커서(Cursor)용 최고의 MCP 서버 10선 (그리고 실제로 몇 개를 운영해야 하는지)

적절한 Cursor MCP 서버를 추가하면, Cursor의 AI 에이전트는 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

라이브러리에서 최신 문서를 가져오거나, 레포지토리의 커밋 내역을 샅샅이 살펴보거나, 스테이징 사이트를 클릭하며 오류가 발생한 양식을 찾는 상황을 상상해 보세요. 다른 서버와 연동하면, 커서(Cursor)는 동일한 채팅 창에서 프로덕션 오류를 추적하고, 데이터베이스를 쿼리하며, 프로젝트 작업 공간의 작업을 업데이트할 수 있습니다. 서버를 하나씩 추가할 때마다 에이전트가 처리할 수 있는 범위가 확장됩니다.

선택지는 급속히 늘어났습니다. 2025년 12월 기준, Model Context Protocol 프로젝트에는 10,000개의 활성 MCP 서버가 집계되었으며, 커서(Cursor)는 이를 지원하는 주요 플랫폼 중 하나입니다. 선택지가 이토록 많으니, 그중에서 적합한 서버를 추려내는 것이 가장 어려운 부분입니다.

서버에 연결하기 전에 다음을 자문해 보세요: 커서(Cursor)가 해당 서버에서 무엇을 할 수 있을까요? 어떤 데이터를 읽거나 변경할 수 있을까요? 그 정도의 접근 권한을 부여할 만큼 자주 사용할 예정인가요?

커서(Cursor)용 최고의 MCP 서버 한눈에 보기

이 테이블에 소개된 MCP 서버들은 일반적으로 별도의 설치 비용이 없지만, 사용 시 비용이 발생할 수 있습니다. 이용 가능 여부는 제품 플랜, 좌석 유형, API 한도 또는 사용 크레딧에 따라 달라질 수 있습니다. Context7, Figma, Atlassian은 표준 가격 정책과 함께 MCP별 한도를 반드시 확인해야 하는 이유를 잘 보여주는 예시입니다.

또한 특정 인프라 작업에 더 적합하게 구성된 AWS나 Azure와 같은 광범위한 클라우드 플랫폼 툴킷은 이번 목록에서 제외했습니다. Slack도 인시던트 조사와 팀 토론 내용 확인에 도움이 될 수 있지만, 이미 사용 중인 도구와 기능이 중복될 수 있습니다. 두 플랫폼 모두 Cursor에 유효한 옵션으로 남아 있습니다. 이 목록은 일상적인 개발 및 프로젝트 실행에서 명확한 역할을 수행하는 서버에 초점을 맞추고 있습니다.

커서(Cursor)에서 MCP 서버란 무엇인가요?

MCP 서버는 커서(Cursor)의 AI 에이전트에게 연결된 앱, 서비스 및 로컬 환경에서 데이터를 읽거나 작업을 수행할 수 있는 도구를 제공합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 ( Model Context Protocol )은 에이전트가 이러한 도구를 요청하고 결과를 수신하는 방식을 정의합니다.

예를 들어, 커서는 MCP 서버를 사용하여 Sentry 오류 보고서를 가져오거나, Figma 컴포넌트를 확인하거나, ClickUp 작업을 업데이트할 수 있습니다. 각 서버는 사용 가능한 tools를 정의하며, 계정 권한에 따라 에이전트가 액세스하고 변경할 수 있는 항목이 결정됩니다.

Cursor는 세 가지 연결 방식을 지원합니다:

HTTP 기반 서버는 로컬 또는 원격으로 실행할 수 있습니다. 일부 서비스는 OAuth를 사용하기도 하는데, 이를 통해 계정으로 로그인하고 액세스 권한을 승인할 수 있습니다. 하지만 MCP 연결을 에디터 확장 기능과 혼동하지 않도록 주의하세요. 확장 기능은 코드 내 오류 강조 표시, 파일 형식 지정, 에디터 테마 변경 등 Cursor 자체에 기능을 추가합니다.

커서(Cursor)를 위한 최고의 MCP 서버 10선

다음 10가지 옵션은 소프트웨어 개발의 다양한 단계를 아우르며, 각 옵션의 기능, tool 예산, 가격 및 한도를 소개합니다.

1. Context7 (버전별 라이브러리 문서 조회에 최적)

Context7은 코드를 작성하는 동안 Cursor가 라이브러리 문서를 조회할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다. Upstash에서 개발한 이 서버는 문서 인덱스에서 관련 API 설명과 코드 예시를 검색하여, Cursor의 AI 에이전트가 구현 코드를 생성하기 전에 이를 에이전트에 제공합니다.

Next.js 14를 사용 중이고 인증 미들웨어를 만들어야 한다고 가정해 봅시다. Cursor에게 미들웨어를 작성해 달라고 요청하고 프롬프트에 “use Context7”을 추가하세요. 그러면 Cursor는 해당 버전의 Next.js에 대한 문서를 검색하여, 그 버전에 문서화된 메서드와 구문을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 구버전 프레임워크 릴리스나 더 이상 존재하지 않는 메서드를 기반으로 한 코드가 생성될 가능성을 줄일 수 있습니다.

Context7은 문서 검색만 처리합니다. 코드를 실행하거나 애플리케이션을 테스트하지는 않습니다. 단 두 가지 MCP 도구만 노출하기 때문에 Cursor의 도구 예산에 미치는 영향도 비교적 적습니다. 또한 Cursor 규칙을 설정하여 이러한 문서 확인을 자동으로 요청하도록 할 수도 있습니다.

주요 기능

가격

Free Plan에는 월 1,000회의 API 호출이 포함됩니다.

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

Context7은 AI 코딩 도구의 가장 큰 문제점 중 하나인, 즉 구식 지식과 허위 API 정보를 해결합니다. 대부분의 AI 모델은 문서에 대한 실시간 지식을 갖추지 못해, 종종 부정확하거나 더 이상 사용되지 않는 코드를 제안하는 경우가 많습니다. Context7은 채팅 중에 에이전트에게 실시간으로 버전별 문서를 직접 제공함으로써 이 문제를 해결합니다.

한계 사항: 문서 제공 범위는 Context7의 인덱스에 따라 달라집니다. 새로 출시된 패키지 버전이나 문서가 불충분한 라이브러리의 경우 결과가 불완전할 수 있습니다. 버전 정보를 고려한 검색이 올바른 코드 생성을 보장하지는 않으므로, 검색된 문서는 설치된 의존성 및 구현 요구 사항과 대조하여 확인해야 합니다.

2. GitHub MCP 서버 (리포지토리 간 개발 워크플로우에 최적)

다른 저장소의 풀 리퀘스트가 현재 작업 중인 코드에 영향을 미칠 수 있습니다. GitHub MCP 서버를 사용하면 Cursor가 이러한 변경 사항을 확인하고, 문제 토론 내용을 읽으며, 여러 저장소에 걸친 개발 활동을 파악할 수 있습니다. GitHub는 이 서버를 관리하며, 호스팅된 연결과 로컬 연결을 모두 지원합니다.

애플리케이션을 변경하기 전에 Cursor에 다른 서비스의 풀 리퀘스트를 검토하도록 요청할 수 있습니다. 에이전트는 제안된 코드를 검토하고, 검토자의 코멘트를 확인하며, 관련 문제를 찾아낼 수 있습니다. 그러면 로컬 구현에서 해당 변경 사항을 반영하는 데 필요한 맥락을 파악하게 됩니다.

GitHub MCP는 리포지토리 관리, 리뷰, 워크플로우 작업도 지원합니다. 방대한 도구 카탈로그를 통해 Cursor가 액세스할 수 있는 기능을 선택할 수 있습니다. 여러 리포지토리에서 협업하는 팀의 경우, 이를 통해 에이전트가 에디터에서 현재 열려 있는 파일 이외의 개발 기록에도 액세스할 수 있게 됩니다.

주목할 만한 기능

가격

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

2017년부터 웹 개발자로 활동해 온 저에게 GitHub는 웹 개발을 훨씬 더 수월하게 만들어 주었습니다. 코드 관리가 훨씬 깔끔해졌고, 친구나 팀원들과 프로젝트를 공유하는 것도 손쉬워졌습니다. 무엇보다 제가 가장 좋아하는 기능은 AI 커넥터를 위한 MCP 통합 기능입니다. 요즘은 코딩할 때마다 GitHub를 사용하는데, 일상적인 업무와 개인적인 실험 모두에 정말 큰 도움이 되기 때문입니다. 유일한 아쉬움은 GitHub를 더 일찍 시작하지 않았다는 점입니다.

한계점: Cursor가 연결되어 있더라도 GitHub 권한 설정으로 인해 특정 작업이 블록될 수 있습니다. 또한 락다운 모드는 신뢰할 수 없는 저장소 콘텐츠 중 일부만 필터링합니다. 따라서 에이전트가 제안한 변경 사항을 승인하기 전에 직접 검토해야 합니다.

3. Playwright MCP (브라우저 기반 테스트 및 프론트엔드 검증에 최적)

Cursor를 사용하여 프론트엔드 코드를 작성할 경우, Playwright MCP를 통해 실제 브라우저에서 결과를 확인할 수 있습니다. Microsoft에서 개발한 이 서버는 에이전트에게 페이지를 열고, 양식을 작성하고, 컨트롤을 클릭하며, 각 작업 후 발생하는 상황을 검사할 수 있는 tools를 제공합니다.

Cursor는 가입 양식을 생성한 후 Playwright MCP를 통해 테스트할 수 있습니다. 에이전트에게 개발 사이트를 열게 하고, 유효하지 않은 이메일 주소를 입력하게 한 다음, 예상된 유효성 검사 메시지가 표시되는지 확인합니다. 양식 테스트에 실패하면 Cursor는 해당 동작을 분석하고, 코드를 수정한 후 테스트를 반복할 수 있습니다.

Playwright는 또한 페이지 요소에 대한 구조화된 정보를 반환합니다. Cursor는 이 정보를 활용하여 브라우저의 접근성 트리를 통해 버튼, 필드 및 기타 컨트롤을 식별합니다. 테스트 시 시각적 검사가 필요한 경우 스크린샷을 계속 확인할 수 있습니다.

주요 기능

가격

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

Playwright에서 제가 가장 마음에 드는 점은 엔드투엔드 테스트에서 보여주는 뛰어난 안정성입니다. 여러 브라우저(Chromium, Firefox)를 지원하며 최신 웹 앱을 매우 잘 처리합니다. 자동 대기 기능과 내장된 테스트 실행기를 통해 Selenium과 같은 구형 도구들에 비해 테스트가 훨씬 안정적입니다. Playwright MCP는 제가 테스트할 때 가장 먼저 찾는 tool입니다.

한계점: Playwright MCP는 브라우저의 접근성 트리에 의존하는데, 이 트리는 캔버스 기반 인터페이스를 완전히 표현할 수 없습니다. 캔버스 기반 컨트롤을 테스트하려면 Playwright MCP의 선택적 비전 tools가 필요할 수 있습니다. 또한 브라우저 스냅샷은 상당한 컨텍스트를 소모할 수 있으므로, Microsoft는 대량 및 반복적인 테스트의 경우 Playwright CLI를 권장합니다.

4. Figma MCP 서버 (디자인 시스템을 코드로 변환하는 데 가장 적합)

Figma MCP 서버는 Cursor가 디자인 파일의 레이아웃 세부 정보, 스타일 정보 및 컴포넌트 참조에 접근할 수 있도록 해줍니다. 에이전트는 프론트엔드 코드를 작성할 때 이러한 세부 정보를 활용할 수 있습니다.

Cursor에 프레임 링크를 제공하고, 기존 React 컴포넌트를 사용하여 인터페이스를 구축하도록 요청하세요. Figma MCP가 디자인 컨텍스트를 제공하면, Cursor가 프로젝트에 코드를 작성합니다. 또한 에이전트에게 디자인과 일치하는 기존 컴포넌트를 찾아달라고 요청할 수도 있습니다.

Figma의 원격 MCP 서버를 사용하면 Figma에서 디자인을 생성하고 편집할 수도 있습니다. generate_figma_design tool은 실행 중인 웹사이트를 편집 가능한 디자인 레이어로 변환하며, use_figma는 프레임, 컴포넌트, 변수 및 스타일을 생성하거나 업데이트할 수 있습니다. 사용 가능 여부는 MCP 클라이언트에 따라 다르며, 기존 파일을 편집하려면 편집 권한이 필요합니다.

주요 기능

가격

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

저는 Figma를 정말 좋아합니다. 특히 최근 출시된 MCP 기능이 마음에 듭니다. AI 시대에 맞춰 저는 코드를 활용해 Figma로 디자인을 만들고 있는데, 정말 훌륭합니다. 또한 Figma는 특히 Adobe XD와 비교했을 때 사용자 친화적이라고 생각합니다. 사용법을 익히고 나니, 훌륭한 사용자 경험을 제공하는 편리한 도구라는 것을 깨달았습니다. 저는 이 도구를 사용하는 것을 정말 좋아하며, 훌륭한 제품이라고 생각합니다.

한계점: Figma는 유료 플랜에서도 View 및 Collab 좌석의 경우 월 20회 MCP 읽기 호출 한도를 적용합니다. Dev 및 Full 좌석은 일일 허용량이 더 많지만, 분당 한도도 적용됩니다. Cursor를 사용하여 디자인을 자주 조회하는 팀은 더 높은 등급의 좌석이 필요할 수 있습니다.

5. Sentry MCP (프로덕션 오류 디버깅에 최적)

프로덕션 오류는 로컬 코드만으로는 조사하기 어려울 수 있습니다. Sentry MCP는 오류 보고서, 성능 추적 정보 및 기타 진단 데이터를 Cursor로 가져옵니다. 에이전트는 실행 중인 애플리케이션에서 발생한 상황을 분석하고, 그 증거를 바탕으로 오류 원인을 조사할 수 있습니다.

릴리스로 인해 예기치 않은 오류가 발생하면, 커서는 보고된 문제를 조회하여 스택 트레이스를 분석할 수 있습니다. 그런 다음 스택 트레이스를 로컬 코드와 대조하여 수정안을 제안합니다. 사용자는 제안된 변경 사항과 이를 유발한 진단 정보를 함께 검토할 수 있습니다.

Sentry는 OAuth 인증을 지원하는 호스팅 연결을 제공합니다. 조사 목적에 따라 특정 조직이나 프로젝트로만 접근을 제한할 수 있습니다. 이를 통해 개발 중에도 프로덕션 오류 데이터를 이용할 수 있으며, 보고서를 에디터로 복사할 필요가 없습니다.

주요 기능

가격

이벤트 발생량, 사용 허용량 및 선택적 서비스는 최종 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

Sentry에서 제가 가장 마음에 드는 점은 실시간 오류 모니터링과 상세한 스택 트레이스 기능으로, 이를 통해 근본 원인을 정확히 파악하고 문제를 신속하게 해결할 수 있다는 것입니다. 대시보드는 깔끔하고 탐색하기 쉬우며, 성능 모니터링 및 이슈 그룹화 같은 기능은 문제 해결 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 개발자가 문제를 더 빨리 발견하고 신속하게 해결할 수 있도록 지원함으로써 애플리케이션의 안정성을 높여줍니다.

한계점: Sentry MCP는 Seer 없이도 오류를 가져올 수 있지만, AI 기반 근본 원인 분석 및 자동 수정 기능을 사용하려면 유료 Seer 액세스가 필요합니다. 또한 MCP 서버가 자체 호스팅된 Sentry 인스턴스에 연결된 경우 Seer의 tools를 사용할 수 없습니다. Cursor는 Seer 없이도 MCP를 통해 가져온 오류 보고서와 스택 트레이스를 활용하여 문제를 조사하고 코드 수정 사항을 제안할 수 있습니다.

6. Supabase MCP (스키마 기반 백엔드 개발에 최적)

데이터베이스 기반 기능을 사용하려면 프로젝트의 테이블, 열 및 관계에 대한 정확한 정보가 필요합니다. Supabase MCP는 Cursor가 프로젝트의 데이터베이스 스키마에 직접 액세스할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터베이스 쿼리, 프로젝트 로그 및 승인된 개발 작업도 지원합니다.

API 엔드포인트를 작성하기 전에, Cursor는 데이터베이스 스키마를 분석하여 관련된 테이블을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 기존 구조를 기반으로 쿼리를 생성할 수 있습니다. 해당 기능에 스키마 변경이 필요한 경우, 에이전트가 검토를 위해 마이그레이션 내용을 준비해 드립니다.

Supabase는 개별 프로젝트에 대한 액세스를 제한하고 쓰기 작업을 한도 내에 유지하는 제어 기능을 제공합니다. 검토를 위해 읽기 전용 연결을 사용하거나 개발 작업을 위해 추가 권한을 부여할 수 있습니다. 일부 MCP 작업은 데이터베이스 레코드와 스키마를 수정할 수 있으므로 이러한 선택은 중요합니다.

주목할 만한 기능

가격

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

사용법이 매우 간단하고 문서화도 정말 잘 되어 있습니다. 주요 AI 에이전트 코드 도구들은 모두 MCP를 통해 이미 이 플랫폼에 연결되어 있어 시작하기가 쉽습니다. DB, 인증(Auth), 엣지 기능(Edge Functions)과 관련된 모든 과정을 간소화해 주기 때문에, 시스템 연결 작업 대신 개발 자체에 더 집중할 수 있습니다.

한계점: Supabase의 파괴적 SQL에 대한 추가 확인 기능은 MCP 클라이언트가 해당 확인을 지원하는지에 따라 달라지며, 모든 유해한 쿼리를 잡아내지 못할 수도 있습니다. 이 안전 장치에만 의존하지 말고, 제한된 개발용 연결을 사용하십시오. 데이터베이스 브랜칭 기능은 여전히 실험 단계이며 유료 플랜에서만 사용할 수 있습니다.

7. Linear MCP (문제 중심 엔지니어링 팀에 가장 적합)

Linear에서 개발을 관리하는 팀을 위해, Linear MCP는 문제 기록을 Cursor로 직접 가져옵니다. 이 연결을 통해 에이전트는 인증된 연결을 통해 문제 설명, 프로젝트 세부 정보 및 팀 댓글에 액세스할 수 있습니다.

Cursor는 코드 변경을 시작하기 전에 Linear 문제를 불러올 수 있습니다. 수락 기준을 확인하고, 관련 문제를 검토하며, 토론에 기록된 모든 결정을 읽을 수 있습니다. 구현 내용을 검토한 후, 에이전트는 쓰기 권한이 있는 경우 완료된 작업 내용을 문제에 업데이트할 수 있습니다.

Linear는 MCP 서버를 원격으로 호스팅하며 OAuth 인증을 지원합니다. 정보 조회만 필요한 개발자는 별도의 읽기 전용 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 모든 코딩 세션에 기록 수정 권한을 부여하지 않으면서도 프로젝트 기록을 개발 과정과 연결된 상태로 유지할 수 있습니다.

주요 기능

가격

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

이 도구의 속도와 반응성이 정말 마음에 듭니다. 필요한 필드를 쉽게 찾을 수 있고, 팀원들과 링크를 공유하기 쉬운 점도 마음에 듭니다. GitHub 연동 기능도 정말 좋아합니다. 또한 이 도구와 연동하여 자동으로 문제를 분류해 주는 MCP 서버들도 마음에 듭니다.

한계점: 각 Linear MCP 인증 세션은 하나의 작업 공간에만 연결됩니다. 다른 작업 공간으로 전환하려면 별도의 인증 컨텍스트가 필요하기 때문에, 여러 작업 공간을 관리하는 팀의 경우 설정에 추가적인 부담이 발생합니다.

8. Atlassian Rovo MCP 서버 (Jira 및 Confluence 기반 개발에 최적)

Atlassian Rovo MCP 서버를 사용하면, Cursor는 단일 연결을 통해 Jira 문제, Confluence 콘텐츠 및 지원되는 소스 리포지토리를 처리할 수 있습니다.

Cursor에 Jira 문제를 가져오도록 요청하거나, 관련 Confluence 페이지의 두 버전을 비교할 수 있습니다. 비교 결과를 통해 문서에서 변경된 내용을 확인할 수 있으므로, 코드를 편집하기 전에 최신 요구 사항을 확인해야 할 때 유용합니다. 소스 리포지토리가 연결되어 있다면, Cursor는 변경된 기능을 검색하고 해당 기능이 다른 곳에서 어떻게 사용되고 있는지 찾아낼 수도 있습니다.

Atlassian MCP v2는 문서 및 코드 검색 작업은 물론, Jira 업데이트 및 기타 프로젝트 작업을 지원합니다. 연결은 기본적으로 OAuth 2.1을 사용하며 사용자의 계정 권한을 따릅니다. 조직 관리자는 에이전트가 수행할 수 있는 읽기, 쓰기 및 검색 작업을 제어할 수도 있습니다.

주요 기능

가격

Jira 클라우드:

Confluence 클라우드:

가격은 월별 청구 보기이며, 팀의 크기에 따라 달라질 수 있습니다.

평가

아래 평가는 Jira를 기준으로 한 것입니다. 인용된 리뷰는 Atlassian의 더 광범위한 소프트웨어 제품군에 대해 다루고 있습니다.

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

이 도구의 가장 큰 장점은 기술 팀 간의 협업을 얼마나 잘 지원하는지입니다. 이슈 추적, 스프린트 계획 수립, 문서화 등이 모두 체계적으로 구성되어 있어 프로젝트를 원활하게 진행하고, 모든 구성원이 어떤 작업을 하고 있는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 개발 워크플로우와 원활하게 통합되어 엔지니어들이 과도한 부담 없이 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

한계점: Atlassian MCP는 Jira 워크플로우를 검토하고 변경 사항을 준비할 수 있지만, 실제 적용은 Jira의 워크플로우 에디터에서 직접 수행해야 합니다. 또한 API 토큰 연결로는 OAuth 2.1이 필요한 코드 검색 도구에 접근할 수 없습니다.

9. ClickUp MCP (코딩 작업과 프로젝트 실행을 연결하는 데 가장 적합)

ClickUp MCP는 https://mcp.clickup.com/mcp에 호스팅된 서버를 통해 Cursor를 ClickUp 작업 공간에 연결합니다. 이를 통해 외부 AI 어시스턴트가 인증된 MCP 도구를 사용하여 지원되는 ClickUp 작업, 문서, 댓글 및 작업 공간 데이터에 액세스할 수 있습니다.

기능이 QA 단계에 진입할 준비가 되면, 커서는 ClickUp 작업을 업데이트하여 구현 세부 정보를 반영하고 관련 채팅 채널에 인계 메시지를 게시할 수 있습니다. 제품 및 QA 팀은 동일한 작업 공간에서 변경 사항을 추적할 수 있으며, 엔지니어링 팀은 계속해서 커서에서 작업을 진행합니다. 이를 바탕으로 Brain²는 태스크, 문서, 채팅 전반의 맥락을 활용하여 진행 상황을 요약하고, 장애 요인을 파악하며, 후속 질문에 답변할 수 있습니다. 또한 팀은 이를 활용하여 상태 업데이트를 생성하고, 출시 전에 여전히 주의가 필요한 사항을 파악할 수 있습니다.

ClickUp은 엔지니어링 분야를 넘어선 업무도 지원하므로, 소프트웨어 변경 사항이 제품, 운영 및 기타 팀과 관련될 때 이 연결이 유용하게 활용됩니다. 이 서버는 모든 ClickUp 플랜에서 사용할 수 있으며, 사용 한도는 작업 공간 구독 및 AI 애드온에 따라 달라집니다.

주요 기능

가격

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

맞춤형 시스템을 구축할 수 있는 능력 덕분에 ClickUp은 강력한 자산이지만, AI 구현과 우리가 수행하는 업무에 완벽하게 맞춰 조정할 수 있는 기능 덕분에 ClickUp은 단순한 도구가 아니라 마치 확장된 직원 한 명을 둔 것과 같습니다! ClickUp 내부의 일뿐만 아니라 끊임없이 확장되는 다양한 통합 기능과 AI MCP 커넥터를 통해 외부 일까지 연결함으로써, 박수를 보낼 만한 정말 놀라운 업무 hub 경험을 선사합니다. 이 플랫폼의 속도, 안정성, 전반적인 성능은 타의 추종을 불허하며, 그 가치와 투자 수익률(ROI)은 솔직히 말해 비교할 수 없을 정도입니다. 이 tool 하나만으로도 우리는 수개월의 시간을 절약했습니다. 이 말 외에 더 할 말이 없을 정도입니다. 한번 사용해 보신다면, 과감하게 AI를 연결하고 적극적으로 활용해 보세요. 얼마나 많은 성과를 낼 수 있는지 놀라실 겁니다.

한계점: MCP 사용량에는 롤링 방식의 속도 제한이 적용되므로, 자동화된 호출이 잦은 팀은 대용량 워크플로우를 설계하기 전에 작업 공간 허용 한도를 확인해야 합니다.

10. Notion MCP (기술 사양 및 지식 검색에 가장 적합)

Notion MCP를 통해 Cursor는 사용자가 코드를 작성하는 동안 문서를 불러오고, 작업 공간 콘텐츠를 검색하며, 지원되는 데이터베이스 레코드를 처리할 수 있습니다.

애플리케이션의 인증 흐름을 변경하기 전에 에이전트에게 아키텍처 문서를 지정할 수 있습니다. Cursor는 해당 사양을 가져와 구현 과정에서 요구 사항을 활용합니다. 문서가 변경되더라도, 채팅창에 콘텐츠를 직접 붙여넣기할 필요 없이 에이전트가 최신 버전을 자동으로 가져올 수 있습니다.

Notion은 자체 MCP 서버를 호스팅하며 인증에 OAuth를 사용합니다. 이 연결을 통해 구조화된 데이터베이스 쿼리와 특정 문서 편집이 가능하며, 해당 플랜에서는 AI 검색 기능도 이용할 수 있습니다.

주요 기능

가격

평가

한 G2 사용자는 다음과 같이 말했습니다:

회사 wiki를 매우 쉽게 관리할 수 있게 해주는 완벽한 워크북입니다. 하위 페이지 기능은 매우 강력하며, 새로운 AI 기능 덕분에 프로젝트 문서를 최신 상태로 유지하기가 더 쉬워졌습니다. 직접 만들거나 템플릿을 사용할 수 있는 유연성이 매우 뛰어납니다. 주요 LLM AI 도구와의 MCP 연결 덕분에 통찰력 있는 운영 지식을 문서화하고 조직 내 정보의 벽을 허물기에 매우 유용합니다.

한계점: Notion MCP는 작업 공간에서 AI 검색을 사용할 수 없는 경우 키워드 검색으로 대체됩니다. 마지막 편집 날짜나 콘텐츠 상태와 같은 고급 필터도 Business 또는 Enterprise 요금제가 필요합니다. 요청한 필터를 사용할 수 없는 경우, Notion은 해당 필터를 제거하고 알림과 함께 더 광범위한 결과를 반환합니다.

Cursor에서 실제로 몇 개의 MCP 서버를 운영해야 할까요?

일반적인 개발의 경우, MCP 서버 두세 개가 실용적인 시작점입니다. 이렇게 하면 자주 사용하는 서비스에 Cursor가 접근할 수 있으면서도 거의 필요하지 않은 tools는 추가하지 않아도 됩니다. 예시로는 Context7이 라이브러리 문서를 처리할 수 있고, GitHub는 풀 리퀘스트와 저장소 활동을 담당합니다. 프로젝트에 필요한 경우 Playwright, Figma 또는 Supabase를 추가하면 됩니다.

서버의 수만으로는 해당 서버가 제공하는 도구의 수를 파악하기 어렵습니다. Context7은 두 가지 도구를 제공하는 반면, GitHub는 수십 가지를 제공할 수 있습니다. 2026년 1월, Cursor는 필요에 따라 MCP 도구 설명을 불러오는 동적 컨텍스트 검색 기능을 도입했습니다. 내부 테스트 결과, Cursor는 에이전트 토큰 사용량이 46.9% 감소했다고 보고했습니다. 이는 대규모 설정에 도움이 되지만, 접근 권한, 속도 제한 및 비용은 여전히 각 서버에 따라 달라집니다.

다음은 고려해 볼 만한 몇 가지 설정입니다:

Cursor는 글로벌 및 프로젝트 수준의 MCP 구성도 지원합니다. 여러 프로젝트에서 공통으로 사용하는 서버는 글로벌 설정에 저장해 두세요. 필요할 때 단일 코드베이스에 대한 전용 연결을 추가하고, 작업이 완료되면 비활성화하세요. GitHub에서는 노출할 툴셋을 선택할 수 있으므로 전체 카탈로그를 모두 활성화할 필요는 없습니다.

접근 권한 설정에도 그만큼 신중을 기해야 합니다. 문서를 조회하거나, 문제를 검토하거나, 오류 보고서를 확인하는 데는 읽기 전용 권한만으로도 충분합니다. 작업에 필요한 경우에만 쓰기 권한을 부여하고, 작업이 실행되기 전에 해당 내용을 검토하십시오.

목표는 커서(Cursor)에 불필요한 접근 권한을 부여하지 않으면서도 필요한 tools를 손쉽게 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

Cursor에 MCP 서버를 추가하는 방법은 무엇인가요?

Cursor 마켓플레이스를 통해 MCP 서버를 설치하거나 직접 구성할 수 있습니다. 마켓플레이스를 사용하려면 맞춤형 > MCP를 열고, 서버를 검색한 다음 Cursor에 추가를 클릭하세요. 서비스에 인증이 필요한 경우 로그인 단계를 따르세요.

맞춤형 연결을 하려면 새 MCP 서버 추가를 선택하거나 mcp.json 파일을 직접 편집하세요. Cursor는 두 가지 구성 위치를 지원합니다:

Cursor는 두 파일을 모두 통합합니다. 각 파일에 동일한 서버 이름이 나타날 경우, 프로젝트 수준의 구성이 우선순위를 가집니다. 여러 프로젝트에서 공통으로 사용하는 tools는 전역 파일에 보관하고, 특정 프로젝트 전용 서버는 개별 프로젝트에 추가하세요.

다음은 ClickUp의 호스팅형 MCP 서버와 Microsoft의 Playwright MCP를 사용한 예시입니다:

ClickUp 연결은 OAuth를 사용하므로, Cursor에서 액세스 권한을 승인하라는 프롬프트가 표시됩니다. Playwright는 npx를 통해 로컬에서 실행됩니다. 패키지 버전은 공개된 릴리스인 0.0.83으로 핀되어 있어, 명령어가 자동으로 최신 버전으로 전환되는 것을 방지합니다. 그래도 업데이트를 확인하고 신뢰할 수 있는 출처에서 패키지를 설치해야 합니다.

API 키가 필요한 서버의 경우, Cursor는 구성 파일에서 "API_KEY": "${env:SOME_API_KEY}"와 같은 환경 변수 참조를 지원합니다. Cursor가 접근할 수 있는 환경에서 변수를 설정한 다음, mcp.json에서 이를 참조하세요. 이렇게 하면 비밀 정보를 파일 외부에 보관할 수 있습니다.

변경 사항을 저장한 후 Cursor를 다시 시작하고 Customize > MCPs를 열어 연결 상태를 확인하세요. 사용 가능한 tools를 확인하고 필요 없는 서버는 비활성화할 수 있습니다. 연결에 실패한 경우, Cursor의 Output 패널을 열고 MCP Logs를 선택하여 오류 내용을 확인하세요.

주의해야 할 MCP 보안 위험 요소

MCP 서버를 연결한다는 것은 해당 서버에 실제 접근 권한을 부여하는 것을 의미합니다. 로컬 서버는 사용자의 컴퓨터에서 파일을 읽고 명령어를 실행할 수 있습니다. 원격 서버는 GitHub나 Slack과 같은 서비스에서 사용자의 계정을 통해 작동합니다. 또한 Cursor의 에이전트는 도구 설명부터 데이터에 이르기까지 각 서버가 반환하는 내용을 읽고, 이에 따라 조치를 취할 수도 있습니다.

2025년, 연구원들은 공격자들이 도구 설명, 구성 파일, 유출된 키를 통해 이러한 신뢰를 악용할 수 있는 방법을 밝혀냈습니다. 첫 번째 발견은 2025년 4월, Invariant Labs가 도구 포이즌 공격을 시연한 때였습니다. 공격자들은 MCP 도구 설명, 즉 에이전트에게 각 도구의 기능을 알려주는 텍스트 안에 명령어를 숨겼습니다. Cursor의 승인 프롬프트에 해당 명령어가 전체적으로 표시되지 않았더라도, 에이전트는 그 명령어를 읽고 실행할 수 있었습니다.

2025년 7월, Check Point Research는 커서가 승인된 MCP 구성을 처리하는 방식에 존재하는 결함인 ‘MCPoison’을 개인으로 공개했습니다. 서버를 승인한 후에는 프로젝트의 mcp.json 파일에 쓰기 권한이 있는 사람이라면 누구나 해당 서버가 실행하는 명령어를 변경할 수 있었습니다. Cursor는 다시 승인을 요청하지 않았기 때문에, 프로젝트를 다음에 열 때 새로운 명령어가 실행될 수 있었습니다. Cursor는 이후 업데이트를 통해 이 결함을 수정했습니다. 이제 승인된 MCP 구성을 변경하면 사소한 수정이라도 새로운 승인 프롬프트가 트리거됩니다.

이러한 구성 파일은 인증 정보를 유출할 수도 있습니다. GitGuardian의 ‘State of Secrets Sprawl 2026’ 보고서에 따르면, 공개 GitHub에서 MCP 관련 구성 파일에 노출된 고유한 비밀 정보가 24,008건 발견되었으며, 그중 2,117건은 유효한 것으로 확인되었습니다. 일부 설정 가이드에서는 API 키를 구성 파일이나 명령어 아규먼트에 그대로 붙여넣는 방법을 보여줍니다. 이러한 예시를 공유 레포지토리에 복사해 두면, 접근 권한이 있는 사람이라면 누구나 키를 복사하여, 해당 키가 여전히 유효한 경우 이를 악용할 수 있습니다.

Cursor는 mcp.json에서 ${env:NAME} 참조를 지원하며, 이는 사용자의 컴퓨터에 설정된 환경 변수에서 키를 가져옵니다. 이를 통해 키가 mcp.json에 직접 포함되지 않으므로, 구성을 커밋하거나 공유할 때 키가 노출될 가능성을 줄일 수 있습니다. 다만, 키가 저장된 컴퓨터의 보안을 철저히 유지하고 각 키에 필요한 한도 이상의 접근 권한만 부여해야 합니다.

Cursor MCP를 위한 보안 체크리스트

중요한 일에 커서(Cursor)의 접근 권한 부여하기

커서(Cursor)가 수행해야 할 작업에 따라 MCP 서버를 선택하고, 각 작업에 필요한 한도 내에서만 접근 권한을 제한하세요. 여기에는 코드 검토 준비가 완료된 후 에이전트가 작업 결과를 기록하는 위치도 포함됩니다.

리뷰어와 QA 담당자는 무엇이 변경되었는지, 그 이유는 무엇인지, 그리고 아직 테스트가 필요한 부분이 무엇인지 파악해야 합니다. ClickUp MCP를 사용하면 Cursor가 해당 세부 정보를 관련 작업에 추가하고 ClickUp 채팅에 인계 노트를 남길 수 있으므로, 다음 담당자는 코딩 세션 기록을 일일이 검색하지 않고도 바로 일을 이어갈 수 있습니다.

Brain²는 이러한 작업 업데이트, 문서, 대화를 활용하여 진행 상황을 요약하고 프로젝트 관련 질문에 답변할 수 있습니다. 개발 세부 정보는 검토, QA, 릴리스 과정을 통해 팀이 계속 확인할 수 있습니다.

Cursor용 MCP 서버에 관한 자주 묻는 질문

Cursor 탭에서 MCP 서버를 사용할 수 있나요?

MCP tools는 플랜 모드를 포함하여 커서(Cursor)의 에이전트 채팅에서 작동합니다. 커서 탭(Cursor Tab)은 인라인 코드 제안을 처리하며 MCP tools를 직접 호출하지 않습니다. 커서가 MCP 서버를 통해 정보를 가져오거나 작업을 수행하도록 하려면 에이전트 채팅을 사용하십시오.

Cursor에서 이미 Git 명령어를 실행할 수 있다면 GitHub MCP가 필요한가요?

꼭 그렇지는 않습니다. 커서(Cursor)는 Git 명령어를 사용하여 로컬 변경 사항을 확인하고, 브랜치를 생성하며, 커밋을 관리할 수 있습니다. GitHub MCP를 추가하면 풀 리퀘스트 검토, 이슈 토론, Actions 워크플로우, 리포지토리 보안 분석 결과 등 호스팅된 GitHub 데이터에 대한 액세스 권한이 제공됩니다. 작업이 이러한 기록에 의존하거나 여러 저장소에 걸쳐 있는 경우 추가하는 것이 좋습니다.

MCP 서버를 사용해야 할까요, 아니면 커서 스킬을 사용해야 할까요?

Cursor 스킬을 사용하여 에이전트에게 코드 검토나 릴리스 준비와 같은 반복 가능한 프로세스를 가르치세요. 에이전트가 외부 서비스와 체계적인 연결이 필요할 때는 MCP를 사용하세요. 스킬에는 스크립트를 포함하거나 기존 tools를 호출할 수도 있습니다. 워크플로우에 지침과 실시간 데이터가 모두 필요한 경우 이 두 가지를 결합할 수 있습니다.

Cursor가 사용할 MCP tools를 자동으로 선택하나요?

네. Cursor의 MCP 문서에 따르면, 에이전트는 요청과 관련된 사용 가능한 MCP tools를 선택합니다. 또한 도구나 서버 이름을 명시적으로 지정할 수도 있습니다. Cursor는 채팅창에 tool 호출 내역을 표시하므로, 여기서 아규먼트와 응답을 확인하여 에이전트가 무엇을 사용했는지 파악할 수 있습니다.

Cursor와 Claude Code에서 동일한 MCP 서버를 사용할 수 있나요?

네. 두 도구 모두 Model Context Protocol을 지원하므로, 호환되는 서버는 어느 도구에서나 작동할 수 있습니다. 단, 연결 설정은 각각 별도로 구성해야 합니다. Cursor는 mcp.json을 사용하는 반면, Claude Code는 claude mcp add 명령어와 프로젝트 수준의 mcp.json 파일을 지원합니다.