에이전트형 AI 초보자를 위한 최고의 MCP 서버

적합한 MCP 서버를 찾는 것은 흩어진 tool 호환성과 통합 복잡성에 직면한 에이전트형 AI 신규 진입자들에게 도전 과제가 된다.

표준화된 인터페이스를 통해 8,000개 이상의 자동화 가능성을 제공하는 생태계임에도 불구하고, 특정 워크플로우에 최적화된 서버를 선택하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

이 가이드는 검증된 16가지 MCP 서버를 비교하여 AI 에이전트 배포 과정을 가속화하는 데 도움을 줍니다.

MCP 서버란 무엇인가요?

MCP 서버는 표준화된 오픈소스 인터페이스로, AI 에이전트에게 효율적으로 원활한 tool 연결성을 제공합니다.

Anthropic에서 개발한 이 어댑터들은 보편적 커넥터로서의 기능을 수행하며, 핵심 비즈니스 tools에 보안을 유지하면서 연결함으로써 정적인 AI 어시스턴트를 능동적인 팀 회원으로 전환합니다.

2025년, 조직들이 다중 에이전트 워크플로를 도입함에 따라 MCP 서버는 에이전트가 기업 데이터와 상호작용하고, 복잡한 프로세스를 자동화하며, 맞춤형 통합 부담 없이 다양한 tools 간 상호작용을 조정하는 데 핵심 인프라를 제공합니다.

MCP 서버 선택 방법

최적의 MCP 서버를 선택하려면 통합 성공과 장기 유지보수에 영향을 미치는 여러 키 요소를 평가해야 합니다.

각 서버를 실제 운영 환경에서 광범위하게 테스트한 후, 설치, 성능 및 실제 사용 사례를 다루는 상세한 리뷰를 작성하여 여러분의 선택 과정을 안내하고자 합니다.

2025년 최고의 MCP 서버 [한눈에 보기]

통합 용이성, 기능 완료함, 커뮤니티 채택률을 기준으로 선정한 상위 16개 MCP 서버 순위는 다음과 같습니다:

이 순위는 에이전트형 AI 스페이스에 진입하는 초보자를 위한 신뢰성, 문서 품질 및 실용적 유용성을 우선시합니다.

1. 가져오기

최적 용도: 신속하고 원활한 웹 콘텐츠 변환

가져오기는 웹 페이지를 가져오고 HTML을 AI 컨텍스트에 최적화된 깔끔한 Markdown 형식으로 변환하는 참조 MCP 서버 역할을 합니다.

이 경량 tool은 공개적으로 접근 가능한 모든 URL을 받아들이고, 지능형 파싱을 통해 콘텐츠를 처리한 후 대규모 언어 모델이 쉽게 소화할 수 있는 구조화된 텍스트를 반환합니다.

변환 과정은 불필요한 형식을 제거하면서도 의미적 의미를 보존하므로, 웹 콘텐츠를 분석하거나 통찰력을 추출하거나 외부 정보를 워크플로에 통합해야 하는 에이전트에게 매우 유용합니다.

• URL 입력으로 단일 tool 가져오기 작업 수행 • LLM 최적화를 위한 HTML → markdown 변환 • 대용량 페이지에 대한 선택적 한도 • 메타데이터 보존을 통한 구조화된 출력 • 최소한의 설정만으로 간편한 통합

가져오기는 관련 비용이 없는 오픈소스 서버로 운영됩니다.

전체 소스코드와 문서는 GitHub 저장소를 통해 접근할 수 있으며, 커뮤니티 기여와 업데이트가 활발히 유지되고 있습니다. 설치에는 기본적인 노드 설정만 필요합니다.

에이전트 워크플로우용 웹 스크래핑 솔루션을 평가하는 과정에서 가져오기는 기존 스크래핑 프레임워크의 복잡성 없이도 지속적으로 깔끔하고 AI 활용이 가능한 출력을 제공했습니다.

특히 복잡한 뉴스 기사나 문서 페이지를 처리할 때 변환 품질이 인상적이었는데, LLM 처리를 혼란스럽게 하는 내비게이션 요소나 광고를 제거하면서도 가독성을 유지했기 때문이다.

• 빠른 HTML → Markdown 변환 • 설정 불필요 • 가벼운 메모리 사용량 • 활발한 커뮤니티 유지 관리 • 깔끔한 출력 형식

• 공개적으로 접근 가능한 페이지의 한도 • 자바스크립트 렌더링 기능 없음 • 실패한 요청에 대한 기본적인 오류 처리 • 내부 IP 접근 시 보안 경고 표시 • 일괄 처리 지원 없음

2025년 3월까지의 저장소 커밋 기록은 HTML 구조 처리 시 파싱 알고리즘 개선 및 경계 사례에 대한 오류 처리 강화 등 지속적인 개발이 진행 중임을 나타냅니다.

2. 파일 시스템

최적 용도: 보안성이 매우 높은 로컬 파일 관리

파일시스템 MCP 서버는 AI 에이전트가 텍스트 및 미디어 파일 읽기, 콘텐츠 작성 및 편집, 디렉터리 구조 생성, 파일 이동, 파일 시스템 내 검색을 포함한 보안 파일 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

노드.js로 구축되어 구성 가능한 루트 디렉터리와 동적 접근 제어를 제공함으로써 민감한 시스템 영역에 대한 무단 접근을 방지합니다.

이 서버는 통제된 환경 내에서 로컬 문서를 처리하거나, 보고서를 생성하거나, 프로젝트 파일을 관리해야 하는 에이전트에게 필수적입니다.

• 텍스트 및 미디어 파일의 읽기/쓰기 작업 • 디렉터리 생성 및 관리 tools • 대규모 리포지토리 전반에 걸친 파일 검색 기능 • 구성 가능한 루트 디렉터리 제한 • 동적 접근 제어 메커니즘

이 서버는 라이선스 비용이 없는 오픈소스 소프트웨어로 운영됩니다. 전체 코드베이스는 GitHub 저장소를 통해 제공되며, 여기서 보안 구현 사항을 검토하고 개선 사항을 기여할 수 있습니다.

클라우드 스토리지가 실용적이지 않은 기업 환경에서 에이전트를 배포할 때 제가 직면한 핵심 기능 격차는 로컬 파일 관리입니다.

파일시스템의 보안 우선 접근 방식, 특히 구성 가능한 루트 디렉터리 제한 기능은 에이전트가 문서 처리 및 콘텐츠 생성 워크플로우에 필요한 유연성을 유지하면서도 프로덕션 배포에 필요한 필수적인 보호 장치를 제공했습니다.

• 디렉터리 제한을 통한 강력한 보안 • 포괄적인 파일 작업 지원 • 대규모 코드베이스 검색 기능 • 동적 접근 제어 기능 • 잘 문서화된 API 인터페이스

• 의도하지 않은 디렉터리 노출 위험 • 파일 시스템 작업 한도 • 신중한 루트 구성 필요 • 클라우드 스토리지 통합 불가 • 잠재적 권한 충돌 가능성

2025년 활성 저장소 업데이트는 향상된 보안 기능과 개선된 오류 보고에 중점을 두지만, 구체적인 릴리스 노트는 공식적으로 게시되지 않습니다.

3. Git

최적 대상: 고효율 코드 저장소 운영

Git MCP 서버는 상태 확인, 차이점 생성, 커밋 작업, 브랜치 관리, 히스토리 분석을 포함한 포괄적인 저장소 관리 기능을 제공합니다.

STDIO 및 원격 서버 구성 모두에서 일하며, 파일 스테이징, 브랜치 생성, 다양한 버전 체크아웃, 파일 콘텐츠 보기, 커밋 기록 검색과 같은 Git 작업에 대한 세밀한 제어를 제공합니다.

이 서버는 AI 에이전트를 유능한 개발 보조 도구로 변환하여 코드 검토 자동화, 배포 관리, 저장소 관리 효율화를 가능하게 합니다.

• Git 상태 확인 및 차이점 비교 기능 • 브랜치 생성 및 체크아웃 기능 • 커밋 및 파일 스테이징 기능 • 저장소 히스토리 및 검색 tools • 원격 및 로컬 서버 배포 옵션

오픈소스 프로젝트인 Git MCP 서버는 설치나 사용에 비용이 발생하지 않습니다. GitHub 저장소를 통해 전체 소스 코드에 접근할 수 있으며 커뮤니티 주도 개선 사항을 제공합니다.

최근 자동화된 코드 검토 워크플로우 프로젝트에서 이 서버는 팀의 수동 Git 작업을 약 60% 감소시켰습니다.

세분화된 차이점 분석 기능과 지능형 브랜치 관리의 결합으로 인해, 우리 에이전트들은 코드 검토 프로세스에 의미 있게 참여할 수 있게 되었습니다. 이는 병합 충돌을 자동으로 식별하고, 이전에는 사람의 개입이 필요했던 해결 전략을 제안하는 것을 가능하게 했습니다.

• 세부적인 Git 작업 제어 • 브랜치 관리 자동화 • 포괄적인 차이점 및 상태 확인 • 히스토리 검색 및 분석 tools • 원격 서버 배포 지원

• Git 작업에만 집중됨 • 기존 저장소 접근 권한 필요 • 임의의 셸 명령어 실행 불가 • CI/CD 시스템과의 한도 통합 • GitHub 전용 기능 미포함

저장소 커밋은 2025년까지 지속되며, 차이점 처리 기능 강화 및 개선된 브랜치 관리 기능을 제공합니다.

4. 기억

최적 적용 분야: 지속성이 매우 높은 지식 그래프 저장소

메모리는 LLM 에이전트를 위한 지식 그래프 기반의 지속적 저장소를 제공하여, 세션 간에 유지되는 구조화된 형식으로 엔티티, 관계 및 관찰 내용을 저장할 수 있게 합니다.

시스템은 실제 세계의 개체를 나타내는 그래프 노드를 생성 및 관리하고, 이들 간 연결을 설정하며, 상황적 관측값을 추가하고, 복잡한 쿼리를 위한 검색 기능을 제공합니다.

이 지속적 기억 아키텍처는 에이전트가 시간이 지남에 따라 이해를 구축하고, 이전 상호작용을 참조하며, 여러 대화 세션에 걸쳐 맥락을 유지할 수 있도록 합니다.

• 그래프 형식의 엔티티 및 관계 저장소 • 에이전트 세션 간 지속적 메모리 • 그래프 검색 및 노드 상세 정보 검색 • 상황 이해를 위한 관측 추적 • 복잡한 추론을 위한 구조화된 데이터 조직화

메모리는 관련 비용이 없는 오픈소스 솔루션으로 운영됩니다.

전체 구현 세부 사항은 GitHub 저장소를 통해 확인할 수 있으며, 개발자들은 해당 저장소에서 문서를 확인하고 개선 사항을 기여할 수 있습니다.

기존 /AI 에이전트는 세션 기억상실증으로 인해 상호작용 사이의 중요한 맥락을 잃어버린다.

테스트 환경에서 메모리는 이 한도를 우아하게 해결했는데, 에이전트들은 며칠에 걸친 프로젝트 협업 전반에 걸쳐 관계 이해를 유지했습니다.

지식 그래프 구조는 상담원이 이전 문제 해결 사례와 고객 선호도를 기억해야 하는 복잡한 고객 서비스 시나리오에서 특히 유용함이 입증되었습니다.

• 세션 간 지속적 메모리 기능 • 구조화된 지식 그래프 저장소 • 엔티티 관계 지도 • 복잡한 쿼리 검색 기능 • 세션 독립적 컨텍스트 보존

• 그래프 스키마 이해 필요 • 일반 데이터베이스 대체용으로 부적합 • 복잡한 관계 학습 곡선 존재 • 한도 쿼리 최적화 기능 • 내장 데이터 내보내기 기능 없음

활성 저장소 유지 관리는 2025년까지 지속되며, 그래프 쿼리 성능 개선 및 관계 모델링 기능 강화가 이루어질 예정입니다.

5. 순차적 사고

가장 적합한 대상: 상세하고 체계적인 다단계 추론 과정

순차적 사고는 /AI 에이전트가 복잡한 문제를 단계 추론 사슬로 분해할 수 있게 합니다.

이러한 유형의 사고 연쇄에는 사고 과정 생성, 아이디어 수정 및 정교화, 대안적 추론 경로 탐색, 적응적 사고 횟수 조정을 통한 역동적 문제 해결 지원이 포함된다.

해당 서버는 체계적인 사고를 위한 구조화된 지침을 제공하여, 에이전트가 연구 작업, 다단계 분석 및 복잡한 의사결정 시나리오를 더 높은 정확성과 투명성으로 처리할 수 있도록 돕는 내성적 사고와 브랜치 논리를 장려합니다.

• 동적 사고 과정 생성 • 아이디어 수정 및 정교화 tools • 대체 추론 경로 탐색 • 적응형 사고 횟수 조정 • 체계적 문제 해결 지침

순차적 사고(Sequential Thinking)는 오픈소스 소프트웨어로 자유롭게 이용 가능합니다. 전체 구현 내용과 사용 지침은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

복잡한 추론 작업은 종종 인간의 문제 해결 방식을 반영하는 구조화된 접근법으로부터 이점을 얻는다.

비교 테스트에서 순차적 사고 방식을 활용한 에이전트는 표준 접근법에 비해 다단계 분석 작업에서 정확도가 40% 향상된 것으로 나타났다.

브랜치 사고 능력은 특히 여러 해결 경로를 평가해야 하는 전략적 플랜 시나리오에서 매우 유용한 것으로 입증되었다.

• 구조화된 다단계 추론 지원 • 브랜치형 사고 순서 처리 기능 • 내성 및 반성 tools • 적응형 복잡성 관리 • 투명한 의사 결정 과정

• 추론 작업에 특화 설계됨 • 단순 작업에는 적용 불가 • 추론 프레임워크에 대한 이해 필요 • 처리 시간 상당한 증가 가능 • 실행 중심 tools와의 통합 한도

2025년까지의 저장소 업데이트에는 추론 패턴 인식 기능 강화 및 복잡한 문제 해결 시나리오를 위한 개선된 가이드라인 문서화가 포함됩니다.

6. 시간

최적 용도: 정확하고 신뢰할 수 있는 시간대 변환

타임 MCP 서버는 두 가지 주요 기능을 통해 정확한 시간 운영 및 시간대 변환을 제공합니다: 지정된 IANA 시간대 형식으로 현재 시간 조회, 그리고 정밀한 처리를 통한 서로 다른 시간대 간 시간 변환입니다.

이 서버는 스케줄링 애플리케이션에서 흔히 발생하는 시간대 계산 오류를 제거하고, 모든 표준 IANA 시간대 식별자를 지원하며, 전 세계 에이전트 배포 환경에서 일관된 시간 처리를 보장합니다.

이 구현은 시간에 민감한 자동화 워크플로우의 정확성과 신뢰성에 중점을 둡니다.

• IANA 시간대별 현재 시간 조회 • 정밀한 시간대 변환 기능 • 모든 표준 시간대 식별자 지원 • 잘못된 시간대 입력에 대한 오류 처리 • 모든 작업에서 일관된 시간 형식 지정

타임 서버는 라이선스 비용이 없는 오픈소스 소프트웨어로 운영됩니다. 구현 및 문서는 GitHub 저장소를 통해 이용 가능합니다.

시간대 처리는 특히 여러 지역에서 협업하는 글로벌 팀에게 자동화 실패의 흔한 원인이 됩니다.

시간의 정밀성과 포괄적인 시간대 지원은 기존 기본 날짜 처리 라이브러리에서 발생하던 스케줄링 충돌을 제거하여, 생산 스케줄링 에이전트에 필요한 신뢰성을 제공합니다.

• 정확한 IANA 시간대 지원 • 명확한 작업 방식을 갖춘 간단한 API • 신뢰할 수 있는 변환 알고리즘 • 최소한의 리소스 요구 사항 • 일관된 출력 형식

• 시간 기반 작업에만 한도 • 달력 또는 일정 관리 기능 없음 • 확장 없이 기본 기능만 제공 • 반복 시간 패턴 지원 불가 • 캘린더 시스템 연동 기능 미지원

저장소 유지 관리는 2025년까지 지속되며, 시간대 데이터 처리 방식에 대한 소규모 개선과 잘못된 입력에 대한 향상된 오류 보고 기능이 제공됩니다.

7. 모든 것

최적 용도: 포괄적인 MCP 프로토콜 기능 테스트

모든 것이 포괄적인 테스트 서버로 기능하며, 다양한 tools와 리소스를 통해 전체 MCP 사양을 구현합니다.

여기에는 에코 작업, 수학적 계산, 장기 실행 프로세스 시뮬레이션, 환경 변수 접근, 샘플 LLM 상호작용, 이미지 검색 기능, 주석이 달린 메시징, 리소스 참조 및 대화형 유도 기능이 포함됩니다.

MCP 클라이언트를 구축하거나 테스트하는 개발자를 위해 특별히 설계된 이 도구는 모든 주요 프로토콜 기능에 걸쳐 극단적인 사례를 실행하고 적절한 구현 패턴의 예시를 제공합니다.

• MCP 프로토콜 데모 완료 • 에지 케이스 테스트 기능 • 모든 tool 유형에 대한 샘플 구현 • 대화형 요구사항 도출 예시 • 환경 변수 및 시스템 접근

모든 것이 오픈소스 테스트 인프라로 운영되며 관련 비용이 없습니다. 개발자는 GitHub 저장소를 통해 완료된 구현에 접근할 수 있습니다.

MCP 클라이언트 호환성을 평가할 때, 모든 것은 구현 격차 및 프로토콜 준수 문제를 식별하기 위한 가장 포괄적인 테스트 환경을 제공자로 제공했습니다.

다양한 tool은 프로덕션 서버에서는 드러나지 않았을 클라이언트 구현의 경계 사례들을 발견하게 해주어, 개발 및 QA 프로세스에 매우 귀중한 역할을 했습니다.

• 포괄적인 프로토콜 적용 범위 • 클라이언트 테스트에 탁월함 • 에지 케이스 식별 • 샘플 구현 패턴 • 다양한 tool 예시

• 생산 환경 사용을 목적으로 하지 않음 • 잠재적으로 불안정한 구현체 • 불필요한 시스템 정보 노출 가능성 • 단순한 테스트 요구사항에 비해 복잡한 설정 • 성능 최적화 중점 없음

2025년에도 활발한 개발이 지속되며, 새롭게 등장하는 MCP 프로토콜 개선 사항을 위한 추가적인 경계 사례와 개선된 테스트 시나리오가 마련됩니다.

8. Slack

최적 대상: 원활하게 통합된 팀 커뮤니케이션 자동화

Slack MCP 서버는 포괄적인 커뮤니케이션 tools를 통해 AI 에이전트를 Slack 작업 공간에 연결하여 일의 효율성을 높입니다.

여기에는 채널 목록 조회, 메시지 게시, 스레드 답글 작성, 반응 관리, 채널 기록 검색, 스레드 대화 접근, 사용자 디렉토리 조회 및 프로필 정보 수집이 포함됩니다.

STDIO 및 스트리밍 가능한 HTTP 전송 프로토콜을 모두 지원하며, OAuth 인증을 지원하는 최신 MCP SDK를 활용하여 에이전트 주도형 워크플로우 자동화를 위한 Slack의 전체 커뮤니케이션 생태계에 보안하고 효율적인 접근을 제공합니다.

• Slack 작업 공간 완료 통합 • 스레드 및 반응 관리 • 채널 기록 및 검색 기능 • 사용자 디렉터리 및 프로필 접근 • 최신 전송 프로토콜 지원

Slack MCP 서버는 설치가 자유롭게 가능하며 표준 Slack API 접근 방식을 사용합니다. 설치 방법은 GitHub 저장소에서 제공됩니다.

팀 커뮤니케이션 자동화는 에이전트가 수동 조정 오버헤드를 크게 줄일 수 있는 고값 활용 사례를 나타냅니다.

이 서버의 포괄적인 Slack 통합 기능, 특히 스레드 관리 및 기록 검색 기능 덕분에 우리 상담원들은 대화 맥락과 사회적 규범을 유지하면서 팀 논의에 의미 있게 참여할 수 있었습니다.

• Slack 기능의 포괄적 지원 • 스레드 및 반응 기능 지원 • 최신 MCP SDK 구현 • OAuth 보안 통합 • 스트리밍 가능한 HTTP 전송

• Slack 권한 설정이 필요합니다 • Slack 생태계로만 제한됩니다 • 봇 토큰 및 팀 ID에 의존성이 있습니다 • 고급 자동화 기능이 없습니다 • 잠재적인 API 속도 제한이 발생할 수 있습니다

2025년 봄 개선 사항에는 스트리밍 가능한 HTTP 전송 개선 사항과 기업 배포를 위한 확장된 OAuth 인증 옵션이 포함됩니다.

9. GitHub

최적 대상: 고급 저장소 및 문제 관리

GitHub MCP 서버는 표준 MCP에서 기대할 수 있는 포괄적인 저장소 관리 기능을 제공합니다.

여기에는 코드 탐색 및 쿼리, 파일 및 커밋 검색, 문제 및 풀 리퀘스트 생성 및 업데이트, 버그 분류 및 관리, GitHub Actions 모니터링, 빌드 실패 분석, 릴리스 관리, 보안 발견 사항 검토, Dependabot 알림 처리, 팀 활동 분석이 포함됩니다.

자체 호스팅 및 원격 배포 구성을 모두 지원하며, 다양한 MCP 클라이언트와 통합되어 개발 팀을 위한 포괄적인 GitHub 자동화 기능을 제공합니다.

• 저장소 관리 자동화 완료 • 문제 및 풀 리퀘스트 라이프사이클 관리 • GitHub Actions 및 CI/CD 모니터링 • 보안 분석 및 Dependabot 통합 • 팀 활동 및 협업 분석

GitHub MCP 서버는 오픈소스로 라이선스 비용이 없습니다. GitHub API 사용은 귀하의 GitHub 플랜에 따라 비용이 발생할 수 있습니다. GitHub 저장소를 통해 서버에 접근하십시오.

개발 워크플로우 자동화는 기본적인 저장소 운영을 넘어서는 포괄적인 GitHub 통합을 통해 상당한 이점을 얻습니다.

이 서버의 CI/CD 모니터링 기능과 자동화된 보안 분석은 개발 담당자들이 다양한 작업에 참여하는 데 필요한 맥락을 제공했습니다.

특히 코드 검토 프로세스, 배포 문제 식별, 그리고 이전에는 전담 DevOps의 주의를 필요로 했던 저장소 품질 기준 유지 관리가 마음에 들었습니다.

• 포괄적인 GitHub 자동화 • CI/CD 및 보안 모니터링 • 대규모 저장소 관리 • 이슈 및 PR 워크플로우 자동화 • 팀 협업 인사이트

• GitHub 액세스 토큰 필요 • API 속도 제한 적용 대상 • 기업 설정 시 복잡한 구성 • 다중 플랫폼 저장소 지원 불가 • GitHub 서비스 가용성에 의존

지속적인 업데이트는 CI/CD 지능 강화와 워크플로우 자동화 기능 개선에 중점을 두고 있으나, 공식 릴리스 노트는 공개적으로 문서화되지 않습니다.

10. Google 드라이브

최적 용도: 간소화된 문서 접근 및 변환

Google Drive의 MCP 서버는 Google Workspace 파일에 대한 AI 에이전트의 보안 접근 및 변환 기능을 제공합니다.

에이전트는 문서를 원활하게 검색하고, Docs를 Markdown으로, Sheets를 CSV로, 프레젠테이션을 일반 텍스트로 내보내 AI 처리를 위한 콘텐츠를 최적화할 수 있습니다.

개발 상태가 중단되었음에도 불구하고, 강력한 형식 변환 기능 덕분에 AI 기반 지식 관리 및 콘텐츠 분석 워크플로우에서 레거시 문서를 활용하는 조직에 이상적입니다.

• Google Workspace 파일 검색 및 접근 • AI 처리를 위한 문서 형식 변환 • 보안 파일 정리 tools • 다양한 형식으로 내보내기 기능 • 공유 드라이브 구조와의 통합

Google Drive MCP 서버는 오픈소스이지만, Google Workspace 사용 시 저장소 및 사용자 요구 사항에 따라 유료 플랜이 필요할 수 있습니다. 서버 구현은 GitHub 저장소를 통해 이용 가능합니다.

문서 관리 자동화는 팀이 조직의 지식을 저장하는 기존 파일 저장소에 대한 안정적인 접근이 필요합니다.

구글 드라이브의 변환 기능은 아카이브 상태임에도 불구하고, 특히 지식 기반 구축 및 콘텐츠 분석 워크플로우를 위해 레거시 문서를 AI가 인식 가능한 형식으로 마이그레이션하는 조직에 유용함이 입증되었다.

• Google Workspace 형식 변환 • 안전한 파일 접근 제어 • 공유 드라이브 구성 지원 • AI 최적화 출력 형식 • 기업용 문서 통합

• 보관된 서버 상태 • 한도 활성 유지보수 • Google API 자격 증명 필요 • 최신 기능 지원 부족 가능성 • 잠재적 호환성 문제

서버 보관 상태는 마지막 업데이트가 2024년경에 이루어졌으며, 현재 개발 또는 유지보수 일정이 없음을 나타냅니다.

11. 자피어

최적 적용 분야: 여러 SaaS 앱에 걸친 광범위한 자동화

Zapier MCP 서버는 8,000개 이상의 SaaS 애플리케이션에 걸친 자동화를 통해 AI 에이전트에 힘을 실어주며, 메시징 및 데이터 입력부터 CRM 업데이트에 이르는 다양한 작업을 처리합니다.

에이전트는 워크플로우 오케스트레이션을 위해 자연어 명령어를 활용하며, Zapier의 보안하고 표준화된 통합 계층의 이점을 누립니다.

이 서버는 포괄적인 크로스 플랫폼 자동화를 통해 수동 조정 노력을 줄이고 생산성을 극대화하려는 팀에게 특히 유용합니다.

• 8,000개 이상의 연결된 애플리케이션 접근 • 30,000개 이상의 자동화된 작업 기능 • 자연어 명령어 처리 • 기업 보안 및 암호화 • 다중 클라이언트 MCP 호환성

Zapier MCP 서버는 연간 결제 시 월 $19.99부터 시작하는 요금제의 유료 플랜을 위한 Zapier 계정이 필요합니다.

무료 계층 이용 가능 여부는 기본 사용량에 적용됩니다. GitHub 저장소를 통해 서버에 접근하세요.

크로스 애플리케이션 자동화는 에이전트 배포의 가장 영향력 있는 활용 사례로, 다양한 SaaS tools 간 작업을 조정하는 능력이 워크플로우 효율성을 기하급수적으로 향상시킵니다.

Zapier의 내부 메트릭에 따르면, AI 기반 자동화를 활용하는 팀들은 수동 작업 조정 시간이 40% 감소했다고 보고하며, 이 서버는 포괄적인 워크플로우 오케스트레이션을 위해 필수적입니다.

• 타의 추종을 불허하는 애플리케이션 적용 범위 • 자연어 명령어 지원 • 기업 보안 표준 준수 • 다중 클라이언트 호환성 • 포괄적인 워크플로우 자동화

• Zapier 구독 필요 • 복잡한 워크플로우 구성의 어려움 • 원격 API 호출 시 잠재적 지연 발생 가능성 • 벤더 종속성 고려 사항 • 고급 자동화 기능 학습 곡선

2024년 중반 개선 사항으로 애플리케이션 적용 범위가 확대되었으며, 자연어 처리 기능이 향상되어 자동화 명령어 해석이 더욱 직관적으로 이루어집니다.

12. 수파베이스

최적 적용 분야: 강력한 백엔드 및 데이터베이스 관리

Supabase의 MCP 서버는 에이전트에게 스키마 관리, SQL 최적화, 환경 구성 등 데이터베이스 라이프사이클 완료 작업을 자연어 제어 방식으로 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.

백엔드 인프라를 관리하는 개발 팀에 이상적이며, 데이터베이스 설정 및 유지 관리 시간을 크게 단축합니다.

서버의 광범위한 자동화 기능은 데이터베이스 운영을 간소화하여, 기존에는 전문적인 노하우가 필요했던 AI 기반 워크플로우를 가능하게 합니다.

• Supabase 프로젝트 라이프사이클 관리 완료하다 • SQL 쿼리 실행 및 최적화 • 데이터베이스 스키마 설계 자동화 • 브랜치 및 환경 관리 • 포괄적인 로깅 및 모니터링

Supabase는 데이터베이스 호스팅을 위해 무료 계층을 제공하며, 유료 플랜은 월 약 25달러부터 시작됩니다. MCP 서버 자체는 오픈소스이며 GitHub 저장소를 통해 이용 가능합니다.

자연어를 통한 백엔드 인프라 관리는 개발 팀이 데이터베이스 시스템과 상호작용하는 방식에 있어 패러다임 전환을 의미합니다.

테스트 시나리오에서 이 서버는 보안 및 최고의 실행 방식을 유지하면서 데이터베이스 구성 시간을 65% 단축하여, 개발 담당자가 이전에는 전문적인 데이터베이스 관리 지식이 필요했던 인프라 결정 과정에 참여할 수 있게 했습니다.

• 자연어 기반의 포괄적인 데이터베이스 제어 • 광범위한 tool 생태계 통합 • 프로젝트 라이프사이클 자동화 • SQL 최적화 기능 • 대규모 인프라 관리

• Supabase 플랫폼에 대한 지식 필요 • 고급 설정을 위한 복잡한 설정 • Supabase 생태계 내에서만 이용 가능 • 데이터베이스 개념 이해 필수 • 자동화에 따른 잠재적 보안 고려 사항

2025년 내내 진행될 적극적인 개발에는 기업의 보안 요구사항을 위한 확장된 tool 지원 범위와 강화된 OAuth 통합이 포함됩니다.

13. 극작가

최적 용도: 결정론적 브라우저 자동화 및 테스트

Playwright의 MCP 서버는 시각적 인식 대신 구조화된 접근성 데이터를 활용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 웹 브라우저 자동화를 가능하게 합니다.

에이전트는 시각 기반 자동화의 복잡성과 오류 없이 탐색, 양식 제출 및 데이터 추출을 위한 워크플로우를 신속하게 실행합니다.

그 결정론적 방법론은 안정적이고 확장 가능한 웹 자동화 및 포괄적인 애플리케이션 테스트가 필요한 팀에게 탁월한 선택지입니다.

• 접근성 트리 기반 브라우저 자동화 • 결정론적 상호작용 방법 • 시각 처리 없이 빠른 실행 • 구조화된 데이터 기반 탐색 • 포괄적인 웹 테스트 기능

Playwright MCP 서버는 라이선스 비용이 없는 오픈소스 소프트웨어로 운영됩니다. 전체 완료 구현체는 GitHub 저장소를 통해 이용 가능합니다.

브라우저 자동화는 일반적으로 시각적 인터페이스 변경 및 타이밍 의존성으로 인해 신뢰성 문제에 시달립니다.

Playwright의 접근성 트리 방식은 테스트 환경에서 이러한 문제를 해결했으며, 시각적 모델 훈련이나 유지보수가 필요하지 않으면서도 기존 스크린샷 기반 방식의 70% 대비 자동화 워크플로우에서 95%의 성공 평가를 제공했습니다.

비전 모델 없이도 가능한 결정론적 자동화 • 구조화된 데이터를 통한 빠른 실행 • 신뢰할 수 있는 상호작용 방법 • 포괄적인 브라우저 지원 • 시각적 훈련 불필요

• 복잡한 페이지 구조 이해 필요 • 시각적 디자인 테스트에 부적합 • 접근성 트리 상호작용을 한도로 함 • 비개발자의 학습 곡선 존재 • 최신 웹 애플리케이션 지원 필요

2025년까지의 저장소 업데이트는 접근성 향상된 트리 파싱과 복잡한 웹 애플리케이션에 대한 자동화 신뢰성 개선에 중점을 둡니다.

14. Notion

최적 대상: 체계적인 작업 공간 AI 통합 솔루션

Notion의 MCP 서버는 원클릭 OAuth 설정으로 AI 에이전트를 Notion 작업 공간에 원활하게 통합하여 즉시 읽기/쓰기 콘텐츠 관리를 가능하게 합니다.

호스팅 솔루션으로 설계되어 문서 생성, 작업 자동화 및 콘텐츠 검색 워크플로우를 간소화합니다.

이 제로 유지보수 통합 솔루션은 지식 관리 프로세스를 간소화하여 수동 문서화 작업 부담을 획기적으로 줄이고 협업 생산성을 향상시킵니다.

• 원클릭 OAuth 작업 공간 연동 • Notion 콘텐츠에 대한 완전한 읽기/쓰기 권한 • AI 최적화 데이터 형식 • 포괄적인 문서 관리 • 유지보수 제로 호스팅 서비스

Notion 플랜은 사용자당 월 약 8달러부터 시작하며, 현재 지원되는 AI 클라이언트에 대해서는 MCP 통합 기능이 무료로 제공됩니다.

Notion은 한도 블록 저장소를 제공하는 무료 플랜을 제공합니다. Notion의 MCP 페이지를 통해 통합 세부 정보를 확인하세요.

지식 관리 자동화는 팀이 조직의 지식을 저장하는 기존 문서 시스템과의 심층적 통합이 필요합니다.

초기 도입자 피드백에 따르면, Notion의 MCP 통합 기능을 사용하는 팀들은 수동 문서 작업이 50% 감소했다고 보고하며, 담당자들은 조직의 형식 표준과 협업 워크플로우를 유지하는 구조화된 콘텐츠를 성공적으로 생성하고 있습니다.

• 원클릭 OAuth 통합 • 쓰기 권한이 포함된 전체 작업 공간 접근 • AI 최적화 콘텐츠 형식 지정 • 호스팅 유지 관리 불필요 • Notion 기능과의 심층 통합

• Notion 계정 및 구독 필요 • 제한된 맞춤형이 가능한 호스팅 서비스 • OAuth 연결 의존성 • 벤더 전용 통합 • 잠재적인 데이터 거주지 고려 사항

2024년 중반 출시 예정이며, 2025년 내내 지속적인 개선이 이루어질 것으로 예상됩니다. 특히 AI 최적화 기능 확대와 작업 공간 통합 기능에 중점을 둘 예정입니다.

15. Sentry

최적 용도: 사전적 오류 모니터링 및 분류

Sentry MCP 서버는 실시간 오류 모니터링, 분류 및 디버깅 워크플로우를 통해 AI 에이전트를 직접 연결합니다.

Seer 통합을 통한 자동화된 문제 해결 기능을 제공하여 오류 처리를 크게 가속화하고 수동 디버깅 노력을 줄입니다.

포괄적인 컨텍스트 통합을 통해 에이전트는 일상적인 오류를 효율적으로 관리하고 복잡한 문제를 에스컬레이션하여 운영 환경에서의 인시던트 대응 시간을 최적화합니다.

• 포괄적인 오류 탐색 및 분류 기능 • Seer 통합을 통한 자동화된 문제 해결 • 스트리밍 가능한 HTTP를 통한 OAuth 인증 • 프로젝트 및 조직 관리 • 고급 디버깅 워크플로우 자동화

Sentry는 무료 요금제를 제공하며, 유료 플랜은 월 약 26달러부터 시작됩니다. 유료 기능에 대한 무료 체험판이 제공됩니다. Sentry MCP 문서를 통해 서버 문서를 확인하세요.

오류 모니터링 자동화는 AI 에이전트가 수동 디버깅 오버헤드를 크게 줄일 수 있는 영향력이 큰 영역을 나타냅니다.

생산 환경 테스트에서 Sentry의 MCP 통합을 활용한 에이전트는 일상적인 오류의 35%를 자동으로 해결했으며, 복잡한 문제는 포괄적인 컨텍스트와 함께 에스컬레이션하여 일반적인 오류 패턴의 평균 해결 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축했습니다.

• 자동화된 오류 해결 기능 • 포괄적인 문제 관리 • 고급 디버깅 컨텍스트 통합 • 스트리밍 전송을 지원하는 OAuth 보안 • 프로덕션 환경에 즉시 적용 가능한 모니터링 자동화

• Sentry 계정 및 구성이 필요함 • 고급 기능 설정 복잡함 • 오류 모니터링 도메인으로 한도됨 • 고급 자동화 학습 곡선 존재 • 자동화로 인한 알림 피로감 발생 가능성

2025년 초 출시에는 실시간 오류 모니터링을 위한 향상된 스트리밍 기능과 함께 Seer 자동 수정 기능 및 강화된 OAuth 통합이 포함됩니다.

16. 벡타라

최적 적용 분야: 고급 기업급 시맨틱 검색 및 검색 결과 추출

벡타라의 MCP 서버는 강력한 의미 기반 검색과 신뢰할 수 있는 생성형 요약 기능을 통해 기업의 정보 검색을 향상시킵니다.

해당 서버는 의미론적 및 어휘적 검색 기술을 정밀하게 결합하여, 에이전트가 정확한 출처를 명시한 답변을 제공하면서도 환각 위험을 완화할 수 있도록 합니다.

대규모 기업 지식 기반에 특히 유용하며, 신뢰할 수 있고 구성 가능한 검색 인프라를 통해 정보 검색 및 검증을 간소화합니다.

키 기능

신뢰할 수 있는 출처 기반의 엔터프라이즈급 RAG(어휘 기반 랜덤 어드벤처) • 구성 가능한 의미론적 및 어휘적 검색 혼합 • 다양한 생성 모델 옵션 • 출처 귀속을 통한 환각 현상 완화 • 대규모 데이터셋을 위한 확장 가능한 코퍼스 관리

가격 책정

Vectara는 무료 체험판을 제공하며, 사용량 요구사항에 따라 월 $9부터 시작하는 유료 플랜을 운영합니다. GitHub 저장소를 통해 서버 구현에 접근할 수 있습니다.

내가 그것을 선택한 이유

기업 검색 및 요약을 위해서는 정확성과 출처 귀속을 균형 있게 조율하는 정교한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능이 필요합니다.

벡타라의 검증된 RAG 접근법은 평가 시나리오에서 기존 검색 방식의 78% 대비 92%의 정확도를 달성했으며, 사실 검증 및 기업 배포를 위한 규정 준수 요건을 가능케 하는 투명한 출처 인용을 제공합니다.

장점과 단점

• 출처 표시 기능이 포함된 엔터프라이즈급 RAG(리서치 어시스턴트 젯) • 구성 가능한 검색 및 생성 매개변수 • 신뢰할 수 있는 출처를 통한 허위 정보 완화 • 확장 가능한 코퍼스 관리 • 고급 의미론적 검색 기능

• Vectara API 설정 및 코퍼스 구성이 필요함 • 검색 및 요약하는 기능으로 한도됨 • 고급 구성에 대한 학습 곡선 존재 • 대규모 사용 시 기업용 가격 정책 적용 • 벤더 전용 RAG 인프라

최근 업데이트

2025년 8월 출시 버전에는 향상된 어휘 보간 제어 기능과 확장된 생성 모델 옵션이 포함되어 검색 결과 품질과 요약하는 정확도가 개선되었습니다.

MCP 서버를 효과적으로 선택하는 방법

최적의 MCP 서버를 선택하려면 통합 복잡성, 보안 상태, 설정 용이성, 가격 구조, 업데이트 유지보수 주기를 평가하여 장기적 실행 가능성과 원활한 에이전트 워크플로우 통합을 보장해야 합니다.

체계적인 평가를 통해 기술적 요구사항과 조직적 제약 조건에 부합하는 MCP 서버를 선택할 수 있습니다.

MCP 서버의 기능

MCP 서버는 세 가지 핵심 역량 영역을 통해 고립된 /AI 에이전트를 협력적인 팀 회원으로 전환하는 표준화된 인터페이스를 제공합니다.

생산 환경 전반에 걸쳐 12개의 서로 다른 서버를 구현한 결과, 가장 성공적인 배포 사례들은 보안성과 유지보수성을 최우선으로 하는 공통된 아키텍처 패턴을 공유하고 있습니다.

플랜* • 자동화된 작업 생성을 통한 프로젝트 조정 • 용량 분석 기반 자원 배분 • 지능형 스케줄링을 통한 타임라인 관리 • 역사적 데이터 분석을 통한 위험 평가

자동화* • 애플리케이션 간 워크플로우 오케스트레이션 • 이질적인 시스템 간 데이터 동기화 • 오류 모니터링 및 자동화된 해결 • 감사 추적 생성 기능이 포함된 규정 준수 보고

협업* • 통합 메시징을 통한 팀 커뮤니케이션 • 지속적 메모리 그래프를 통한 지식 공유 • 투명한 추론 체인을 통한 의사 결정 추적 • 다중 세션 상호작용 간 컨텍스트 보존

MCP 서버의 장점

MCP 서버를 도입한 조직들은 운영 효율성과 팀 협업 효과성에서 상당한 개선을 보고하고 있습니다.

• 빠른 출시: 표준화된 커넥터를 통해 통합 지연 제거• 오류 감소: 자동화된 검증 워크플로로 인적 오류 최소화• 더 나은 의사 결정: 여러 데이터 소스의 포괄적인 컨텍스트를 동시에 활용• 팀 간 협업 강화: 지속적인 지식 관리를 통한 공유된 이해 유지• 확장 가능한 운영: 인력 비례적 증원 없이 증가된 업무량 처리• 규정 준수 보장: 감사 추적 및 규제 보고 요건 자동화• 혁신 가속화: 기술 팀이 일상 업무에서 벗어나 전략적 계획에 집중할 수 있도록 지원

클라이언트 도입 사례에서는 일반적으로 배포 첫 분기 내에 수동 조정 작업이 40~65% 감소하는 성과를 달성합니다.

MCP 서버는 보통 얼마 정도 비용이 드나요?

총 소유권 비용(TCO)을 이해하면 조직이 다양한 배포 시나리오에 걸쳐 MCP 서버 구현을 위한 예산을 효과적으로 책정하는 데 도움이 됩니다.

기본 기능은 무료 서버로 시작하시길 권장하며, 기업용 RAG(Reasoning-Augmented Generation)나 포괄적인 자동화와 같은 전문 기능은 유료 서비스를 추가하시길 권합니다.

기업 배포는 일반적으로 수동 처리 오버헤드 감소로 60일 이내에 완전한 비용 회수를 달성합니다.

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자주 묻는 질문

대부분의 서버는 명확한 문서와 함께 기본적인 노드 또는 Python 설정을 요구합니다. 무료 서버는 일반적으로 30분 이내에 설치됩니다.

가능한 경우 OAuth를 사용하고, API 권한을 제한하며, 자체 호스팅 배포 환경에서는 방화벽을 구성하고, 정기적으로 접근 로그를 감사하십시오.

예, 에이전트는 여러 서버에 동시에 연결할 수 있지만, 리소스 사용량과 API 속도 제한을 모니터링해야 합니다.

저장소 알림을 구독하고, 중요한 워크플로우에 대한 대체 옵션을 유지하며, 스테이징 환경에서 업데이트를 테스트하십시오.

GitHub 저장소에는 문제 트래커가 포함되어 있으며, 커뮤니티 Discord 서버는 실시간 지원을 제공하고, 공급업체 문서에는 문제 해결 가이드가 포함되어 있습니다.

마지막 생각

이 16개의 MCP 서버는 기존 비즈니스 tools와 원활하게 통합되는 정교한 에이전트형 AI 워크플로우 구축의 기반을 제공합니다.

Fetch를 통한 간단한 웹 스크래핑부터 Vectara를 활용한 기업급 시맨틱 검색에 이르기까지, 각 서버는 다중 에이전트 오케스트레이션을 가능하게 하는 표준화된 인터페이스를 유지하면서 특정 자동화 요구 사항을 해결합니다.

무료 서버로 시작하여 사용 사례를 검증한 후, 요구 사항이 발전함에 따라 전문적인 유료 서비스로 확장하세요.