AI의 활용 범위가 넓어짐에 따라, 개발 도구도 단순한 편집기를 넘어서 다양한 외부 시스템과의 연결이 필요해졌습니다.
Cursor AI는 이를 가능케 하기 위해 Model Context Protocol(MCP) 이라는 강력한 확장 기능을 제공합니다.
이 글에서는 MCP의 개념과 구조, 그리고 Cursor에서 실제로 어떻게 MCP를 활용하는지에 대해 설명합니다.
MCP란 무엇인가요?
Model Context Protocol(MCP) 는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다.
Cursor에서는 이를 통해 개발자가 직접 도구를 연결하거나, 기존 시스템과 통합된 개발 경험을 만들 수 있습니다.
MCP는 Anthropic에서 제안한 오픈 표준으로, JSON-RPC 기반의 통신을 활용하여 다양한 언어와 기술 스택으로 구현 가능합니다.
Cursor에서 MCP는 어떻게 사용되나요?
MCP는 Cursor의 Agent 기능을 확장합니다.
Cursor는 사용자가 사용하는 도구를 MCP 서버 형태로 등록해두면, 해당 도구를 아래와 같은 방식으로 활용할 수 있습니다:
MCP 도구 사용 방법
- Agent가 필요하다고 판단할 경우, 자동으로 해당 MCP 도구를 호출합니다.
- 사용자가 직접 사용하고 싶을 경우, 대화창에서 “<도구 이름>을 사용해줘” 혹은 “<설명>에 해당하는 도구를 사용해줘” 라고 입력하면 됩니다.
도구 사용 승인 방식
- 기본 설정: Agent가 도구를 사용하려고 할 때, 사용자에게 승인 요청 메시지를 띄웁니다.
- 자동 실행 모드 (Auto-run): 승인 없이 자동으로 실행되도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 Agent는 마치 터미널 명령을 실행하듯 도구를 사용할 수 있습니다.
MCP 설정하기
Cursor에서 MCP를 활성화하고 설정하는 과정은 매우 직관적입니다.
아래 스크린샷은 실제로 MCP 서버(korea-weather)를 등록한 예시입니다.
설정 단계:
- Cursor 실행 후 → Cursor -> Preferences -> Cursor Settings 클릭
- 하단의 MCP 탭으로 이동
- + Add new global MCP server 버튼 클릭하여 MCP 서버 추가
- MCP 서버 이름, 실행 명령(command), 필요한 도구 목록을 등록
이후 등록한 서버는 자동으로 백그라운드에서 실행되며, 에이전트가 해당 도구를 사용할 수 있게 됩니다.
MCP 서버 구성 방법
MCP 서버는 크게 두 가지 방식으로 운영됩니다:
1. stdio 방식
- 로컬에서 실행되고, Cursor가 직접 관리
stdout을 통해 통신- 단일 사용자 환경에 적합
{
"mcpServers": {
"db-server": {
"command": "python",
"args": ["db-mcp.py"],
"env": {
"DB_KEY": "your_key_here"
}
}
}
}2. SSE 방식
- 원격 또는 로컬 실행 가능
- 사용자가 직접 서버를 실행 및 관리
- 네트워크를 통해 Cursor와 연결
- 여러 프로젝트/사용자와 공유 가능
{
"mcpServers": {
"notion-integration": {
"url": "http://yourserver.com:8000/sse"
}
}
}설정 파일 위치
- 프로젝트 전용:
.cursor/mcp.json - 전역 설정:
~/.cursor/mcp.json
사용 예시
데이터베이스 연동
MCP 서버를 통해 Cursor가 직접 DB 스키마를 읽고, SQL 쿼리를 생성하거나 실행 가능
GitHub 통합
브랜치 생성, 코드 검색, PR 작성 등 작업을 MCP 서버에서 처리
Notion 연동
기획 문서를 읽고 해당 기능을 코드로 구현할 수 있도록 AI를 가이드
Stripe 통합
고객 추가, 구독 관리, 결제 관련 기능을 자동화
메모리 기능
MCP 서버를 이용해 장기 기억을 저장하고, 이후 대화에서 다시 활용 가능
이미지 포함 응답
일부 도구는 이미지 형식의 응답을 줄 수도 있습니다.
이 경우, base64 인코딩된 이미지 데이터를 반환하면, Cursor 대화창에 이미지가 자동으로 삽입됩니다.
이미지를 리턴하는 MCP Server 전체 예제 코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다.
server.tool("generate_diagram", async (params) => {
return {
content: [
{
type: "image",
data: BASE64_ENCODED_IMAGE,
mimeType: "image/png"
}
]
};
});이미지 삽입은 UI 목업, 시각화된 분석 결과, 구조도 등 다양한 활용에 적합합니다.
마무리하며
MCP는 단순한 플러그인이 아닌, AI 중심 개발 환경의 확장 도구입니다.
외부 데이터와 시스템을 자연스럽게 연결하여 AI가 더욱 유용하게 작동하도록 만드는 열쇠이기도 하죠.
지금 바로 프로젝트에 MCP를 도입해보세요.
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