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Claude Code × MCP — claude mcp add 한 줄로 만드는 나만의 AI 워크플로우 허브지금까지 우리는 두 가지를 따로 배웠습니다.챕터 7: MCP 서버를 직접 만드는 법챕터 8 직전 강의: Claude Code 의 실전 활용법이 둘이 만나는 지점이 오늘의 주제예요. Claude Code 안에는 이미 MCP 클라이언트가 내장되어 있습니다. 즉, 여러분이 만든 (또는 누군가 만든) MCP 서버를 명령어 한 줄로 등록하면, Claude Code 가 즉시 그 도구·리소스·프롬프트를 사용할 수 있게 돼요. 🔌오늘 글은 그 등록 방법, 활용 예시, 그리고 MCP 생태계에서 바로 쓸 수 있는 인기 서버들까지 한 번에 다룹니다. 챕터의 마지막 퍼즐을 끼우는 시간입니다. 🧩🧠 큰 그림 — 왜 C..

AI 2026. 6. 7. 23:54

MCP 서버에서 프롬프트 노출하기 — 사용자가 짠 한 줄 명령을 "전문가 프롬프트"로 바꾸는 법이전 강의들에서 우리는 MCP 의 도구(Tools) 와 리소스(Resources) 를 모두 다뤄봤습니다. 이제 MCP 서버가 노출할 수 있는 세 번째 빌딩 블록 — 프롬프트(Prompts) 차례에요. 💬오늘 글의 핵심 질문은 이거예요. "사용자가 직접 잘 짠 프롬프트를 입력할 수도 있는데, 왜 굳이 서버가 프롬프트를 미리 준비해서 노출해야 할까?" 답은 한 줄로 끝납니다 — "전문성의 패키징" 이에요. 자세히 풀어보죠. 🎯🤔 왜 프롬프트를 서버가 정의하나요?상황을 떠올려봅시다. 사용자가 챗봇에 이렇게 입력했어요.> report.pdf 를 마크다운으로 변환해줘이 한 줄로도 Claude 는 어느 정도 답변을 ..

AI 2026. 6. 3. 14:23

MCP 클라이언트에서 리소스 읽기 — @report.pdf 가 Claude 에게 전달되는 진짜 경로지난 강의에서 우리는 MCP 클라이언트의 두 가지 책임 — list_tools() 와 call_tool() 을 구현하며 도구(tools) 사용을 끝냈습니다. 하지만 MCP 서버는 도구 외에도 리소스(resources) 를 노출할 수 있다는 사실, 기억하시죠? 📂오늘은 클라이언트 측에서 리소스를 직접 읽어 들이는 방법 을 다룹니다. 사용자가 채팅창에 @report.pdf 라고 치면, 그 문서의 내용이 자동으로 프롬프트 안에 삽입되어 Claude 에게 전달되는 그 마법의 정체를 풀어볼 시간이에요. ✨🧭 리소스 vs. 도구 — 왜 굳이 따로 있을까?먼저 짚고 가야 할 게 있어요. "문서 내용을 가져오는 일이 ..

AI 2026. 6. 3. 11:49

MCP 클라이언트 직접 구현하기 — stdio 로 서버에 붙는 코드 두 개의 핵심 메서드지금까지 우리는 MCP 서버의 도구 정의 까지 끝내고, Inspector 로 검증까지 마쳤습니다. 이제 진짜 챗봇이 이 서버를 활용할 수 있도록, 클라이언트 쪽 코드를 직접 작성할 차례입니다. 🔗오늘 강의에서는 두 개의 핵심 메서드 — list_tools() 와 call_tool() — 를 구현하면서 Claude ↔ MCP 서버 사이를 잇는 다리를 완성합니다. 챕터 7의 클라이맥스이자, 챗봇이 비로소 살아 움직이기 시작하는 지점이에요. 🎬🏛️ 클라이언트 아키텍처 — 두 개의 컴포넌트⚠️ 다시 한 번 환기: 실제 운영 프로젝트에선 클라이언트 OR 서버 중 하나만 만듭니다. 양쪽 다 만드는 건 학습 목적!우리가 만들..

AI 2026. 6. 3. 10:59

MCP Inspector 완벽 활용 가이드 — 클라이언트 없이 MCP 서버를 단독 검증하는 법지난 강의에서 우리는 mcp_server.py 에 두 개의 도구(read_doc_contents, edit_document) 를 정의했습니다. 그런데 막상 잘 만들었는지 어떻게 확인할까요?가장 무식한 방법은 클라이언트 코드를 다 짠 다음 챗봇을 켜고 "문서 읽어줘" 라고 시켜보는 거예요. 하지만 그러면 버그가 어디서 났는지 추적하기가 까다롭습니다. 도구 자체 문제? 클라이언트 문제? 프롬프트 문제? 디버깅이 미궁에 빠지죠.오늘 등장하는 MCP Inspector 는 이 문제를 정면으로 해결합니다. 클라이언트도, Claude도 없이 MCP 서버를 단독으로 검증 할 수 있는 브라우저 기반 도구예요. 🔍🤔 MCP I..

AI 2026. 6. 2. 00:23

MCP 서버에서 도구 정의하기 — Python SDK 데코레이터로 5분 만에 만드는 첫 도구지난 강의에서 우리는 CLI 챗봇 프로젝트를 셋업했습니다. 이제 진짜 코드를 짤 차례예요. 첫 번째로 손볼 곳은 mcp_server.py — 챗봇이 사용할 도구(tools) 가 정의되는 곳입니다. 🛠️오늘은 MCP Python SDK 의 데코레이터 패턴을 이용해, JSON 스키마 한 줄도 직접 안 쓰고 도구를 정의하는 방법을 배웁니다. Tool Use 챕터에서 익힌 그 복잡한 스키마 작성 작업이, 이번 강의를 따라가면 거의 사라질 거예요. 🪄🎯 오늘 만들 것 — 두 개의 문서 도구우리가 추가할 도구는 단순합니다.도구 이름역할📖 read_doc_contents문서 ID 로 내용 읽기✏️ edit_documen..

AI 2026. 5. 31. 23:34

MCP 첫 프로젝트 셋업 — CLI 챗봇으로 클라이언트·서버 양쪽을 직접 만들어보자지난 두 강의에서 우리는 MCP의 개념과 클라이언트 동작 흐름을 머리로 익혔습니다. 이제 손에 코드를 잡고 직접 만들어볼 시간이에요. 🛠️이번 강의부터 이어지는 시리즈의 목표는 명확합니다."문서를 자연어로 다룰 수 있는 CLI 챗봇" 을 — MCP 클라이언트와 서버를 모두 직접 구현 하면서 — 만들어보기.오늘 이 글은 그 출발점, 프로젝트 셋업 가이드입니다. 환경 변수, UV 패키지 매니저, 디렉토리 구조까지 한 번에 정리할게요.🎯 우리가 만들 것 — CLI 기반 문서 챗봇전체 그림을 먼저 그려봅시다.시스템 구성┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐│ MCP C..

AI 2026. 5. 31. 23:29

MCP 클라이언트 완벽 이해 — 서버와 LLM 사이를 잇는 다리, 그 작동 흐름지난 강의에서 우리는 MCP가 무엇이고 왜 필요한지를 정리했습니다. 큰 그림은 잡혔지만 실제로 코드 단에서 누가 누구와 어떻게 통신하는지는 아직 흐릿하죠.오늘은 그 안개를 걷어내는 시간입니다. MCP 클라이언트(MCP Client) — 여러분의 서버와 외부 MCP 서버를 잇는 다리 — 가 정확히 어떻게 동작하는지 살펴봅니다. 이 흐름을 머릿속에 한 번 그려두면, 다음 강의에서 직접 구현할 때 훨씬 수월해져요. 🌉🔌 MCP 클라이언트란?한 줄 정의:MCP 서버가 제공하는 도구·프롬프트·리소스에 접근하기 위한 "출입구(gateway)".무엇을 대신 처리해주나?여러분이 직접 신경 쓰면 골치 아픈 것들을 클라이언트가 다 알아서 처..

AI 2026. 5. 31. 23:12