엇인지 간단히 설명한 가이드부터 시작하세요.
| 서버 | 최적 용도 | 설치 복잡도 | 주요 기능 |
|---|---|---|---|
| Filesystem | 로컬 파일 + 프로젝트 | 낮음 | 폴더 전체 읽기/쓰기 |
| GitHub | 저장소 작업 + PR | 중간 | PR 리뷰 + 이슈/PR 자동화 |
| PostgreSQL | SQL Q&A | 중간 | 자연어 → SQL (스키마 인식) |
| Google Drive | 문서 + Sheets 컨텍스트 | 높음 | 문서 간 검색 |
| Slack | 팀 커뮤니케이션 | 높음 | 스레드 요약 |
| Puppeteer / Browser | 웹 연구 + 스크래핑 | 중간 | 헤드리스 브라우징 + 스크린샷 |
| Docker | 개발 환경 운영 | 중간 | 로그 + 컨테이너 제어 |
| Notion | 지식 베이스 | 중간 | 검색 + 페이지 생성/수정 |
| Linear | 이슈 추적 | 중간 | 스프린트 요약 + 분류 |
| Figma | 디자인 → 개발 인계 | 중간 | 디자인 토큰 추출 |
핵심 요약
Filesystem + GitHub를 먼저 설치하세요. 이 둘만으로도 챗봇이 실제 프로젝트에서 작업할 수 있는 어시스턴트가 됩니다. 하루 종일 보내는 곳에 따라 Slack이나 Postgres를 다음으로 추가하세요.
1. Filesystem 서버
가장 기본적인 MCP 서버입니다 — AI 어시스턴트에게 머신의 파일과 디렉토리에 대한 읽기/쓰기 액세스를 제공합니다. 프로젝트 폴더를 지정하면 Claude가 코드를 읽고, 파일을 수정하고, 문서를 검색하며, 복사-붙여넣기 없이 새 파일을 생성할 수 있습니다.
설치: Claude Desktop에 기본 내장. Settings → MCP → filesystem 서버 추가로 이동해 폴더를 선택하세요.
최적 용도: 로컬 파일 작업을 자주 AI에게 요청하는 모든 사람. 개발자, 작가, 분석가 — 작업이 폴더에 있는 모든 사람.
주요 기능: 전체 프로젝트에 대한 재귀 검색. Claude에게 "인증을 언급한 모든 파일을 찾아줘"라고 하면 전체 코드베이스를 검색합니다.
제한: 프로덕션 디렉토리의 쓰기 액세스는 주의하세요. 민감한 폴더는 읽기 전용으로 시작하세요.
2. GitHub 서버
AI를 GitHub 저장소에 연결합니다. 코드를 읽고, 이슈를 생성하며, 풀 리퀘스트를 열고, diff를 리뷰하며, 저장소를 검색하고, 브랜치를 관리할 수 있습니다. 이 서버가 AI 코딩 에이전트를 팀 워크플로에서 실용적으로 만듭니다.
설치: npx @modelcontextprotocol/server-github와 GitHub 개인 액세스 토큰으로 실행.
최적 용도: 실제 저장소와 상호작용하는 AI를 원하는 개발자. 채팅에 붙여넣은 코드 스니펫이 아닌.
주요 기능: PR 리뷰. Claude에게 풀 리퀘스트 리뷰를 요청하면 diff를 읽고, 맥락을 이해하며, 줄 참조와 함께 구체적인 피드백을 줍니다.
제한: 대형 저장소는 토큰 소모가 큽니다. 전체 GitHub 계정이 아닌 특정 저장소로 액세스 범위를 제한하세요.
3. PostgreSQL 서버
AI에게 PostgreSQL 데이터베이스의 직접 읽기 액세스를 제공합니다. 자연어로 질문하세요 — "지난주 가입했지만 온보딩을 완료하지 않은 사용자 보여줘" — SQL을 작성하고 실행해 읽기 쉬운 형식으로 결과를 반환합니다.
설치: npx @modelcontextprotocol/server-postgres postgres://user:pass@host/db
최적 용도: 데이터베이스를 자주 쿼리하는 분석가와 개발자. 쿼리 도구로 전환 없이 자연어를 SQL로 변환합니다.
주요 기능: 스키마 인식. 테이블 구조를 읽고 데이터 모델 설명 없이 정확한 조인을 작성합니다.
제한: 기본적으로 읽기 전용(좋은 점). 보호 장치가 있을 때만 쓰기 액세스를 허용하세요.
4. Google Drive Server
Claude를 Google Drive에 연결합니다. 파일을 검색하고, 문서와 스프레드시트를 읽으며, Drive 콘텐츠를 대화의 맥락으로 사용할 수 있습니다. "Q2 마케팅 계획을 요약해줘"라고 물어보면 문서를 직접 가져옵니다.
설치: Google OAuth 설정이 필요합니다. 자격 증명 구성은 공식 readme를 따르세요.
최적: Google Workspace에서 일하는 팀. AI 대화에 문서 콘텐츠를 복사-붙여넣기하는 워크플로를 없앱니다.
주요 기능: 문서 간 검색. 여러 문서에 걸친 질문을 하면 Drive 전체에서 관련 콘텐츠를 찾아줍니다.
제한: 다른 서버보다 OAuth 설정이 더 복잡합니다. 초기 구성에 15-20분을 계획하세요.
💡 Pro Tip
AI 워크플로를 구축한다면, 짧은 "맥락 팩" 문서(주요 Drive 문서 링크 + 각 문서의 핵심 사항)를 유지하세요. 서버 기반 채팅의 일관성을 크게 높여줍니다.
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5. Slack 서버
Slack 채널, 스레드, DM을 읽습니다. Claude에게 "이번 주 엔지니어링 팀이 마이그레이션에 대해 뭐라고 했어?"라고 하면 관련 채널을 검색하고 대화를 요약합니다. 놓친 토론을 따라잡는 데 유용합니다.
설치: 적절한 OAuth 스코프가 있는 Slack 앱 필요. MCP 레지스트리에서 설정 지침 확인.
최적 용도: Slack 메시지에 파묻혀 대화를 실행 가능한 요약으로 합성해야 하는 모든 사람.
주요 기능: 스레드 요약. 긴 Slack 스레드를 지정하면 주요 결정과 액션 아이템이 포함된 간결한 요약을 줍니다.
제한: 메시지 기록 액세스는 Slack 플랜에 따라 다릅니다. 무료 Slack은 읽을 수 있는 과거 범위가 제한됩니다.
6. Puppeteer / Browser 서버
AI에게 헤드리스 브라우저 제어를 제공합니다. URL로 이동하고, 스크린샷을 찍고, 폼을 작성하며, 버튼을 클릭하고, 웹페이지에서 콘텐츠를 추출할 수 있습니다. 웹 스크래핑, 테스트, 라이브 웹사이트와 상호작용이 필요한 연구 작업에 유용합니다.
설치: npx @modelcontextprotocol/server-puppeteer
최적 용도: 웹 스크래핑이나 테스트를 하는 개발자, API가 없는 웹사이트에서 데이터를 가져와야 하는 연구자.
주요 기능: 스크린샷 기능. Claude에게 페이지 방문과 스크린샷을 요청하세요 — 시각적 QA와 경쟁 분석에 유용합니다.
제한: JavaScript가 많은 사이트는 불안정할 수 있습니다. 로그인 벽 뒤의 사이트는 추가 구성이 필요합니다.
7. Docker 서버
AI를 통해 Docker 컨테이너를 관리합니다. 실행 중인 컨테이너 목록, 로그 보기, 서비스 시작/중지, 컨테이너 구성 검사. Docker 관리를 자연어 명령으로 바꿉니다.
설치: 커뮤니티 서버 — MCP 레지스트리에서 최신 유지보수 버전 확인.
최적 용도: 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하며 Docker CLI 구문을 기억하지 않고 로그와 상태를 확인하려는 개발자.
주요 기능: 로그 분석. "API 컨테이너가 왜 크래시하나?"라고 하면 로그를 읽고 오류를 식별하며 수정 제안을 합니다.
제한: AI에게 Docker 액세스를 주는 건 강력하지만 위험합니다. 프로덕션이 아닌 개발 환경에서 사용하세요.
8. Notion 서버
Notion 워크스페이스에 연결합니다. 페이지를 검색하고, 콘텐츠를 읽고, 새 페이지를 생성하며, 기존 페이지를 업데이트합니다. Notion을 AI가 대화 중 참조할 수 있는 지식 베이스로 만듭니다.
설치: Notion API 통합 토큰이 필요한 커뮤니티 서버.
최적 용도: Notion을 지식 베이스나 프로젝트 관리 도구로 사용하는 팀.
주요 기능: 프로젝트 맥락 로딩. 프로젝트 위키를 연결하면 모든 대화가 제품, 프로세스, 결정에 대한 전체 맥락으로 시작합니다.
제한: 대형 Notion 워크스페이스는 검색이 느릴 수 있습니다. 성능 향상을 위해 특정 데이터베이스나 페이지로 범위를 좁히세요.
9. Linear 서버
이슈 추적을 위해 Linear와 통합합니다. 이슈 생성, 상태 업데이트, 프로젝트 간 검색, 스프린트 요약 생성. AI를 프로젝트 관리 워크플로의 자연스러운 일부로 만듭니다.
설치: Linear API 키가 있는 커뮤니티 서버.
최적 용도: Linear를 사용하며 이슈 분류, 스프린트 계획, 진행 보고에 AI 도움을 원하는 엔지니어링 팀.
주요 기능: 스프린트 요약 생성. 주간 상태 업데이트를 요청하면 완료, 진행 중, 차단 이슈를 모두 구조화된 보고서로 가져옵니다.
제한: 쓰기 액세스는 AI가 이슈를 생성하고 수정할 수 있음을 의미합니다. 적절한 범위 설정하세요.
10. Figma 서버
Figma 파일, 컴포넌트, 디자인 토큰을 읽습니다. Claude에게 디자인 시스템에 대해 물어보세요 — "우리 버튼 컴포넌트가 사용하는 색상은 뭐야?" — Figma에서 직접 읽습니다. Figma의 AI 기능에 더 관심이 있다면 완전한 Figma AI 가이드를 보세요.
설치: Figma API 토큰이 있는 커뮤니티 서버.
최적 용도: 디자인을 구현하는 개발자. 스크린샷이 아닌 실제 Figma 소스를 참조하려는.
주요 기능: 디자인 토큰 추출. Figma 컴포넌트에서 정확한 색상, 간격, 타이포그래피 값을 코드로 가져옵니다.
제한: 읽기 전용 — 적절합니다. AI가 디자인 파일을 수정하지 않기를 바랍니다.
첫 MCP 서버 선택 방법
가장 많은 시간을 보내는 곳에 맞는 서버부터 시작하세요. 코드 에디터에서 산다면 Filesystem + GitHub부터. 하루 종일 회의라면 Slack부터. 데이터베이스를 자주 쿼리한다면 PostgreSQL부터.
10개를 한 번에 설치하지 마세요. 각 서버는 Claude의 맥락에 토큰을 추가해 응답을 느리게 하고 API 플랜 비용을 증가시킬 수 있습니다. 2-3개부터 시작해 익숙해진 후 필요에 따라 추가하세요.
MCP 작동 방식과 중요성에 대한 전체 그림은 쉬운 MCP 가이드를 읽으세요. 이러한 서버를 실제 프로젝트에서 효과적으로 사용할 수 있는 에이전트를 원한다면 Claude Code vs Codex 또는 Cursor vs Claude Code를 비교하세요.
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자주 묻는 질문
MCP 서버는 ChatGPT와 호환되나요, 아니면 Claude만?
MCP는 모델에 무관합니다. ChatGPT는 2026년 초 MCP 지원을 추가했으며, Cursor, Windsurf 등 다른 도구도 지원합니다. 모든 MCP 서버는 모든 MCP 호환 호스트와 작동합니다.
MCP 서버는 무료인가요?
대부분의 커뮤니티 MCP 서버는 무료이고 오픈 소스입니다. 연결된 도구는 자체 비용이 있을 수 있습니다(GitHub Pro, Slack 유료 플랜 등)이, MCP 서버 자체는 설치와 실행이 무료입니다.
AI에게 도구 액세스를 주는 게 안전한가요?
가능하면 읽기 전용 액세스를 사용하고, 특정 리소스(저장소, 채널, 데이터베이스)로 액세스를 제한하며, 익숙해질 때까지 프로덕션 시스템을 연결하지 마세요. MCP는 인증과 권한 범위를 지원하지만, 보안은 각 서버 구성에 달려 있습니다.
먼저 무엇을 설치해야 할까요?
소프트웨어를 빌드한다면 Filesystem + GitHub, 메시지에 파묻혔다면 Slack, 데이터에서 산다면 Postgres부터 시작하세요. 그다음 하나씩 추가하세요.
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