실사용 기준으로 선별한 MCP 개발 도구 모음
서론
AI 및 LLM 기반의 개발 업무를 하면서 다양한 도구들을 직접 실사용해보고 있습니다.
그중에서도 실제 개발 시 가장 자주 활용하게 되는 핵심 도구는 아래 세 가지입니다:
-
ChatGPT
-
Claude Desktop
-
Cursor AI
현재 이 세 가지 도구는 모두 Pro 요금제로 사용 중이며, 실제 프로젝트 및 업무 자동화 과정에서 높은 효율성을 보여주고 있습니다.
이 글에서는 위 도구들을 활용한 실무 개발 환경에 MCP (Model Context Protocol) 기반 도구를 어떻게 통합하고 활용하고 있는지 정리해 보았습니다.
단순한 소개가 아니라, 실제로 유용했던 도구만 선별했으니 참고하시면 좋겠습니다.
사용 MCP 도구
1. memory
목적 - 그래프 기반 로컬 메모리 관리 지원
링크 - 깃 리포 링크
경험
이건 정말 강력합니다.
개인 프로젝트 정보, 업무 스타일, 코딩 습관, 설계 원칙 등을 모두 memory에 저장해두고, 매일 작업 내용을 정리해 Notion으로 자동 연동하는 등 강력한 개인화 환경 구축에 핵심 역할을 하고 있습니다.
하루 단위 워크로그, 태스크 히스토리 저장에도 아주 유용합니다. 강력 추천합니다.
2. sequential-thinking
목적 - 구조화된 사고 과정을 통해 동적이고 반영적인 문제 해결 지원
링크 - 깃 리포 링크
경험
써봤는데 아직 이게 조금 더 나아진건지 판단하는데는 시간이 더필요할 듯 합니다. 그러나 굉장히 많은 사람들이 좋다고 하니 일단 계속 사용중입니다.
3. git
목적 - git 명령어 MCP 확장
링크 - 깃 리포 링크
기본 터미널만으로는 간혹 git 명령이 의도대로 동작하지 않는 경우가 있었는데, MCP 기반 git 서버를 사용하니 더 안정적으로 제어되는 느낌을 받았습니다. 특히 MCP 기반 환경에서는 일관된 버전 관리 명령을 보내는 데 유리합니다.
4. Notion
목적 - Notion 접근 제어 및 작업 통합
링크 - 깃 리포 링크
회사와 개인 모두 Notion을 많이 사용하는 입장에서, 바로바로 데이터 연동 및 요약 저장이 가능한 점이 매우 좋았습니다.
아이디어 스케치 → 코드 작성 → 요약 → Notion 정리까지 한 번에 처리 가능합니다.
5. Desktop-commander
목적 - 로컬 터미널 및 시스템 제어
링크 - 깃 리포 링크
경험
Claude Desktop에서 MCP 도구들을 확장하는 데 있어 가장 핵심적인 역할을 하는 도구입니다.
로컬 시스템 제어가 가능해지면서 Claude를 진짜 에이전트처럼 활용할 수 있게 해주는 역할을 합니다. 체감 상 가장 생산성을 높여주는 툴이었습니다.
Claude Desktop 용 MCP
아래는 Claude Desktop에서 사용하는 mcpServers 설정입니다.
desktop-commander를 포함해 로컬 시스템 제어 중심 도구들을 포함하고 있습니다.
{
"mcpServers": {
"desktop-commander": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@wonderwhy-er/desktop-commander",
"--key",
"77970e69-33d4-4996-be59-3622bc783319"
]
},
"sequential-thinking": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
]
},
"git": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-git"]
},
"notionApi": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@notionhq/notion-mcp-server"
],
"env": {
"OPENAPI_MCP_HEADERS": "{\"Authorization\": \"Bearer {your key}\", \"Notion-Version\": \"2022-06-28\" }"
}
},
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
],
"env": {
"MEMORY_FILE_PATH": "D:\\memory.json"
}
}
}
}
Cursor 용 MCP
Cursor는 자체적으로 터미널 제어를 지원하므로 desktop-commander는 제외하고 구성했습니다.
{
"mcpServers": {
"sequential-thinking": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
]
},
"git": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-git"]
},
"notionApi": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@notionhq/notion-mcp-server"
],
"env": {
"OPENAPI_MCP_HEADERS": "{\"Authorization\": \"Bearer {your key}\", \"Notion-Version\": \"2022-06-28\" }"
}
},
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
],
"env": {
"MEMORY_FILE_PATH": "D:\\memory.json"
}
}
}
}
마무리
MCP 기반 도구들은 단순한 LLM 사용을 넘어서, 개발자 개인화 도구로서 매우 강력한 가능성을 보여주고 있습니다.
이번 글에 소개한 도구들은 직접 사용해본 결과 실무에서 충분히 쓸 만하다고 판단한 것들만 추렸습니다.
특히 Claude, Cursor 등 MCP를 통합 지원하는 환경에서는 작업 흐름을 자연스럽게 자동화하고,
로컬 컨텍스트 기반의 유연한 에이전트화까지 가능하므로 강력히 추천드립니다.
