00:00:002025년은 AI에 있어 정말 의미 있는 해였습니다.
00:00:02그동안 지금까지 볼 수 없었던 놀라운 모델과 도구들이 계속 나왔고,
00:00:06각각은 이전 것보다 더 빠르고 더 강력했습니다..
00:00:08가장 주목할 만한 것 중 하나는 2024년 말 Anthropic이 출시한 Model Context Protocol인데,
00:00:15정말 큰 반향을 일으켰습니다.
00:00:17이를 기반으로 많은 제품과 서비스들이 만들어졌고,
00:00:20올해가 마무리되면서 제 개발 관점을 근본적으로 바꾼 6가지 최고의 MCP를 소개하고 싶습니다.
00:00:26그 전에 먼저 오늘의 스폰서 Blink를 소개하겠습니다.
00:00:29AI 기반 SaaS를 만들어본 분이라면 알실 텐데, 가장 어려운 부분은 아이디어가 아닙니다.
00:00:33모델을 선택하고, 크레딧을 관리하고, 모든 것을 함께 작동시키는 것이 어렵습니다.
00:00:37Blink가 이 모든 것을 해결해줍니다.
00:00:39Blink를 사용하면 빠르게 앱을 만들 수 있을 뿐만 아니라 완전한 제어권도 얻습니다.
00:00:42Claude Opus,
00:00:43Gemini,
00:00:44GPT 같은 AI 모델을 직접 선택하거나,
00:00:46Blink의 자동 모드가 당신의 사용 사례에 최적의 모델을 선택하도록 해서 출력값과 크레딧 사용을 최적화할 수 있습니다.
00:00:52신용을 몰래 소모하는 다른 도구들과 달리요..
00:00:54앱 디자인도 간단합니다.
00:00:55Figma 스크린샷을 업로드하거나 Pinterest,
00:00:58Dribbble에서 영감을 공유하면 Blink가 UI를 아름답게 재현해줍니다..
00:01:03AI 통합도 seamless합니다.
00:01:04채팅, 이미지, 오디오, 비디오 등 무엇이든 Blink가 모든 것이 순조롭게 작동하도록 안내합니다..
00:01:10실제로 완성도 높은 앱을 만들어 출시하고 싶다면 Blink가 최고의 지름길입니다.
00:01:14고정된 댓글의 링크를 클릭하고 지금 바로 빌드를 시작하세요.
00:01:17이제 제 AI 코드 편집기 작업 방식을 완전히 바꾼 MCP 서버부터 시작하겠습니다.
00:01:22Context 7입니다.
00:01:24Context 7은 최신 버전별 문서와 코드 예제를 AI 코딩 에이전트에 직접 가져옵니다..
00:01:30이것은 의존성 불일치 같은 AI 코딩 중 발생하는 많은 문제들을 해결합니다.
00:01:35대신 AI 에이전트에 어떤 라이브러리든 사용하는 방법을 아는 지식 기반을 제공합니다.
00:01:39오픈소스 라이브러리로 제한된 무료 플랜을 포함한 여러 플랜이 있습니다.
00:01:44사용하려면 가입하고 API 키를 생성한 후 설치 명령어를 사용해 선호하는 코딩 도구에 설치하면 됩니다.
00:01:50완료되면 MCP와 그 모든 도구들이 바로 사용할 수 있는 상태가 됩니다.
00:01:55이 MCP를 사용하면 모델이 제가 요청한 프레임워크의 문서를 찾아볼 수 있습니다.
00:02:00그 후 문서와 빠른 시작 가이드를 검색하기 위해 도구 호출을 만들고, 그 문서를 참고하여 작업을 구현합니다.
00:02:07단순한 웹 검색과 달리 구조화되지 않은 모호한 결과를 반환하는 것과 달리,
00:02:11Context 7은 관련 문서 스니펫을 검색합니다.
00:02:14왜냐하면 자주 업데이트되는 문서의 벡터 데이터베이스를 유지하고 있으며 모든 쿼리가 들어올 때 의미론적 검색을 사용하기 때문입니다..
00:02:21비슷한 방식으로 작동하는 또 다른 도구인 Ref도 있습니다.
00:02:24이것은 기본적으로 Context 7의 컨텍스트 효율적 버전입니다..
00:02:28Context 7 기능, 웹 검색, 웹 스크래핑, 코드 검색 같은 기능들을 하나의 플랫폼에 연결합니다.
00:02:34Ref는 의미론적 검색을 사용하고,
00:02:36Context 7과 달리 큰 문서를 컨텍스트 윈도우에 주입하는 대신 당신의 특정 질문과 관련된 부분만 노출합니다.
00:02:43하지만 무료 플랜은 매우 제한된 크레딧을 포함하고 있어서, 그 후에는 유료 플랜으로 이동해야 합니다.
00:02:48따라서 그 추가 기능이 필요하지 않다면 Context 7이 더 나은 선택입니다.
00:02:51다음 MCP는 컨텍스트 절약과 모든 MCP 간의 교량 역할이라는 측면에서 정말 중요합니다.
00:02:57Docker MCP입니다..
00:02:58이것은 실제로 두 가지 도구를 사용해서 AI 에이전트 내에서 많은 MCP에 직접 연결할 수 있게 해줍니다.
00:03:03이 MCP의 주요 기능은 컨텍스트에 노출된 도구를 줄이는 것입니다.
00:03:07Docker는 신뢰할 수 있는 검증된 MCP 서버의 카탈로그를 유지합니다.
00:03:11사용 중인 AI 클라이언트에 단일 MCP 서버를 추가하고 Docker에서 접근해야 할 MCP를 연결하기만 하면 됩니다.
00:03:17그 후 클라이언트에 연결하고 연결된 MCP를 사용하도록 요청하면,
00:03:21MCP Find와 MCP Add 같은 도구를 사용해서 Docker를 통해 MCP에 접근하고 결과를 당신에게 반환합니다.
00:03:27Docker MCP를 사용하면 특정 쿼리에 필요한 도구만 로드되므로 불필요한 도구로 컨텍스트가 팽창하지 않습니다.
00:03:35따라서 Docker에 연결된 MCP에 수백 개의 도구가 있어도 당신의 컨텍스트 윈도우는 단 2개의 도구로만 구성됩니다.
00:03:41또한 모든 도구가 Docker 내 샌드박스에서 실행되므로 매우 안전합니다.
00:03:46MCP 사용 시 직면하는 근본적인 문제는 컨텍스트 윈도우에 많은 도구가 노출되지만 실제로는 소수만 필요하다는 점입니다.
00:03:54Cloudflare와 Anthropic 모두 이를 지적했고,
00:03:57Cloudflare는 이를 '코드 모드'라고 부르며 해결책의 일반적인 개념을 제시했습니다.
00:04:01Docker가 실제로 이 문제를 가장 먼저 해결했습니다.
00:04:03저희는 이전에 코드 모드가 무엇이고 어떻게 문제를 해결하는지 보여주는 비디오를 만들었습니다.
00:04:08코드 모드는 또한 동적 MCP를 허용합니다.
00:04:10이것은 AI 에이전트가 단순히 도구를 찾는 것을 넘어 다른 MCP 도구를 호출할 수 있는 JavaScript 지원 도구를 만들 수 있게 해줍니다..
00:04:18이 기능이 얼마나 많은 시간과 컨텍스트를 절약하는지 보여주는 비디오에서 이를 시연했습니다.
00:04:23이제 제 개인적인 최애이자 UI 컴포넌트를 위해 가장 자주 사용하는 MCP 서버인 ShadCN Registry MCP 서버로 넘어가겠습니다.
00:04:29ShadCN은 완전히 커스터마이징 가능한 정말 좋은 UI 컴포넌트 라이브러리로,
00:04:34웹 애플리케이션에서 직접 사용할 수 있습니다.
00:04:36하지만 이것 없이 UI에서 직접 사용하면 AI 에이전트가 컴포넌트의 특정 컨텍스트를 갖지 못해서 많은 문제가 발생할 수 있습니다.
00:04:44하지만 이 MCP와 함께라면 모든 것이 달라집니다.
00:04:46이 MCP를 사용하면 컴포넌트를 직접 얻어서 설치할 수 있습니다.
00:04:50ShadCN MCP는 또한 레지스트리를 연결할 수 있게 해줍니다.
00:04:53레지스트리는 기본적으로 특정 컴포넌트를 어디서 가져올 수 있고 어떤 의존성이 있는지 알려주는 인덱스로,
00:04:59올바르게 설치할 수 있게 해줍니다.
00:05:00이 MCP 서버를 사용하면 ShadCN 레지스트리의 항목들과 상호작용하고 Aseternity UI,
00:05:05Magic UI 등을 포함한 많은 다른 것들로부터 컴포넌트를 얻을 수 있습니다.
00:05:09설치하기는 매우 간단합니다.
00:05:10명령어를 복사해서 붙여넣기만 하면 MCP가 설정되고 바로 사용할 수 있는 상태가 됩니다.
00:05:15커스텀 레지스트리 추가도 components.json 파일에 몇 줄의 코드를 추가하는 것만큼 간단합니다.
00:05:21그리고 솔직히 저는 이것을 이용해서 아름다운 UI 컴포넌트를 많이 만들었습니다.
00:05:24이것은 상당히 새로운 것인데,
00:05:26Google이 Google Cloud 서비스에 접근할 수 있는 완전히 관리되는 MCP 서버를 방금 출시했습니다.
00:05:30Gemini 3과 함께 출시된 이 서버는 Google Maps MCP를 소개합니다.
00:05:35이것은 에이전트가 위치 기반 grounding을 사용해서 Google Maps에서 정확한 데이터를 직접 가져올 수 있게 해주고,
00:05:40AI 에이전트에 새로운 가능성을 열어줍니다.
00:05:42BigQuery MCP를 통해 에이전트는 엔터프라이즈 데이터를 해석할 수 있으면서 컨텍스트 윈도우의 민감한 데이터 문제를 제거합니다.
00:05:49추가로 Google Compute MCP도 출시했는데,
00:05:51이것은 MCP가 클라우드 서비스를 관리할 수 있게 해줍니다.
00:05:54Kubernetes MCP를 사용하면 컨테이너 운영이 이렇게 간단했던 적이 없습니다.
00:05:58이 모든 새로운 MCP는 원격이며 오픈소스도 아닙니다.
00:06:02빠른 시작 가이드는 GitHub 레포에 링크되어 있으며, 아래 설명 부분에 링크를 올리겠습니다.
00:06:07하지만 다른 Google 서비스 MCP를 언급하지 않을 수 없습니다.
00:06:10이것들은 오픈소스이며 Google Workspace,
00:06:12Firebase,
00:06:12Google Analytics,
00:06:14Flutter 등 많은 것들을 포함합니다.
00:06:15모든 것 중에서 저는 Firebase MCP를 제 프로젝트에서 많이 사용했습니다.
00:06:19YouTube 채널을 운영하면서 모든 콘텐츠,
00:06:22업로드,
00:06:22마감일,
00:06:23리서치,
00:06:23시스템을 Notion에서 관리하므로,
00:06:25Notion MCP가 저에게 가장 도움이 되었습니다.
00:06:28설치하기는 정말 간단합니다. 단 하나의 명령어를 실행하면 바로 설정됩니다.
00:06:32처음 설치할 때만 인증하면 되고, Notion 페이지를 관리하는 데 필요한 모든 도구가 포함되어 있습니다.
00:06:38이 도구들을 사용해서 검색,
00:06:40가져오기,
00:06:40생성,
00:06:41업데이트,
00:06:41이동 등 연결된 작업 공간 내에서 광범위한 작업을 처리할 수 있습니다.
00:06:45Notion MCP에는 다른 놀라운 활용 사례도 많이 있습니다.
00:06:48저는 개인적으로 Claude와 Notion MCP를 사용해서 제 팀을 관리하고,
00:06:52콘텐츠 상태를 추적하고,
00:06:53파이프라인에 있는 아이디어를 추적하며,
00:06:55새로운 아이디어를 추가하거나 다듬습니다.
00:06:57Notion MCP를 사용해서 제 일상 업무와 워크플로우를 추적하고 단순화하는 것에 정말 큰 도움이 되었습니다.
00:07:03Notion을 사용하지 않는 경우를 대비해 유사한 기능을 가진 Obsidian MCP도 있습니다.
00:07:09Obsidian MCP도 동일한 작업을 수행하고 페이지를 관리할 수 있습니다.
00:07:13가장 강력한 MCP 서버 중 하나인 Superbase MCP로 마무리하겠습니다.
00:07:17솔직히 말해서 저는 대부분의 프로젝트에서 이것을 사용하고 있습니다..
00:07:20우리가 출시하는 소규모 프로젝트의 대부분의 백엔드에 Superbase를 사용하고 있기 때문에,
00:07:25이 MCP는 정말 큰 도움이 되었습니다.
00:07:26SQL 쿼리를 수동으로 작성하거나 데이터베이스 스키마와 설정을 관리할 필요가 없습니다.
00:07:32이 MCP를 사용하면 데이터베이스 스키마 관리부터 SQL 작업까지 AI 코드 에디터가 모든 것을 독립적으로 처리할 수 있습니다.
00:07:39사용 중인 플랫폼에서 프롬프트를 통해 지시하기만 하면 됩니다.
00:07:42설치 과정은 매우 간단합니다.
00:07:44MCP에 로그인하여 인증하기만 하면 모든 도구를 사용할 수 있습니다.
00:07:49그 후 AI 도구에 적절한 데이터베이스를 만들어달라고 요청하면 됩니다.
00:07:52프로젝트 생성부터 비용 관리, 전체 환경 설정까지 모든 것을 자동으로 처리할 수 있습니다.
00:07:58이제 이 영상의 끝에 다다랐습니다.
00:08:00채널을 지원하고 이런 영상을 계속 만들 수 있도록 돕고 싶다면 아래의 슈퍼 감사 버튼을 사용할 수 있습니다.
00:08:07늘 그렇듯이 시청해주셔서 감사합니다. 다음 영상에서 만나요.