자, 반갑습니다! 대한민국 최고의 일타 강사 저스틴입니다. 오늘 강의는 박종은 님의 “Let’s Learn MCP: Python” 유튜브 강연 스크립트를 완벽하게 분석해서 여러분의 머리에 쏙쏙 박아 넣어 드리겠습니다. 1시간 42분이라는 긴 시간이지만, 저와 함께라면 순식간일 겁니다. 자, 그럼 출발합니다!

일타강사 저스틴의 MCP 완전 정복 강의

오늘 우리가 정복할 내용은 마이크로소프트 리액터에서 진행된 박종은 님의 ‘MCP, 즉 모델 컨텍스트 프로토콜’에 대한 파이썬 강연입니다. 이 강연자는 이 내용을 완벽하게 이해하고, 심지어 라이브 코딩으로 그 모든 과정을 보여주려 했습니다.

강의 도입: 프롬프트에서 컨텍스트 엔지니어링으로

먼저 강연자는 마이크로소프트의 신념, 즉 모든 사람이 존중받는 친근하고 전문가적인 경험을 할 수 있도록 노력한다는 점을 강조하며 강의를 시작합니다 [3:17].

자, 그리고 바로 본론으로 들어갑니다. 작년에는 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 말이 정말 유행했죠? [5:13] 하지만 이제 시대가 바뀌었습니다. 강연자는 이제 ‘컨텍스트 엔지니어링’의 시대라고 말합니다. 자, 이 부분은 별표 세 개! MCP가 바로 이 컨텍스트 엔지니어링의 아주 좋은 사례라는 거죠 [5:26]. 예전처럼 단순히 명령어만 잘 내리는 수준을 넘어서, 이제는 AI에게 다양한 도구와 리소스, 그리고 프롬프트를 융합해서 ‘맥락(Context)’ 자체를 알려주고, 훨씬 더 복잡하고 어려운 일을 시키는 겁니다 [5:45]. 마치 오케스트라의 지휘자처럼 말이죠. 이 모든 과정을 조율해주는 것이 바로 MCP의 핵심입니다 [5:58].

VS Code와 에이전트: 개발의 패러다임 전환

강연자는 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)의 ‘에이전틱 모드’를 사용해보고 엄청난 충격을 받았다고 합니다 [6:22]. 예전에는 원하는 결과물을 얻으려면 아주 디테일하게 명령해야 했는데, 이제는 “깃허브에 이슈 등록하고, 그 이슈 해결하고, 코드 다 짜면 이슈 닫고, 커밋하고 푸시해!” 라고 말만 하면 AI가 알아서 다 해준다는 겁니다 [6:53, 7:00]. 그것도 아주 짧은 시간 안에 말이죠 [7:18]. 개발의 중심이 ‘코드’에서 ‘결과’로 완전히 바뀌는, 개발 속도를 엄청나게 가속하는 혁신이라는 겁니다 [6:15].

이 에이전트를 통해 실시간 컨텍스트 제공, 데이터베이스 연결, 자연어를 통한 테스트 실행 및 코드 작성까지, 정말 다양한 일들을 VS Code 안에서 전부 해결할 수 있게 되었습니다 [7:37, 8:03].

MCP란 무엇인가?

MCP는 ‘Model Context Protocol’의 약자로, AI 회사인 ‘앤스로픽(Anthropic)’이 개발했습니다 [8:58]. 이게 뭐냐고요? 간단하게 말해 “애플리케이션과 LLM(거대 언어 모델) 간의 컨텍스트 전달 방식을 표준화한 오픈 프로토콜“ 입니다 [8:31]. 마치 웹 통신의 표준인 HTTP처럼, AI와의 소통에 대한 표준을 제시하는 거죠. 이를 통해 다양한 도구들을 훨씬 쉽게 연결하고 개발 생산성을 높일 수 있습니다 [8:43].

MCP는 호스트, 클라이언트, 서버로 구성되며, 강연에서는 VS Code(클라이언트)의 코파일럿 에이전트를 사용해 깃허브 서버와 통신하는 실습을 보여줍니다 [9:12].

MCP의 핵심 구성 요소: 도구, 리소스, 프롬프트

자, 그럼 MCP 서버는 어떻게 만들까요? 강연자는 세 가지 핵심 요소를 설명합니다.

도구 (Tools): AI 에이전트가 사용할 수 있는 기능들입니다. 예를 들어 ‘검색하기’, ‘메시지 보내기’, ‘날씨 찾기’, ‘DB 레코드 업데이트하기’ 같은 구체적인 행동들이죠 [9:44, 9:51]. Skill
리소스 (Resources): AI가 참고할 수 있는 데이터나 파일입니다. DB의 특정 데이터, 파일 내용, API 응답 결과 같은 것들이죠 [10:01]. 리소스를 사용하면 LLM에 보내는 토큰을 줄여 비용을 아낄 수 있고, 민감한 데이터를 전부 노출하지 않고 필요한 부분만 맥락으로 전달할 수 있는 장점이 있습니다 [11:30]. Context – 지식 기반
프롬프트 (Prompts): ‘이 도구와 리소스를 가지고 어떤 식으로 작업을 해라’라고 내리는 지시문입니다. 미리 양식을 만들어두면 ‘서울 날씨 알려줘’, ‘뉴욕 날씨 알려줘’처럼 단어만 바꿔서 쉽게 재사용할 수도 있습니다 [12:46]. Skill Description

MCP 구현의 강력한 장점

MCP 서버를 구현하면 뭐가 좋을까요? 강연자는 기업 환경에서의 강력한 장점을 강조합니다. 바로 보안입니다. 클라우드에 있는 챗GPT 같은 서비스에 회사 기밀 데이터를 올리는 건 보안상 불가능하죠 [13:35]. 하지만 MCP를 사용하면 내 컴퓨터(로컬)에 있는 파일을 그대로 읽어서, 코드를 생성하고, 실행하고, 분석하는 모든 과정이 내 컴퓨터 안에서 이루어집니다 [13:48]. 여러 도구를 왔다 갔다 할 필요 없이 VS Code라는 하나의 도구 안에서 모든 것이 통합되고, 우리는 지휘자의 역할만 하면 되는 겁니다 [14:07].

저스틴) 내 컴퓨터에 있는이 중요! 그래서 AI 애플리케이션은 데스크탑 애플리케이션이어야 합니다. 아무리 이야기 해도 알아듣는 사람들이 적으니 -.-

라이브 실습: 성공과 좌절에서 배우는 교훈

자, 이제부터가 진짜입니다. 강연자는 직접 빈 폴더에서부터 MCP 서버를 구축하는 과정을 라이브로 보여줍니다. 그런데 여기서 아주 중요한 교훈이 나옵니다. 바로 “실제 개발은 이론처럼 깔끔하지 않다” 는 것이죠.

1단계: 환경 설정의 중요성 강연자는 가장 먼저 uv라는 도구를 사용해 파이썬 가상 환경을 만들라고 강조합니다 [16:16]. 이걸 안 하면 서버 구동이 잘 안될 수 있기 때문이죠. 그리고 본인이 미리 만들어 둔 예시를 보여주는데, MCP가 스스로 깃허브 이슈를 만들고, 코드를 다 짠 뒤에 그 이슈를 닫아버린 것을 보여줍니다 [17:42]. 정말 강력하죠.

2단계: 권한 문제와의 사투 새로운 폴더에서 “깃허브 저장소를 설정해줘”라고 명령하자, MCP는 파일 시스템을 확인하고 설정을 시도합니다. 그런데 파일을 생성하려 하자 문제가 발생합니다. 바로 ‘파일 쓰기 권한’이 없었던 겁니다 [47:44]. 강연자는 ‘클로드 데스크톱’이라는 설정에서 해당 폴더에 대한 쓰기 권한을 직접 추가해주고 나서야 문제가 해결됩니다 [48:19, 55:54]. 자, 여러분! 여기서 첫 번째 교훈입니다. AI 에이전트도 내 컴퓨터의 파일을 마음대로 건드릴 수 없습니다. 반드시 권한을 확인하고 허용해줘야 합니다!

저스틴) 로컬에서 오픈 모델을 실행하고 이와 연동된 데스크탑 AI 애플리케이션이라면? 내 컴퓨터 파일은 마음대로 건드려도 되라고 사용자가 컨펌해주면?

3단계: 경로와 맥락의 혼란 권한 문제를 해결하자 MCP는 ‘패스트 MCP’ 공식 문서 내용을 기반으로 파일들을 생성하기 시작합니다. 서버 파일, 설정 파일, 심지어는 프로젝트 구조를 설명하는 리드미 파일까지 만들어냅니다 [57:02]. 그런데 또 문제가 발생합니다. 강연자가 여러 프로젝트 폴더를 열어놓다 보니, MCP가 엉뚱한 폴더의 가상 환경을 참조하거나 파일을 다른 곳에 만들려고 하는 등 혼란을 겪습니다 [39:20, 46:05]. 두 번째 교훈입니다. AI에게 명확한 작업 공간과 맥락을 제공하는 것이 정말 중요합니다. 내가 지금 어느 폴더에서 작업하는지 명확히 알려주지 않으면 AI도 헷갈립니다.

4단계: 핵심 설정 파일의 부재 서버를 돌리기 위한 파일들이 거의 다 만들어졌지만, VS Code에서 서버를 켜고 끄는 편리한 기능이 활성화되지 않습니다. 강연자는 핵심 파일인 .vscode/mcp.json 파일이 없다는 것을 깨닫습니다 [1:15:19]. 이 파일이 있어야 VS Code가 “아, 여기에 MCP 서버가 있구나!”하고 인식하고 관리 기능을 보여주는 겁니다. 그는 MCP에게 이 파일을 만들라고 지시하고, 파일 위치까지 교정해줍니다 [1:19:52]. 하지만 실시간 방송 중이라 VS Code를 재시작할 수 없어 결국 관리 기능은 나타나지 않았습니다. 세 번째 교훈! 도구와의 통합에는 정해진 규약과 설정 파일이 있습니다. 이 구조를 이해하는 것이 중요합니다.

5단계: 자동화의 마지막 관문, 커밋과 푸시 실패 마지막으로 강연자는 “지금까지 만든 파일 전부 깃허브에 커밋하고 푸시해!”라고 명령합니다 [1:28:44]. 하지만 MCP는 스크립트를 생성하다가 결국 실패하고 맙니다 [1:33:28]. 강연자는 아마도 저장소 설정이 중간에 꼬인 것 같다며, 이럴 땐 깨끗하게 다 지우고 처음부터 명확한 컨텍스트를 주며 다시 시작하는 것이 낫다고 설명합니다 [1:22:33].

강의 마무리: 지휘자로서의 개발자

비록 라이브 데모는 문제 해결 과정을 보여주며 마무리되었지만, 강연자는 미리 성공적으로 구축한 서버의 데모를 보여주며 MCP의 강력함을 다시 한번 증명합니다. 스트림릿으로 만든 대시보드에서 날씨 조회, 계산기, 웹 스크래핑, 유튜브 자막 수집 등이 완벽하게 동작하는 모습을 보여주었죠 [1:30:54].

자, 오늘 강의의 최종 핵심 요약입니다. 별표 다섯 개!

개발 패러다임의 변화: 이제 개발자는 코드를 한 줄 한 줄 짜는 노동자가 아니라, AI라는 오케스트라에게 정확한 악보(컨텍스트)를 주고 지휘하는 ‘지휘자(Orchestrator)’ 의 역할을 하게 될 것입니다.
성공적인 MCP 구현을 위한 체크리스트:
- 가상 환경: uv 등을 사용해 프로젝트별로 깨끗한 가상 환경을 만드세요 [1:39:16].
- 권한: AI가 파일을 읽고 쓸 수 있도록 반드시 파일 시스템 권한을 확인하세요 [1:39:23].
- 설정 파일: VS Code 통합을 위해 .vscode/mcp.json 파일의 역할과 구조를 이해하세요 [1:37:19].
- 명확한 컨텍스트: AI에게 공식 문서나 명확한 요구사항을 제공해서 혼란을 줄여주세요 [1:40:08].