MCP 서버 안 쓰면 결국 너가 미들웨어임
Claude Pro 월 20달러 내고 채팅창에 에러 로그 복붙만 하고 있다면 돈 절반은 버리는 중. MCP 서버 깔고 한 달 써본 결과 Claude가 진짜 다른 모델처럼 일하기 시작했어요. 실제로 가치 있던 4개 레이어와 처음 깔 때 절대 한 번에 다 깔지 말아야 하는 이유, 그리고 솔직한 한계까지 정리했습니다.
한 달 전까지 저도 미들웨어였어요. 무슨 말이냐면, 터미널에서 에러 복사해서 Claude 채팅창에 붙여넣고, 답 받아서 다시 IDE에 붙여넣고, 그러다 다른 데가 깨지면 또 같은 짓 반복. 한 시간에 같은 동작을 30번쯤 하고 있는 자신을 발견했을 때 좀 허무했음.
근데 진짜 Claude 잘 쓰는 사람들 워크플로우 보니까 모델은 같은 모델이더라고요. 차이는 MCP 서버를 깔아두고 Claude한테 직접 GitHub, 데이터베이스, 클라우드 권한을 줬다는 점. 채팅으로 결과만 시키고, 중간 과정은 에이전트가 알아서 굴립니다.
이 글은 한 달 동안 이것저것 깔아보고 정리한 결과예요. 20개 다 깔라는 가이드는 인터넷에 차고 넘치니까, 실제로 매일 쓰는 거랑 그냥 깔아만 둔 거 솔직하게 분리해서 적을게요.
MCP가 도대체 뭔데
짧게. Model Context Protocol — Anthropic이 푼 오픈 표준이고, 쉽게 말하면 Claude랑 외부 도구 사이의 USB 단자 같은 거예요. 이거 없으면 Claude는 컨텍스트 창에 붙여넣은 것만 압니다. 깔고 나면 직접 Postgres에 쿼리 날리고, 결과 받아서 파이썬 짜고, GitHub에 PR까지 올려요. 사람이 끼어들 일 없음.
자주 헷갈리는 게 Skills(SKILL.md 같은 거) 랑 MCP 서버의 차이인데:
- Skills: "어떻게 생각해야 하는지" 알려주는 규칙 (TDD 어떻게 하는지, Vue 컴포넌트 포맷 같은 거)
- MCP: "물건이 어디 있는지" 알려주는 다리 (DB 자격증명, GitHub API 후크)
Skills만 있으면 회사 AWS 로그인 권한 없는 시니어 엔지니어. MCP만 있으면 프로덕션 DB 루트 권한 가진 인턴. 둘 다 있어야 의미 있어요.
한 달 써보고 진짜 매일 쓰는 4개
원문은 20개를 5계층으로 나눠놨는데, 솔직히 일주일 지나니까 실제 쓰는 건 손에 꼽히더라고요. 제가 매일 켜두는 것만 추리면 이렇습니다.
1) GitHub MCP — 안 깔면 후회함
깃허브 28,000+ 스타짜리. 51개 도구가 들어 있어서 PR 열고 리뷰하고 액션 트리거까지 다 합니다. 저는 이거 깐 첫날, "이슈 #142 보고 관련 파일 수정해서 PR 올려줘" 한 줄 던졌더니 진짜로 PR이 올라와 있었어요. 이때부터 미들웨어 그만뒀음.
2) Playwright MCP — 프론트엔드라면 필수
브라우저 자동화. Vue 컴포넌트 짜고 "이거 실제로 동작하는지 확인해" 하면 헤드리스 브라우저 띄워서 직접 클릭하고 스크린샷 찍어옵니다. 커밋 전에 진짜로 동작하는지 확인되니까 디버깅 사이클이 짧아져요.
3) Postgres MCP — CSV 내보내기 영원히 안 녕
DB에 직접 쿼리. 데이터 분석할 때 "지난주 가입자 중 retention 5% 이하인 코호트 뽑아줘" 한 줄로 끝. 예전엔 SQL 짜고 csv 내려서 Claude한테 던지는 게 한 세트였는데, 그 단계가 통째로 사라졌어요.
4) Sentry MCP — 프로덕션 디버깅 게임 체인저
크래시 로그 복붙 끝. Sentry에 직접 붙어서 스택 트레이스 읽고 패턴 분석하고 패치까지 제안합니다. 새벽 3시 알람 받았을 때 이거 있느냐 없느냐가 인생의 질을 좌우함.
(아 잠깐 딴 얘긴데, MCP 깔다 보면 자기가 쓰던 도구 생태계가 얼마나 파편화돼 있는지 새삼 보여요. 내 회사 한 곳만 해도 GitHub, Linear, Slack, Notion, Datadog, AWS 다 따로 노는데 그 사이에서 하루종일 탭 옮기는 사람이 다름 아닌 나였더라고요)
그 외에 깔아본 것들
상황에 따라 가끔 켜는 거:
- Notion MCP: 회사 위키 통째로 검색 가능. 다만 응답이 좀 느림
- Slack MCP: "이번 주 런칭 관련해서 엔지니어팀이 뭐 논의했는지 요약해줘" 가능. 프라이버시 신경 쓰이는 건 함정
- Firecrawl MCP: 봇 차단 빡센 사이트 스크래핑. 평소엔 필요 없는데 한 번 필요할 때 진짜 필요해요
- Sequential Thinking MCP: 단계별 추론 강제. 복잡한 아키텍처 설계할 때만 켬
나머지 15개는 깔아만 두고 거의 안 씀. 솔직히 도구 너무 많이 물려두면 모델이 "이걸 써야 하나 저걸 써야 하나" 헷갈려서 오히려 추론 품질이 떨어집니다. 이건 실제로 체감되는 부분이에요.
솔직한 한계
장점만 늘어놓으면 거짓말이고요:
보안이 진짜 신경 쓰임. 프로덕션 DB 자격증명을 에이전트한테 물려준다는 건 실수 한 번에 데이터 날리는 거랑 같아요. 저는 처음에 read-only 권한만 주고 시작했고, 지금도 마이그레이션 같은 건 직접 검토해요. 자동화 너무 믿으면 큰일 납니다.
한꺼번에 다 깔면 망함. 처음에 신나서 12개 깔았다가 모델이 자꾸 엉뚱한 도구 골라 쓰는 거 보고 다시 정리했어요. Filesystem + Git + Memory + Sequential Thinking 이 4개가 베이스, 그 다음에 자기 스택에 맞는 거 1~2개 추가, 그 후에 생산성 도구. 이 순서 안 지키면 망합니다.
구성이 의외로 귀찮음. "한 줄로 깔린다"는 말 듣고 시작했는데 환경변수 잡고 토큰 넣고 권한 조정하다 보면 30~60분은 그냥 사라져요. 첫 셋업이 진입 장벽인 건 인정.
일부 MCP는 아직 미성숙함. 커뮤니티 서버 중에 도큐먼트 빈약하거나 에러 메시지 불친절한 거 꽤 있어요. 공식 서버 위주로 골라야 안전합니다.
끝맺으며
한 달 쓰고 나니 다시 채팅창에 에러 복붙하던 시절로 못 돌아가요. 같은 모델, 같은 구독료인데 효율이 두세 배는 차이 납니다.
대부분의 개발자가 AI를 "고급 텍스트 생성기"로 보고 있고, 진짜 생산성 빨아먹는 사람들은 "실행 엔진"으로 봐요. 이 차이가 점점 더 벌어지고 있다는 게 솔직한 체감.
GitHub, Postgres, Sentry — 이 셋만이라도 오늘 저녁에 깔아보세요. 첫 30분 세팅이 한 달 작업량을 바꿉니다. 정말로요.
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