AI가 내 코드는 잘 읽는데, 정작 구글 검색 결과나 내 슬랙(Slack) 메시지, 데이터베이스의 실제 데이터는 보지 못해서 답답했던 적이 있는가? MCP는 이런 한계를 깨기 위해 등장한 새로운 표준이다. 이제 Cursor의 AI는 내 프로젝트 밖의 세상과 직접 대화하기 시작했다.
1. MCP (Model Context Protocol)란?
MCP는 한마디로 "AI와 외부 도구 사이의 공용 통역사"다. Anthropic(Claude를 만든 회사)에서 제안한 이 프로토콜은, 서로 다른 앱과 서비스들이 AI와 정보를 주고받을 때 똑같은 방식을 사용하도록 약속한 표준이다.
- 기존 방식: AI에게 정보를 주려면 일일이 복사해서 붙여넣거나, 전용 플러그인을 개발해야 했다.
- MCP 방식: 규격에 맞는 'MCP 서버' 하나만 연결하면, AI가 알아서 그 도구의 기능을 이해하고 데이터를 가져온다.
관련 문서: Cursor Docs - MCP 개요
2. 왜 MCP를 써야 할까?
MCP를 사용하면 Cursor의 AI 에이전트가 다음과 같은 초능력을 갖게 된다.
- 실시간 정보 접근: 구글 검색 MCP를 연결하면, AI가 최신 라이브러리 정보를 직접 검색해서 코드에 반영한다.
- 데이터베이스 직접 조회: SQL 데이터베이스 MCP를 연결하면, AI가 실제 테이블 구조를 확인하고 쿼리를 짜준다.
- 외부 협업 도구 연동: 내 슬랙 메시지를 읽어와서 "아까 팀장이 요청한 수정사항이 뭐였지?"라고 물어볼 수 있다.
3. MCP Directory: AI를 위한 앱스토어
직접 MCP 서버를 만들 필요는 없다. 이미 전 세계 개발자들이 만들어둔 유용한 MCP들이 MCP Directory에 모여 있기 때문이다.
- 사용법: 디렉토리에서 내가 필요한 도구(Google Search, GitHub, Postgres 등)를 찾아 클릭 몇 번으로 Cursor에 추가할 수 있다.
- 설치 링크:
Install Links기능을 사용하면 복잡한 설정 없이 주소 하나로 내 Cursor에 기능을 이식할 수 있다.
4. 고등학생 개발자를 위한 실전 MCP 예시
여러분이 학교 과제나 프로젝트를 할 때 가장 유용하게 쓸 수 있는 조합은 다음과 같다.
- Google Search MCP: 코딩하다 막히면 AI가 직접 최신 해결책을 검색하게 한다.
- FileSystem MCP: 내 컴퓨터의 다른 폴더에 있는 파일을 AI가 읽어와서 참고하게 한다.
- Sequential Thinking MCP: AI가 더 논리적으로 생각하도록 돕는 도구로, 복잡한 수학 문제나 알고리즘을 풀 때 유용하다.
5. 요약: AI의 시야가 확장되다
MCP는 Cursor를 단순한 코드 편집기에서 "모든 데이터를 통합해서 처리하는 지능형 워크스테이션"으로 진화시켰다.
- 표준화: 어떤 도구든 MCP 규격만 맞추면 AI와 연결된다.
- 확장성: 디렉토리를 통해 무궁무진한 기능을 추가할 수 있다.
- 편의성: 설치 링크 한 줄이면 AI의 능력이 업그레이드된다.