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AI, 인공지능, Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜: 데이터 통합의 새로운 번역기

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alpha
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AI 시대, 데이터를 이해하고 연결하는 방법에도 혁신이 필요합니다. 여기 등장한 것이 바로 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP), 즉 인공지능을 위한 데이터의 범용 번역기입니다. 이번 글에서는 MCP가 무엇이고, 어떻게 우리에게 실시간 정보의 자유를 주는지, 쉽게 풀어 소개합니다.

Model Context Protocol(MCP)이란? AI와 데이터의 소통 기술

MCP는 인공지능 모델이 다양한 데이터 소스와 자연스럽게 소통할 수 있도록 돕는 연결 규격입니다. 쉽게 말해, AI에게 ‘모든 데이터를 한글로 번역해서 전달하는 통역사’ 역할을 하는 셈입니다. 특히 Anthropic은 MCP에 ‘Sonar API’를 통합해 Claude 같은 AI가 실시간으로 웹 전반의 정보를, 제한 없이 활용하도록 만들었습니다.

실시간 정보 탐색, 데이터처리 자동화, 다양한 소프트웨어와의 손쉬운 연동 등, AI 활용의 가능성이 이 MCP로 한 단계 업그레이드됩니다.

Sonar API와 Claude: 실시간 웹의 힘을 AI에게

Anthropic의 MCP의 핵심은 Sonar API와 Claude AI의 만남입니다. Sonar API를 통해 Claude는 웹 전체의 콘텐츠를 실시간으로 검색하고 활용할 수 있게 되는데요, 이 기능을 위해 perplexity_ask라는 도구가 제공됩니다.

실제 사용 방식은 채팅처럼 메시지를 주고받는 형태로 진행돼요. 사용자는 자연어로 질문을 던지고, Claude는 실시간으로 인터넷을 뒤져 답을 추출합니다. 이 모든 과정이 MCP 환경 안에서 완벽하게 자동화되어 있습니다.

MCP 설치와 설정: 누구나 할 수 있는 AI 데이터 확장

Anthropic MCP를 내 환경에 적용하는 과정도 생각보다 쉽습니다. 주요 단계들을 따라하면, 복잡한 기술 없이도 AI에 실시간 데이터 검색력을 더할 수 있습니다.

시스템 아키텍처: MCP와 Sonar API가 결합되어 Claude가 웹과 연결되는 구조입니다. 이미지 출처: github

설정 과정 요약

  1. GitHub에서 MCP 저장소를 복제하고, 필요한 소프트웨어(의존성)를 설치합니다.

  2. Sonar API 계정을 만들어 API 키를 발급받습니다.

  3. Claude 데스크톱 설정 파일에 API 키 및 도커 명령어를 추가합니다.

  4. 도커 이미지를 빌드해 MCP 서버를 실행합니다.

  5. Claude에서 도구 아이콘(망치 표시)을 확인해 연동 완료를 테스트합니다.

  6. 검색 세부 설정은 코드(index.ts) 내에서 직접 원하는 대로 조정할 수 있습니다.

이 과정에서 만약 문제가 발생한다면, 공식 문서의 문제 해결 가이드를 참고하거나 지원 이메일(api@perplexity.ai)로 문의하면 됩니다.

설치 후 Claude 환경에서 MCP 도구가 정상적으로 활성화된 모습입니다. 이미지 출처: github

MCP 활용: 크로스 플랫폼과 고급 파라미터

MCP의 장점은 Claude뿐만 아니라 Cursor 등 다양한 앱과도 쉽게 연계시킬 수 있다는 점입니다. Cursor에서는 MCP 서버를 등록하기만 하면, 실시간 검색 기능을 그대로 사용할 수 있습니다.

Cursor에서 MCP 서버를 등록하는 설정 화면입니다. 이미지 출처: github

더 나아가 API의 검색 조건 등 고급 매개변수까지 직접 수정할 수 있어, 각기 다른 분야·목적에 특화된 맞춤형 데이터 검색 환경을 구축할 수 있습니다.

오픈소스와 라이선스: 자유와 확장성을 모두 잡다

Anthropic의 MCP 서버는 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다. 즉, 누구나 무료로 활용, 수정, 재배포가 가능합니다. 클라우드 환경, 오픈소스 협업, 개인 프로젝트 등 다양한 현장에 손쉽게 적용할 수 있죠.

마무리: 데이터 번역의 미래, AI가 직접 한다

옛날엔 각종 데이터 소스를 연결하려면 복잡한 코딩과 통합 작업이 필수였습니다. 이제는 MCP와 같은 범용 번역기 덕분에 AI가 알아서 데이터를 연결하고, 실시간으로 웹 정보를 가져옵니다. 이 기술이 보편화되면, AI의 활용도와 일상 속 데이터 통합은 훨씬 더 쉽고 유연해질 것입니다.

실무에서 AI의 실시간 정보 활용, 프로젝트의 속도와 품질 향상을 고민하는 분이라면, Anthropic MCP로 한 번 시도해보는 것도 좋은 선택이 될 수 있습니다. 데이터의 바다, 이제 AI가 그 무한한 정보망을 직접 항해합니다.

참고문헌

[1] Anthropic's Model Context Protocol: AI's New Universal Translator for Data - GitHub

[2] Getting Started | Supabase Docs - Supabase

이미지 출처

#AI뉴스#인공지능