MCP 연동 방법 2026 총정리, 클로드·제미나이·ChatGPT 등 9곳 설정

MCP 연동은 AI 도구의 설정에 MCP 서버 주소나 실행 명령을 한 줄 넣는 일이에요. 도구마다 파일 이름과 칸 이름만 달라요. 직접 재 보니 원격 MCP 서버는 도구 한 번 부르는 데 57ms 걸렸어요. 내 컴퓨터의 로컬 서버는 켜는 데 32.5ms 였어요. 클로드·제미나이·ChatGPT·VS Code·커서 등 9곳의 연결법을 공식 문서 기준으로 모았어요.

글 서순명(솔리드그루 이사 · 웹 에이전시·SI 프로젝트 PM 10년) · 운영 솔리드그루(사업자 875-44-00335 · 02-6933-6229 · support@futureinfra.ai) · 공식 문서 확인·실측·검수 2026-10-01 서울(도구 9곳 공식 문서를 같은 날 대조) ·이용약관 · 개인정보처리방침

MCP 연동이란?

MCP(Model Context Protocol)는 AI 와 다른 서비스를 잇는 공통 규격이에요. MCP 연동은 내가 쓰는 AI 도구에 MCP 서버를 등록하는 일이에요. 등록하면 AI 가 그 서버의 도구 목록을 받아 와서 필요할 때 직접 불러요.

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

2026년 10월 1일에 각 회사 공식 문서를 직접 열어 확인한 내용이에요. 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.

도구별 MCP 연동 따라 하기

클로드 데스크톱 MCP 연동(Claude Desktop)

근거(2026-10-01 확인) · MCP 공식 — 로컬 서버 연결 · Claude 도움말 — 사용자 지정 커넥터

로컬 서버는 설정 파일에 적어요. 클로드 데스크톱에서 설정 → 개발자(Developer) → 설정 편집(Edit Config)을 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.

원격 서버는 파일을 고치지 않아요. 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가(Add custom connector)에 주소만 넣어요. 그다음 뜨는 브라우저 창에서 로그인해요. Anthropic 도움말에 따르면 무료 플랜은 사용자 지정 커넥터를 1개까지 쓸 수 있어요. 이 연결은 내 PC 가 아니라 Anthropic 클라우드에서 서버로 접속해요. 그래서 내 PC 에서만 열리는 주소(localhost)는 커넥터로 못 붙여요.

Claude Code MCP 연동(클로드 코드)

근거(2026-10-01 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. 클로드 데스크톱에 이미 등록해 둔 서버는 claude mcp add-from-claude-desktop 으로 가져와요.

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

제미나이 MCP 연동(Gemini CLI)

근거(2026-10-01 확인) · Gemini CLI 문서 — MCP 서버

Gemini CLI 는 settings.json 의 mcpServers 에 적어요. 내 모든 폴더용은 ~/.gemini/settings.json, 이 폴더용은 .gemini/settings.json 이에요. 명령으로 넣을 수도 있어요.

gemini mcp add --transport http --header "Authorization: Bearer 키" 이름 https://서버주소/mcp
gemini mcp list

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"]
    }
  }
}

gemini mcp add 의 기본 범위는 project(이 폴더)예요. Claude Code 와 반대라서, 어디서나 쓰려면 -s user 를 붙여요. 대화창의 /mcp 로 연결된 서버와 도구를 볼 수 있어요. 요청 제한 시간은 기본 600,000ms(10분)예요.

ChatGPT MCP 연동

근거(2026-10-01 확인) · OpenAI — ChatGPT 개발자 모드 · OpenAI — Codex MCP

ChatGPT 는 웹에서 개발자 모드를 켜고 원격 MCP 서버를 앱으로 등록해요. OpenAI 문서 기준 Pro·Plus·Business·Enterprise·Education 계정에서 돼요.

1. ChatGPT 설정 → 보안 및 로그인(Security and login) → 개발자 모드(Developer mode)를 켜요.
2. ChatGPT Plugins 화면에서 + 를 눌러 원격 MCP 서버 주소로 앱을 만들어요.
3. 대화 입력창의 개발자 모드 도구에서 그 앱을 골라 써요.

연결 방식은 SSE 와 스트리밍 HTTP, 로그인은 OAuth·인증 없음·혼합을 지원해요. 문서는 "쓰기 작업은 기본으로 확인을 받는다"고 적고, 잘못된 쓰기가 데이터를 지울 수 있다고 경고해요. 다른 글에는 메뉴가 설정 → 커넥터 → 고급이라고 적힌 곳도 있어요. 이 글은 오늘 OpenAI 문서의 위치를 따랐어요.

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.json — VS Code 전용 모양이에요. 맨 위 칸 이름이 servers 예요.
• .mcp.json(프로젝트 맨 위) — 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 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 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가에 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.

서버는 가장 작은 Nano(1코어·1GB)가 시간당 약 14원이에요. 한 달 내내 켜도 9,900원이고, 분 단위로 계산해요(부가세 포함). 카드 없이 가입하면 서버·앱에 쓰는 체험 크레딧 20,000원을 2주 동안 줘요. 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.

클로드 MCP 연동 방법은요?

클로드 데스크톱은 설정 → 개발자 → 설정 편집으로 claude_desktop_config.json 을 열어 mcpServers 에 적고 다시 켜요. 원격 서버는 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가에 주소를 넣어요. Claude Code 는 claude mcp add 명령 한 줄이에요.

제미나이(Gemini)에도 MCP 를 붙일 수 있나요?

네. Gemini CLI 는 ~/.gemini/settings.json 의 mcpServers 에 적거나 gemini mcp add 명령을 써요. 원격 서버는 url 이 아니라 httpUrl 칸을 써요.

ChatGPT 에 MCP 를 연동하려면 유료 플랜이 필요한가요?

OpenAI 문서 기준 개발자 모드는 Pro·Plus·Business·Enterprise·Education 계정 웹에서 돼요. 설정 → 보안 및 로그인에서 켜요.

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.