MCP 서버 개발: Claude AI와 연동하여 맞춤형 AI 도구 구축하기

핵심 기술: 이 글은 LLM(거대 언어 모델)에 외부 데이터와 기능을 연결하는 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol) 서버를 직접 개발하고, 이를 Claude AI Desktop 클라이언트와 연동하는 방법을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항:
* MCP 서버의 정의: LLM이 외부 데이터 소스(API, 데이터베이스 등)와 상호작용할 수 있도록 컨텍스트를 제공하는 프로토콜입니다.
* MCP 서버의 역할: AI 모델의 입력을 받아 API 호출에 적합한 페이로드를 생성하고, 인간이 이해할 수 있는 데이터로 변환하여 반환하는 중간 계층 역할을 합니다.
* 다양한 활용 사례: 트윗 작성, 파일 시스템 접근, 시간/시간대 변환 등 무궁무진한 AI 기반 자동화 및 기능 확장에 활용될 수 있습니다.
* 개발 환경: Node.js를 기반으로 하며, @modelcontextprotocol/sdk 라이브러리를 사용하여 Python, TypeScript, Java, Kotlin, C#, Swift 등 다양한 언어로 MCP 서버 개발을 지원합니다.
* 실습 예제: Node.js 및 TypeScript를 사용하여 날씨 정보(예보 및 경고)를 제공하는 MCP 서버를 구축하고, zod 라이브러리를 활용한 스키마 정의, NWS API 연동, 데이터 포맷팅 과정을 설명합니다.
* Claude AI 연동: Claude AI Desktop 앱의 개발자 설정에 새로 만든 MCP 서버의 실행 명령을 등록하여 통합하는 과정을 보여줍니다.

개발 임팩트: MCP 서버를 통해 AI 모델의 기능을 외부 서비스와 쉽게 통합할 수 있어, 사용자 정의 AI 에이전트 및 자동화 도구 개발이 용이해집니다. 이는 AI 응용 프로그램의 활용성을 극대화하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응: 글의 내용 자체가 실제 구현 가이드이며, 해당 프로토콜과 도구를 사용하는 개발자 커뮤니티 내에서 유용하게 활용될 것으로 예상됩니다. (원문에는 구체적인 커뮤니티 반응 언급 없음)