•  책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.
  미리보기

1부 | MCP 이해하기
1장 MCP 개념 이해하기
1.1 MCP가 무엇인가요?
1.2 LLM은 왜 도구가 필요한가요?
1.3 기존 방식의 문제점
1.4 MCP의 등장과 구조적 전환
__1.4.1 MCP의 구조
__1.4.2 MCP가 가져올 변화

2장 MCP 동작 방식 이해하기
2.1 MCP 아키텍처
__2.1.1 MCP 클라이언트 플랫폼
2.2 MCP 동작 원리
2.3 MCP 통신 방식
__2.3.1 Stdio 방식
__2.3.2 SSE 방식
2.4 MCP 사용 방법
__2.4.1 도구, 리소스, 프롬프트
__2.4.2 클라이언트 등록 방법
2.5 MCP와 LLM
2.6 MCP의 기능적 한계
2.7 MCP의 보안 취약성

2부 | 실습 환경 준비하기
3장 API 키 획득하기
3.1 OpenAI API
3.2 Tavily API
3.3 Brave Search API
3.4 구글 지도 API

4장 클로드 데스크톱 준비하기
4.1 Node.js 설치하기
4.2 클로드 데스크톱 설치하기

5장 커서 준비하기
5.1 커서가 무엇인가요?
__5.1.1 가격 정책
5.2 파이썬 설치하기
5.3 커서 설치하기

6장 커서 사용해보기
6.1 커서 이해하기
6.2 커서 시작하기
__6.2.1 화면 소개
__6.2.2 프로젝트 생성 및 파일 관리
6.3 커서 기능 알아보기

3부 | MCP 실습하기
7장 MCP 사용해보기
7.1 Function Calling과 MCP 서버 비교
7.2 통신 방식에 따른 MCP 서버 생성하기
__7.2.1 Stdio 방식 사용하기
__7.2.2 SSE 방식 사용하기

8장 커서에서 MCP 서버 만들고 연결하기
8.1 나만의 MCP 서버 생성하여 연결하기
__8.1.1 Math MCP 서버 생성하기
__8.1.2 RAG-Server: PDF 생성하기
__8.1.3 RAG-Server: Office 생성하기
__8.1.4 explorer-server(윈도우 탐색기) 생성하기
__8.1.5 web-search-server 생성하기
8.2 공개 MCP 서버 연결하기
__8.2.1 Sequential Thinking 연결하기
__8.2.2 웹 검색(Brave Search) 연결하기
__8.2.3 윈도우 탐색기 연결하기

9장 클로드 데스크톱에서 MCP 서버 만들고 연결하기
9.1 나만의 MCP 서버 등록하기
__9.1.1 윈도우 탐색기
__9.1.2 Math MCP 서버
9.2 공개 MCP 서버 연결하기
__9.2.1 웹 검색(Tavily) 연결하기
__9.2.2 구글 지도에 연결하기
__9.2.3 정리

수많은 AI 에이전트들을 어떻게 연결, 제어, 확장할 수 있을까?
MCP의 구조와 철학을 간단하게!

해답은 MCP입니다

랭체인이나 오토젠 같은 프레임워크를 기반으로 여러 도구를 연결하고, 순차적으로 실행하면서 상호작용하는 구조를 설계하는 일은 쉽지 않습니다.
특히 여러 에이전트나 도구를 한 시스템 안에서 동작시키려면 각 도구 간의 통신 방식, 입출력 명세, 상태 관리 등 복잡한 요소에 신경 써야 합니다. MCP는 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 접근으로, LLM 기반 에이전트와 도구들을 연결할 수 있도록 설계된 프로토콜입니다.
클로드 데스크톱, 커서 AI, 스미더리 같은 다양한 도구와 함께 사용할 수 있고, 서버-클라이언트 구조를 통해 모듈형 AI 시스템을 직접 구축할 수 있게 도와줍니다.

다음과 같은 분들을 위해서 만들었습니다

ㆍ MCP의 구조와 철학을 빠르게 살펴보고 싶은 분
ㆍ 클로드 데스크톱, 커서 AI, 스미더리 같은 도구에서 MCP 기반의 에이전트 구조를 이해하고 싶은 분
ㆍ 클로드 데스크톱, 커서 AI, 스미더리 등에서 MCP 서버-클라이언트 구조를 직접 구현해보고 싶은 개발자
ㆍ 기존의 Function Calling 방식의 한계를 느끼고, 모듈형 에이전트 시스템 설계를 고민하는 개발자
ㆍ 다양한 도구와 LLM을 단일한 통신 방식으로 통합하고 싶은 기획자 및 엔지니어

다음과 같은 내용을 직접 해봅니다

ㆍ 클로드 데스크톱, 커서 AI 설치 및 사용해보기
ㆍ 통신 방식(Stdio, SSE)에 따라 MCP 서버 생성 및 사용해보기
ㆍ 나만의 MCP 서버 생성 및 연결해보기
ㆍ 간단한 Math MCP 만들어보기 / RAG-Server 만들어보기
ㆍ explorer-server(윈도우 탐색기) 만들어보기 / web-search-server 만들어보기
ㆍ 공개 MCP 서버 연결해보기
ㆍ Sequential Thinking 연결해보기
ㆍ 윈도우 탐색기 연결해보기 / 웹 검색(Brave Search) 연결해보기
ㆍ 클로드 데스크톱에서 MCP 서버 만들고 연결해보기

[지은이의 말]

MCP의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, LLM 활용 방식의 패러다임을 바꾸는 전환점이라고 할 수 있습니다.
이제 우리는 모델 중심의 단순한 응답 생성에서 벗어나, 시스템 중심의 복합적 문제 해결 구조로 나아가고 있습니다.
또한 다양한 AI 에이전트들이 각자의 역할을 분담하고 유기적으로 협력할 수 있는 환경이 마련되면서, 사용자 요청이 아무리 복잡하더라도 더욱 유연하고 지능적으로 대응할 수 있는 기반이 갖춰지고 있습니다.
따라서 앞으로는 다음과 같은 변화가 더욱 뚜렷해질 것입니다.

ㆍ 단일 모델에서 멀티 에이전트 구조로의 전환
ㆍ 도구를 사용자가 직접 호출하던 방식에서, AI가 사용자 요청을 해석해 적절한 도구를 자동으로 선택하고 실행하는 방식으로 전환
ㆍ 반복적으로 구현하던 도구를 재사용 가능한 구조로 개선
ㆍ LLM 중심의 설계에서 에이전트 중심의 아키텍처로 진화
결과적으로 AI 생태계는 MCP와 같은 표준화된 연결 프로토콜을 중심으로 한 멀티 에이전트 협업 체계로 진화할 것입니다.