✨ MCP 서버와 클라이언트 개발 방법, 그리고 AI 자동화

AI 시대, 개발의 패러다임이 바뀌고 있습니다. 특히 MCP(Model Context Protocol) 서버와 클라이언트 간의 연동은, 인간의 자연어를 기반으로 데이터베이스나 외부 API와 소통할 수 있게 해주는 획기적인 흐름입니다.
Supabase와 Cursor를 예로 들어보면, 더 이상 SQL 쿼리나 복잡한 코드를 작성하지 않아도 자연어로 데이터를 처리할 수 있는 시대가 열리고 있죠.

이번 글에서는 MCP 서버와 클라이언트의 연동 구조, 개발 과정, 그리고 AI가 자동화할 수 있는 영역에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

✅ 1. MCP 서버와 클라이언트 연동 구조 이해하기

MCP 서버는 AI 또는 클라이언트 앱이 외부 데이터베이스, API, SaaS 도구 등과 통신할 수 있도록 돕는 표준화된 인터페이스입니다.

예를 들어:

Supabase가 MCP 서버로 기능할 수 있고,
Cursor는 이 MCP 서버와 통신하는 클라이언트 역할을 수행합니다.

이 구조에서는 사용자가 자연어로 "고객 데이터를 보여줘"라고 입력하면, 클라이언트는 이를 분석해 MCP 서버에 적절한 action과 파라미터를 담아 요청을 보냅니다.
MCP 서버는 이 요청을 실제 SQL 쿼리나 API 호출로 변환한 후 결과를 반환합니다.

⚙️ 2. 개발 순서: 명확한 명세서가 핵심

MCP 연동에서 가장 중요한 것은 명확하고 일관된 명세서(API 문서) 입니다.

🧩 1) MCP 서버 개발자

서버 기능 설계 및 구현
action, input/output 구조, 인증 방식 정의
API 명세서(OpenAPI, Markdown 등) 작성

🧩 2) 클라이언트 개발자

명세서를 바탕으로 사용자 명령을 분석
적절한 action과 payload를 구성해 서버에 요청
응답 데이터를 사용자에게 시각적으로 제공

🧩 3) 연동 설정

보통 mcp.json, manifest.yaml 같은 설정 파일에 MCP 서버 정보를 입력하면, 클라이언트가 자동으로 서버와 통신할 수 있게 됩니다.

🤖 3. AI가 MCP를 자동화하는 시대

지금 주목할 부분은, 이 모든 과정을 AI가 자동으로 수행할 수 있다는 점입니다.

AI가 주어진 명세서에 따라 MCP 서버 코드를 생성하고,
API 명세서도 자동으로 문서화하며,
클라이언트 연동 코드도 자연어 명령에 맞게 자동 구성

예를 들어, AI는 다음과 같은 흐름을 처리할 수 있습니다:

“상품 재고를 확인하고, 재고가 0이면 Slack에 알림 보내줘”
→ [클라이언트에서 intent 분석]
→ [MCP 서버에 '재고 확인' action 호출]
→ [결과값 조건 판단 후 Slack action 호출]

이러한 흐름은 GPT, Claude, Cursor 등의 AI가 점점 잘 다루고 있습니다.

MCP는 단순한 프로토콜이 아닙니다.
AI와 데이터베이스, 외부 API, 업무 자동화를 연결하는 핵심 허브입니다.

앞으로는 사람이 직접 코드를 쓰는 것이 아니라, AI가 명세서를 읽고 서버와 클라이언트를 자동으로 연결하는 시대가 열릴 것입니다. 지금이 바로 MCP 생태계를 경험하고, 그 위에 AI 자동화 워크플로우를 쌓아올릴 적기입니다.