MCP 연동하기¶

Model Context Protocol (MCP)은 AI 애플리케이션이 모든 서비스에 대해 개별적인 통합 코드를 작성하지 않고도 외부 도구나 데이터 소스에 연결할 수 있게 해주는 개방형 표준입니다.

MCP란 무엇인가요?¶

MCP는 도구와 데이터를 노출하는 표준 인터페이스입니다. 서버가 이 인터페이스를 구현하면 Backend.AI GO를 고치지 않고 연결할 수 있습니다. USB 포트에 비유할 수 있습니다.

왜 MCP를 사용하나요?¶

확장성: 회사의 내부 데이터베이스, 로컬 슬랙(Slack), 특정 API, 또는 직접 작성한 스크립트에 AI를 연결할 수 있습니다.
커뮤니티 생태계: 전 세계 개발자들이 만들어 공유하는 다양한 오픈 소스 MCP 서버들을 바로 활용할 수 있습니다.
표준화: 한 번만 MCP 서버를 구축해 두면, Backend.AI GO뿐만 아니라 다른 MCP 지원 AI 클라이언트에서도 그대로 사용할 수 있습니다.

MCP 서버 연결하기¶

Backend.AI GO는 두 가지 방식으로 MCP 서버와 연결합니다. 서버를 로컬 프로세스로 직접 실행하거나(stdio), 네트워크 너머의 원격 서버에 접속하는 방식입니다.

로컬 프로세스¶

설정 > 도구 및 확장으로 이동합니다.
서버 추가를 클릭합니다.
서버의 이름을 입력합니다.
연결 방식은 로컬 프로세스로 둡니다.
실행할 명령어(예: node, python, npx)를 입력합니다.
필요한 인자(arguments)나 환경 변수(예: API 키)를 추가합니다.
연결을 클릭합니다.

원격 서버¶

설정 > 도구 및 확장으로 이동합니다.
서버 추가를 클릭합니다.
서버의 이름을 입력합니다.
연결 방식을 Streamable HTTP로 설정합니다. HTTP+SSE는 이전 방식이고 단계적으로 사라지고 있으니, Streamable HTTP를 지원하지 않는 서버에만 선택하세요.
서버 URL을 입력합니다(예: https://mcp.example.com/mcp).
서버에 인증이 필요하면 토큰을 입력합니다. 토큰은 Bearer 토큰으로 전송되고 시스템 키체인에 저장되며, 입력한 뒤에는 다시 표시되지 않습니다.
서버가 별도의 요청 헤더를 요구하면 한 줄에 이름: 값 하나씩 추가합니다.
연결을 클릭합니다.

http://127.0.0.1:3000/mcp처럼 자기 컴퓨터에서 실행 중인 서버는 별도 설정 없이 그대로 연결됩니다. 그 외의 주소는 앱의 다른 네트워크 요청과 동일한 규칙을 따르기 때문에, 관리 정책이 적용된 설치 환경에서는 해당 호스트가 조직의 허용 목록에 들어 있어야 합니다.

MCP 도구 관리하기¶

연결이 성공하면 MCP 서버가 제공하는 도구들이 Cowork 설정에 자동으로 나타납니다.

개별 MCP 서버를 켜거나 끌 수 있습니다.
에이전트는 MCP 도구를 기본 제공 도구와 똑같이 취급하며, 동일한 권한 승인 절차를 거칩니다.
연결된 MCP 서버의 "상세 정보"를 클릭하면 발견된 도구 목록을 확인할 수 있습니다.

인기 있는 MCP 서버 목록은 MCP 서버 디렉토리에서 확인해 보세요.