클로드 MCP·Gemini MCP 연동 방법 2026, MCP 서버 9곳

MCP 연동은 AI 도구 설정에 MCP 서버 주소나 실행 명령을 한 줄 넣는 일이에요. 클로드 MCP는 데스크톱 설정 파일이나 커넥터 화면, Claude Code 명령으로 붙여요. Gemini MCP 연동은 Gemini CLI·안티그래비티의 설정 파일, Gemini 앱, API 코드 중 쓰는 곳에 맞춰 해요. 직접 재 보니 원격 MCP 서버는 도구 한 번 부르는 데 57ms 걸렸어요. 클로드·제미나이·ChatGPT·VS Code·커서 등 9곳의 연결법을 모았어요.

글 서순명(솔리드그루 이사 · 웹 에이전시·SI 프로젝트 PM 10년) · 운영 솔리드그루(사업자 875-44-00335 · 02-6933-6229 · support@futureinfra.ai) · 처음 작성·실측 2026-10-01 서울 · 클로드·Gemini·ChatGPT 부분 다시 확인 2026-10-27 ·이용약관 · 개인정보처리방침

이 글은 MCP 서버를 직접 운영하는 퓨쳐인프라가 썼어요. 속도 실측은 저희 서버와 직접 만든 시험용 서버로만 했고, 남의 서비스는 공식 문서만 봤어요.

MCP 연동이란? MCP 서버는 뭐예요?

MCP(Model Context Protocol)는 AI 와 다른 서비스를 잇는 공통 규격이에요. MCP 서버는 이 규격으로 AI 에게 도구를 내주는 프로그램이에요. GitHub 이슈 읽기, 파일 정리, 서버 만들기 같은 기능이 도구가 돼요.

MCP 연동은 내가 쓰는 AI 도구에 MCP 서버를 등록하는 일이에요. 등록하면 AI 가 그 서버의 도구 목록을 받아 와서 필요할 때 직접 불러요. 클로드·제미나이·ChatGPT 는 모두 MCP 서버를 붙이는 쪽(클라이언트)이에요.

쉽게 말하면 멀티탭(AI 도구)에 플러그(MCP 서버)를 꽂는 일이에요. 콘센트 모양이 같아서 어느 회사 플러그든 꽂혀요. MCP 가 무엇인지는 MCP 뜻 정리 글에 따로 적어 두었어요. 이 글은 꽂는 방법에만 집중해요.

원격(HTTP)과 로컬(stdio)은 뭐가 달라요?

MCP 서버는 두 가지예요. 인터넷 너머에서 도는 원격 서버와, 내 컴퓨터에서 켜지는 로컬 서버예요. 설정에 넣는 것부터 달라요.

속도도 재 봤어요. 원격은 퓨쳐인프라 MCP 서버에 보냈어요. 로컬은 파이썬 표준 기능만으로 작은 stdio 서버를 만들어 썼어요. 같은 요청을 5번씩 보내 가운데 값을 적었어요. 퓨쳐인프라는 이 MCP 서버를 운영하는 회사라서, 남의 서버가 아닌 저희 서버로만 쟀어요. 잰 곳은 서울 사무실(국내 광대역)의 Windows 11 PC, 파이썬 3.12.8 이에요.

원격 HTTP · 퓨쳐인프라 MCP 로컬 stdio · 직접 만든 작은 서버

원격은 한 번 오갈 때마다 약 57ms(인터넷 왕복)가 들었어요. 로컬은 프로그램을 켜는 데 32.5ms, 그다음부터는 0.1ms 도 안 걸렸어요.

표로 보기

단계	원격 HTTP(퓨쳐인프라)	로컬 stdio(직접 만든 서버)
연결 시작(initialize)	66.6ms (61.3~93.4)	32.5ms (프로그램 켜기 포함)
도구 목록 받기(tools/list)	57.0ms (34.4~58.3)	0.06ms
도구 한 번 부르기(tools/call)	57.3ms (44.5~73.7)	0.05ms

원격은 매번 인터넷을 한 번 오가요. 그래서 도구 한 번에 57ms 쯤 들어요. 0.1초도 안 되는 시간이에요. 로컬은 프로그램을 켜는 시간만 들고, 그다음은 거의 0이에요. 다만 실제 로컬 서버는 npx 로 패키지를 받아 켜는 일이 많아 첫 실행이 이보다 길어요.

어느 쪽이든 AI 가 생각하는 시간에 비하면 아주 짧아요. 그러니 속도보다 무엇을 다루느냐로 고르면 돼요. 내 파일이면 로컬, 클라우드 서비스면 원격이에요.

MCP 연동 방법, 도구별 한 장 요약

각 회사 공식 문서를 직접 열어 확인한 내용이에요. 클로드·제미나이·ChatGPT 줄은 2026년 10월 27일, 나머지는 10월 1일에 확인했어요. 근거 칸을 누르면 그 문서로 가요. 자세한 따라 하기는 아래 도구별 칸에 있어요.

도구마다 받는 연결 방식과 로그인 방법도 달라요. 원격 서버를 붙일 때 이 표부터 보면 헛걸음이 줄어요.

"—"는 공식 문서에서 따로 확인하지 못한 칸이에요. 인텔리제이의 IDE 를 MCP 서버로 쓰는 기능은 2025.2 버전부터예요.

클로드 MCP 연동 방법 — 데스크톱·claude.ai·Claude Code

클로드는 MCP 서버를 붙이는 길이 세 갈래예요. 내 PC 의 로컬 서버는 데스크톱 설정 파일, 인터넷의 원격 서버는 커넥터 화면, 터미널에서는 Claude Code 명령이에요.

클로드 데스크톱 MCP 설정(Claude Desktop, 로컬 서버)

근거(2026-10-27 확인) · MCP 공식 「로컬 서버 연결」

로컬 서버는 설정 파일에 적어요. 클로드 데스크톱 창 안의 설정 말고, 메뉴 막대의 Claude 메뉴 → Settings 를 열어요. 그다음 Developer 탭 → Edit Config 를 누르면 파일이 열려요. 파일이 없으면 새로 만들어 줘요.

• 맥은 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 이에요.
• 윈도우는 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 이에요.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\내이름\\Desktop"]
    }
  }
}

저장한 뒤 클로드를 완전히 종료하고 다시 켜요. 입력창 왼쪽 아래 + 메뉴의 커넥터(Connectors)에 서버 이름이 보이면 성공이에요. 윈도우 경로는 역슬래시를 두 번(\\) 써야 JSON 이 깨지지 않아요.

클로드 커넥터로 원격 MCP 서버 붙이기(claude.ai·데스크톱·모바일)

근거(2026-10-27 확인) · Claude 도움말 「사용자 지정 커넥터」

원격 서버는 파일을 고치지 않아요. 2026-10-27 도움말 기준 개인 Pro·Max 플랜의 순서는 이래요.

1. Customize → Connectors 로 가요.
2. + Add → Add custom connector 를 눌러요.
3. 이름과 원격 MCP 서버 주소를 넣고 Continue 를 눌러요.
4. 로그인 방식을 골라요. OAuth 가 없는 서버면 Request headers 칸에 API 키를 넣을 수 있어요.

대화에서는 입력창 왼쪽 아래 + → Connectors 에서 켜고 꺼요. 무료 플랜도 사용자 지정 커넥터를 1개까지 쓸 수 있어요. 이 연결은 내 PC 를 거치지 않고 Anthropic 클라우드에서 서버로 접속해요. claude.ai·데스크톱·모바일 앱 모두 같아요. 그래서 내 PC 에서만 열리는 주소(localhost)는 커넥터로 못 붙여요.

Claude Code MCP 연동(클로드 코드)

근거(2026-10-27 확인) · Claude Code 문서 「MCP」

Claude Code 는 파일을 직접 고치지 않고 명령 한 줄로 붙여요.

# 원격(HTTP) 서버
claude mcp add --transport http 이름 https://서버주소/mcp
claude mcp add --transport http 이름 https://서버주소/mcp --header "Authorization: Bearer 키"

# 로컬(stdio) 서버 — -- 뒤가 실행 명령
claude mcp add --env API_KEY=키 이름 -- npx -y 패키지이름

# 확인·삭제
claude mcp list
claude mcp remove 이름

범위는 --scope 로 정해요. 기본값 local 은 지금 폴더에서 나만 써요. project 는 폴더의 .mcp.json 에 적혀 Git 으로 팀과 나눠요. user 는 내 모든 폴더에서 써요. 등록한 뒤 대화창에 /mcp 를 치면 연결 상태를 보고 로그인도 할 수 있어요. 터미널에서는 claude mcp login 이름 으로 로그인해요. 클로드 데스크톱에 이미 등록해 둔 서버는 claude mcp add-from-claude-desktop 으로 가져와요. 다른 도구의 JSON 을 그대로 쓰려면 claude mcp add-json 이름 '{…}' 이에요.

Claude Code 자체의 설치·요금·사용량 한도는 클로드 코드 사용법·가격 정리에 따로 모았어요.

Gemini MCP 연동 방법 — Gemini CLI·안티그래비티·앱·API

제미나이(Gemini)는 MCP 서버를 붙이는 입구가 다섯 곳이에요. 2026년 6월 18일 Gemini CLI 가 안티그래비티로 넘어가면서 길이 갈렸어요. 먼저 내가 어느 입구를 쓰는지 표에서 찾으세요.

제미나이라는 건물에 문이 다섯 개 있는 셈이에요. 개인이 터미널에서 쓰면 안티그래비티 문, 회사 API 키가 있으면 Gemini CLI 문, 직접 앱을 짜면 API 문이에요. 문마다 열쇠 구멍(칸 이름)이 조금씩 달라요.

Gemini CLI MCP 설정(settings.json)

근거(2026-10-27 확인) · Gemini CLI 문서 「MCP 서버」(2026-10-06 수정) · gemini-cli 저장소 · 구글 개발자 블로그 「안티그래비티 CLI 전환」

구글은 2026년 5월 19일 공지에서 Gemini CLI 를 안티그래비티 CLI 로 옮긴다고 밝혔어요. 6월 18일부터 무료 사용자와 Google AI Pro·Ultra 구독자는 Gemini CLI 를 못 써요. 유료 Gemini API 키나 회사용 라이선스(Gemini Code Assist Standard·Enterprise)로 쓰면 계속 돼요. 아래는 계속 쓰는 사람을 위한 설정이에요.

Gemini CLI 는 settings.json 의 mcpServers 에 적어요. 내 모든 폴더용은 ~/.gemini/settings.json, 이 폴더용은 .gemini/settings.json 이에요. 윈도우에서 ~ 는 C:\Users\내이름 이에요. 명령으로 넣어도 돼요.

# 원격(HTTP) 서버 — 기본 범위가 이 폴더(project)라서, 어디서나 쓰려면 -s user
gemini mcp add -s user --transport http --header "Authorization: Bearer 키" 이름 https://서버주소/mcp

# 로컬(stdio) 서버 — 연결 방식 기본값이 stdio
gemini mcp add -e API_KEY=키 이름 python server.py

# 확인·끄기·삭제
gemini mcp list
gemini mcp disable 이름
gemini mcp remove 이름

직접 적을 때는 칸 이름 하나를 조심해요. url 은 예전 방식(SSE)이고, 요즘 원격 서버는 httpUrl 을 써요. 헷갈리면 연결이 안 돼요.

{
  "mcpServers": {
    "my-remote": {
      "httpUrl": "https://서버주소/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer $MY_TOKEN" }
    },
    "my-local": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "패키지이름"]
    }
  }
}

• 키는 $MY_TOKEN 처럼 환경 변수로 넣어요. $VAR·${VAR} 둘 다 되고, 윈도우는 %VAR% 도 돼요. 없는 변수는 빈 글자가 돼요.
• 서버 이름에 밑줄(_)은 피해요. 도구 이름이 mcp_서버_도구 꼴이 되는데, 승인 규칙이 첫 밑줄에서 이름을 자르기 때문이에요.
• 대화창의 /mcp 로 연결된 서버와 도구를 봐요. 로그인이 필요한 서버는 /mcp auth 이름 이에요. 요청 제한 시간은 기본 600,000ms(10분)예요.

안티그래비티 MCP 설정(mcp_config.json)

근거(2026-10-27 확인) · Antigravity 문서 「MCP」 · Antigravity 「Gemini CLI 에서 옮기기」

안티그래비티(Antigravity)는 구글의 AI 코딩 도구예요. 터미널용 CLI(명령 agy)와 IDE·데스크톱 앱이 같은 설정 파일을 읽어요. 파일은 두 곳이에요.

• ~/.gemini/config/mcp_config.json은 내 모든 작업에 써요.
• <작업 폴더>/.agents/mcp_config.json은 그 폴더에서만 써요.

저희 사무실 PC(Windows 11)에 안티그래비티 IDE 를 깔았더니 C:\Users\사용자\.gemini\config\mcp_config.json 이 빈 파일(0바이트)로 생겨 있었어요. 비어 있으면 아래 모양을 통째로 넣으면 돼요.

{
  "mcpServers": {
    "my-remote": {
      "serverUrl": "https://서버주소/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer 키" }
    },
    "my-local": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "패키지이름"],
      "env": { "API_KEY": "키" }
    }
  }
}

Gemini CLI 와 달리 원격 칸 이름이 serverUrl 이에요. httpUrl 과 예전 SSE 방식은 받지 않아요. OAuth 를 지원하는 서버면 serverUrl 한 줄만 적어도 로그인 창이 떠요.

고친 뒤 대화에서 /mcp 를 치면 MCP 관리 화면이 열려요. 서버 상태와 연결 기록을 보고, 설정을 다시 읽을 수 있어요. 따로 허락하지 않은 MCP 도구는 실행 전에 물어보는 Ask 모드로 돌아요. 연결·도구 목록은 300초, 도구 한 번은 180초를 기다려요. 느린 서버면 "timeoutSeconds" 를 넣어요.

Gemini CLI 확장(extension)에 들어 있던 MCP 서버는 agy plugin import gemini 로 옮겨요. 이때 url·httpUrl 이 serverUrl 로 바뀌어요. settings.json 에 직접 적었던 서버도 함께 옮겨지는지는 문서에서 확인하지 못했어요. 옮긴 뒤 /mcp 로 꼭 확인하세요.

Gemini 앱(gemini.google.com)에서 MCP 쓰기

근거(2026-10-27 확인) · Gemini 도움말 「사용자 지정 앱 연결」

제미나이 웹·폰 앱에도 원격 MCP 서버를 붙이는 기능이 있어요. 이름은 사용자 지정 앱(custom app)이에요. 다만 조건이 까다로워요.

그래서 2026-10-27 기준, 한국에서 한국어로 쓰는 계정은 조건이 맞지 않아요. 조건이 맞으면 순서는 이래요.

1. 컴퓨터에서 gemini.google.com → Settings → Connected Apps 로 가요. 안 보이면 Personal Intelligence 를 먼저 열어요.
2. Custom apps 아래 Add a custom app 을 눌러요.
3. MCP 서버 주소를 넣어요. 서버가 자동 등록(DCR)을 지원하지 않으면 Advanced features 의 Show more 에 인증 정보를 넣어요.
4. Next 를 누르고 화면 안내대로 로그인해요.

웹에서 붙이면 폰 앱에서도 보여요. 대화에서 @ 를 치고 앱을 고르면 써요. 구글은 쓰기 작업은 사람이 확인해야 실행된다고 적었어요.

Gemini API 코드에서 MCP 서버 붙이기

근거(2026-10-27 확인) · Gemini API 문서 「함수 호출 · Remote MCP」(2026-09-23 수정)

앱을 직접 만든다면 Gemini API 의 Interactions API 에 MCP 서버 주소를 도구로 넘겨요. 구글 문서의 파이썬 예시 모양은 이래요. 모델 이름은 문서 예시 그대로예요.

from google import genai

client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="샌프란시스코 날씨 알려 줘",
    tools=[{
        "type": "mcp_server",
        "name": "weather",          # 하이픈(-) 금지, 밑줄은 괜찮아요
        "url": "https://서버주소/mcp",
        # "headers": {"Authorization": "Bearer 키"},
    }],
)

원격 서버는 Streamable HTTP 만 돼요. SSE 서버는 안 붙어요. 서버 이름은 snake_case 로 쓰고 하이픈은 빼요. 예전 글에 나오는 "MCP 클라이언트 세션을 tools 에 넘기는" 방식은 2026-10-27 문서에 나오지 않았어요.

Gemini Enterprise(회사용)에서 MCP 붙이기

근거(2026-10-27 확인) · Gemini Enterprise 「사용자 지정 MCP 서버」(2026-10-26 수정)

회사에서 Gemini Enterprise 를 쓰면 관리자가 붙여요. Google Cloud 콘솔 → Gemini Enterprise → Data stores → Create data store → Custom MCP Server 순서예요. 여기도 Streamable HTTP 만 되고, 로그인은 OAuth 2.0 이나 인증 없음 중에 골라요. Business 버전은 안내 문서가 따로 있어요.

Gemini MCP 연동이 안 될 때

클로드에서 쓰던 MCP 를 제미나이로 옮기려면

로컬 서버 칸은 그대로 복사해도 돼요. 원격 서버만 칸 이름을 바꾸면 돼요.

다른 도구 MCP 연동 따라 하기

ChatGPT MCP 연동

근거(2026-10-27 확인) · OpenAI 「ChatGPT 에 MCP 서버 연결」 · OpenAI 「MCP」 · OpenAI 「Codex MCP」

ChatGPT 는 웹의 ChatGPT Plugins 화면에서 원격 MCP 서버를 플러그인으로 등록해요. 2026-10-27 OpenAI 문서의 순서는 이래요.

1. chatgpt.com/plugins 에서 + 를 누르고 Add custom MCP server 를 골라요.
2. 이름과 설명을 넣고, Connection 에 서버 주소(/mcp 까지)를 넣어요.
3. 로그인 방식을 정하고 위험 안내를 읽은 뒤 I understand and want to continue 를 눌러요.
4. Create as a plugin 을 누르고, 찾아낸 도구 목록을 확인해요.

공개 주소는 스트리밍 HTTP 로 붙어요. 내 PC 의 서버는 Secure MCP Tunnel 이나 HTTPS 터널을 거쳐야 해요. 로그인은 OAuth 를 쓰고, 클라이언트 등록은 CIMD 나 동적 등록을 지원해요. 쓸 수 있는 플랜은 이 문서에 적혀 있지 않았고, 계정·워크스페이스 정책에 따른다고만 나와요. 쓰기 작업은 데이터를 바꿀 수 있으니 처음엔 읽기 도구로 시험해요.

터미널에서 쓰는 OpenAI 의 Codex 는 명령으로 붙여요. 설정은 ~/.codex/config.toml 에 남아요. OpenAI 문서에 따르면 ChatGPT 데스크톱 앱·Codex CLI·IDE 확장이 이 설정을 같이 써요.

codex mcp add 이름 --url https://서버주소/mcp

# ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.이름]
url = "https://서버주소/mcp"
bearer_token_env_var = "MY_TOKEN"

VS Code MCP 연동

근거(2026-10-01 확인) · VS Code 문서 「MCP 서버」 · VS Code 「MCP 설정 참고」

VS Code 는 명령 팔레트(Ctrl+Shift+P)에서 MCP: Add Server 를 고르면 안내대로 추가돼요. 파일로 적는다면 두 가지예요.

• .vscode/mcp.json은 VS Code 전용 모양이에요. 맨 위 칸 이름이 servers 예요.
• .mcp.json(프로젝트 맨 위)은 다른 도구와 같이 쓰는 모양이에요. 맨 위 칸 이름이 mcpServers 예요.

2026-10-01 공식 문서는 .vscode/mcp.json 을 옛 방식(deprecated)으로 표시하고, 새 서버는 .mcp.json 쪽을 권해요. 예전 글을 보고 servers 와 mcpServers 를 섞어 쓰면 서버가 안 잡혀요. 키는 파일에 바로 쓰지 말고 입력 변수로 받으세요.

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "api-token", "description": "API 키", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "my-remote": {
      "type": "http",
      "url": "https://서버주소/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:api-token}" }
    }
  }
}

${input:api-token} 을 쓰면 서버가 처음 켜질 때 VS Code 가 키를 물어봐요. password: true 라 입력한 글자가 가려져요.

커서(Cursor) MCP 연동

근거(2026-10-01 확인) · Cursor 문서 「MCP」

커서는 이 폴더용 .cursor/mcp.json, 어디서나 쓰는 ~/.cursor/mcp.json 에 적어요. 모양은 클로드 데스크톱과 같은 mcpServers 예요. 원격은 url 과 headers, 로컬은 command·args·env 를 써요.

{
  "mcpServers": {
    "my-remote": {
      "url": "https://서버주소/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:MY_TOKEN}" }
    },
    "my-local": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "패키지이름"],
      "env": { "API_KEY": "${env:API_KEY}" }
    }
  }
}

${env:MY_TOKEN} 처럼 쓰면 키를 파일 대신 환경 변수에서 읽어요. 커서 설정 화면에서 서버를 지우지 않고 켜고 끌 수도 있어요. 연결 방식은 stdio·SSE·Streamable HTTP 세 가지를 지원해요.

인텔리제이(IntelliJ) MCP 연동

근거(2026-10-01 확인) · JetBrains AI Assistant 「MCP」 · IntelliJ IDEA 「MCP Server」

인텔리제이는 두 방향이 있어요. 첫째는 JetBrains AI Assistant 가 MCP 서버를 쓰는 방향이에요. Settings | Tools | AI Assistant | Model Context Protocol (MCP) 에서 + Add 를 누르고 JSON 을 넣어요. 클로드 데스크톱에 등록해 둔 서버가 있으면 Import from Claude 로 한 번에 가져와요.

{
  "mcpServers": {
    "my-remote": { "url": "https://서버주소/mcp" }
  }
}

둘째는 IDE 자체가 MCP 서버가 되는 방향이에요. 2025.2 버전부터 Settings | Tools | MCP Server 에서 켤 수 있어요. 켜면 Claude Code·VS Code 같은 바깥 AI 가 IDE 의 검색·리팩터링·실행 기능을 불러 써요. Auto-Configure 를 누르면 찾은 AI 도구의 설정 파일을 알아서 고쳐 줘요.

옵시디언(Obsidian) MCP 연동

근거(2026-10-01 확인) · 옵시디언 커뮤니티 플러그인 목록 · 플러그인 저장소

옵시디언 공식 도움말에서는 MCP 기능을 찾지 못했어요. 대신 옵시디언 커뮤니티 플러그인 목록에 Local REST API with MCP(만든 사람 Adam Coddington)가 있어요. 이 플러그인을 켜면 옵시디언 안에서 MCP 서버가 https://127.0.0.1:27124/mcp/ 로 열려요. 키는 옵시디언 설정 → Local REST API 에서 받아요.

그다음 쓰는 AI 도구에 이 주소를 원격 서버처럼 등록해요. Claude Code 라면 claude mcp add --transport http 에 주소와 Authorization: Bearer 키 헤더를 넣는 식이에요. 클로드 앱의 사용자 지정 커넥터는 클라우드에서 접속해서 127.0.0.1 주소에 닿지 않아요. 내 노트 전체를 AI 가 읽고 고칠 수 있으니 처음엔 연습용 볼트로 해 보세요.

Ollama MCP 연동

근거(2026-10-01 확인) · Ollama 「Claude Code」 · Ollama 「웹 검색 MCP」

Ollama 는 AI 모델을 내 컴퓨터에서 돌리는 프로그램이에요. MCP 서버를 붙이는 쪽(클라이언트)은 아니에요. 그래서 "Ollama 모델 + MCP"는 Ollama 모델로 도는 AI 도구에 MCP 를 붙이는 식으로 해요. Ollama 공식 문서는 Claude Code 를 Ollama 모델로 여는 명령을 안내해요.

ollama launch claude
# 열린 Claude Code 에서는 평소처럼
claude mcp add --transport http 이름 https://서버주소/mcp

Ollama 문서에는 반대 방향 예시도 있어요. Ollama 의 웹 검색 기능을 파이썬 MCP 서버로 감싸 Cline·Codex·Goose 같은 도구에 붙이는 방법이에요. 도구를 부르는 기능(tool calling)을 지원하는 모델이어야 MCP 도구를 제대로 써요.

GitHub MCP 연동

근거(2026-10-01 확인) · GitHub MCP Server 저장소 · Claude Code 문서 예시

GitHub 는 공식 원격 MCP 서버(https://api.githubcopilot.com/mcp/)를 열어 두었어요. 이슈·PR·저장소를 AI 가 직접 다뤄요. Claude Code 공식 문서에 나온 예시는 이래요.

# Claude Code 에 GitHub 원격 MCP 붙이기(개인 접근 토큰 사용)
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/ \
  --header "Authorization: Bearer 깃허브_토큰"

VS Code 는 위 VS Code 예시의 주소만 바꾸면 되고, GitHub 계정 로그인(OAuth)도 돼요. 내 PC 에서 돌리고 싶으면 Docker 로 로컬 서버(ghcr.io/github/github-mcp-server)를 띄워요. 로컬 서버는 --read-only 를 붙이면 읽기만 해요. 토큰 권한도 필요한 저장소만 골라 주세요.

MCP 서버는 어디서 찾아요?

근거(2026-10-27 확인) · MCP 공식 레지스트리 · MCP 참조 서버 저장소

MCP 서버는 크게 세 군데서 구해요. 첫째, 서비스 회사가 직접 연 원격 서버예요. GitHub·Vercel·퓨쳐인프라처럼 주소 하나만 받으면 돼요. 둘째, MCP 공식 레지스트리예요. 공개된 서버 목록을 검색할 수 있어요. 셋째, MCP 프로젝트가 만든 참조 서버예요.

모르는 사람이 만든 서버는 코드와 권한을 먼저 봐요. 로컬 서버는 내 계정 권한으로 돌아서, 내가 할 수 있는 파일 작업을 다 할 수 있어요.

MCP 연동이 안 될 때 — 자주 나는 오류

공식 문서의 문제 해결 칸과, 우리 MCP 서버에 일부러 틀린 요청을 보내 받은 실제 응답을 합쳤어요. 401·Unknown tool 줄의 메시지가 그 실제 응답이에요.

무엇이 틀렸는지 모르겠으면 로그부터 봐요.

MCP 연동, 안전하게 쓰려면

퓨쳐인프라 MCP 를 붙이면 AI 가 서버까지 만들어요

퓨쳐인프라 MCP 서버(https://futureinfra.ai/v1/mcp)를 붙이면 "서버 하나 만들어 줘", "이 앱 배포해 줘" 같은 말을 AI 가 직접 해내요. 연결 문서에 나온 명령 그대로예요.

# 1) 등록 — 키를 복사하지 않아요
claude mcp add --transport http futureinfra https://futureinfra.ai/v1/mcp
# 2) Claude Code 대화창에서 로그인
/mcp

# 브라우저를 못 여는 곳(자동화·CI)은 API 키로
claude mcp add --transport http --scope user futureinfra https://futureinfra.ai/v1/mcp --header "Authorization: Bearer 발급받은_키"

클로드 앱이나 claude.ai 라면 Customize → Connectors → + Add → Add custom connector 에 같은 주소를 넣고 브라우저로 로그인해요. 연결하자 도구 목록에 30개가 바로 떴어요. 서버·앱(도커)·도메인·Git 저장소·세컨브레인·지갑 잔액 도구예요. 나머지 도구는 도구 찾기(fi.find_tools)로 불러 쓰고, 전체는 198개예요. 키마다 권한과 월 한도를 걸 수 있어요.

제미나이 쪽에 붙일 때도 주소는 같아요. 위 Gemini 칸의 형식대로 쓰면 이렇게 돼요. 키는 콘솔의 API 키 화면에서 받아요.

# Gemini CLI(유료 API 키·회사용 라이선스)
gemini mcp add -s user --transport http --header "Authorization: Bearer 발급받은_키" futureinfra https://futureinfra.ai/v1/mcp

# 안티그래비티 — ~/.gemini/config/mcp_config.json
{ "mcpServers": { "futureinfra": {
    "serverUrl": "https://futureinfra.ai/v1/mcp",
    "headers": { "Authorization": "Bearer 발급받은_키" } } } }

서버는 가장 작은 Nano(1코어·1GB)가 시간당 12원이에요. 한 달 내내 켜도 9,000원이고, 분 단위로 계산해요(부가세 포함, 2026-10-27 요금표). 카드 등록 없이 가입하면 2,000원 크레딧을 주고, 서버·앱·AI 어디에나 써요. AI 에게 일을 맡기는 흐름 전체는 바이브코딩 정리 글에서 이어서 볼 수 있어요.

Vercel 도 공식 원격 MCP 서버(https://mcp.vercel.com)를 열어 두었어요. OAuth 로 로그인하고, Vercel 이 허락한 AI 도구에서만 붙어요. 연결법과 할 수 있는 일은 Vercel MCP 정리 글에 따로 적었어요.

이럴 땐 이렇게

자주 묻는 질문

MCP 연동이란 무엇인가요?

AI 도구 설정에 MCP 서버를 등록해서, AI 가 그 서버의 도구(기능)를 직접 부르게 하는 일이에요. 원격은 주소를, 로컬은 실행 명령을 넣어요.

MCP 서버란 무엇인가요?

AI 에게 도구(기능)를 내주는 프로그램이에요. 인터넷 주소로 붙는 원격 서버와 내 PC 에서 켜는 로컬 서버가 있어요. 공식 레지스트리와 참조 서버 저장소에서 찾을 수 있어요.

클로드 MCP 연동 방법은요?

클로드 데스크톱은 Settings → Developer → Edit Config 로 claude_desktop_config.json 을 열어 mcpServers 에 적고 완전히 껐다 켜요. 원격 서버는 Customize → Connectors → + Add → Add custom connector 에 주소를 넣어요. Claude Code 는 claude mcp add 명령 한 줄이에요.

클로드 MCP 는 무료 플랜에서도 되나요?

Anthropic 도움말 기준 원격 서버용 사용자 지정 커넥터는 무료 플랜도 1개까지 쓸 수 있어요. 데스크톱 설정 파일에 적는 로컬 서버는 따로 개수 제한이 적혀 있지 않았어요.

제미나이(Gemini)에도 MCP 를 붙일 수 있나요?

네. 개인 계정이면 안티그래비티의 ~/.gemini/config/mcp_config.json 에 serverUrl 로, 유료 API 키면 Gemini CLI 의 ~/.gemini/settings.json 에 httpUrl 로 적어요. 앱을 만든다면 Gemini API 에 mcp_server 도구로 넘겨요.

Gemini CLI 는 지금도 쓸 수 있나요?

2026년 6월 18일부터 무료 사용자와 Google AI Pro·Ultra 구독자는 못 써요. 유료 Gemini API 키나 회사용 라이선스로는 계속 돼요. 개인 사용자는 안티그래비티 CLI(agy)로 옮겨요.

제미나이 앱(웹·폰)에서 MCP 를 쓸 수 있나요?

사용자 지정 앱 기능으로 돼요. 다만 2026-10-27 구글 도움말 기준 미국·영어·18세 이상·개인 계정·활동 기록 켜짐이 조건이에요. 한국에서 한국어로 쓰는 계정은 조건이 맞지 않아요.

ChatGPT 에 MCP 를 연동하려면 어떻게 하나요?

웹의 chatgpt.com/plugins 에서 + → Add custom MCP server 로 원격 서버 주소를 넣고 Create as a plugin 을 눌러요. 2026-10-27 OpenAI 문서에는 쓸 수 있는 플랜이 따로 적혀 있지 않았고, 계정·워크스페이스 정책을 따른다고 나와요.

MCP 서버를 추가했는데 안 보여요.

대부분 앱을 완전히 끄지 않았거나 JSON 쉼표·괄호가 틀린 경우예요. 앱을 완전히 종료하고 다시 켠 뒤, 로그(클로드 데스크톱 mcp.log, Claude Code /mcp)를 확인하세요.

원격과 로컬 중 뭐가 빨라요?

직접 재 보니 원격은 도구 한 번에 약 57ms, 로컬은 켜는 데 약 32.5ms 걸렸어요. AI 가 생각하는 시간에 비하면 둘 다 아주 짧아서, 무엇을 다루는지로 고르면 돼요.

이 글의 숫자와 설정은 어디서 왔나요?

부록 — 실측 원자료

원격 15번 요청 모두 HTTP 200, 도구 오류 0건. 도구 목록 응답 크기 21,771바이트(도구 30개). 서버가 알려 준 규격 버전 2025-06-18.