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MCP
MCP는 AI를 내 도구와 데이터에 직접 이어주는 통로입니다. API나 CLI로 붙이는 것과 무엇이 다른지, 서버를 몇 개까지 연결하는 게 적당한지처럼 실제로 쓰기 전에 알아두면 좋은 이야기를 담았습니다.
CLI와 MCP는 뭐가 다른가요
CLI는 명령어로 프로그램을 다루는 방식이고, MCP는 AI가 외부 도구를 발견하고 호출하도록 연결하는 표준이에요. 현재 프로젝트에서 공식 명령을 실행하면 CLI가 간단하고, AI가 대화에 따라 여러 외부 기능을 반복해서 골라 써야 하면 MCP가 잘 맞습니다.
MCP는 많이 연결할수록 좋을까요? 필요한 도구만 연결해야 하는 이유
MCP 서버는 많이 연결할수록 좋은 것이 아니에요. 도구 선택지가 늘면 컨텍스트와 권한 범위, 실패했을 때 확인할 곳도 커지므로 자주 하는 작업 하나를 끝내는 데 필요한 연결만 프로젝트별로 두는 편이 좋아요.
MCP랑 API, 뭐가 다른가요
API는 시스템끼리 요청과 응답을 주고받는 약속이고, MCP는 AI가 사용할 도구와 데이터를 발견하고 호출하는 방식을 표준화한 프로토콜이에요. MCP 서버도 안쪽에서 API를 호출할 수 있으므로 둘은 대체 관계가 아니라 함께 쓰는 기술이에요.
MCP가 뭐예요? AI를 내 도구와 연결하는 표준 콘센트
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 노션·캘린더·데이터베이스 같은 외부 도구와 데이터를 일관된 방식으로 발견하고 사용하게 하는 표준이에요. 사용하는 AI와 도구가 MCP를 지원하고 필요한 계정 권한을 허용해야 실제로 연결할 수 있어요.
