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AI

Cursor AI (커서 AI)에서 MCP 설정 / 사용하는 방법

개발자로서 코드를 작성하다 보면 가끔 막히는 순간이 온다. 로직을 어떻게 풀어야 할지, 더 나은 방법은 없는지 고민하다 보면 시간이 훌쩍 지나가기 마련이다. 그러던 중 커서 AI라는 도구를 알게 됐고, 이걸 활용하면 AI와 협업하며 문제를 더 빠르게 해결할 수 있었다.

이번에는 MCP 설정을 통해 AI의 기능을 한층 끌어올릴 수 있는 방법을 알아보려고 한다.


MCP란 무엇인가?

MCP는 Model Context Protocol의 줄임말이다. 쉽게 말해, AI가 외부 데이터와 소통할 수 있게 해주는 표준화된 방식이다.

MCP에 대한 자세한 설명은 아래 링크의 포스팅을 확인해보기 바란다.

 

MCP(Model Context Protocol)이란? - 앤트로픽 클로드 (Claude AI) / 커서 AI (Cursor AI)

최근 AI 분야에서 주목받고 있는 MCP(Model Context Protocol)에 대해 이야기해보려 한다.앤트로픽의 클로드(Claude)와 커서 AI(Cursor AI)에서 MCP를 지원하게 되면서 쉽게 이용할 수 있게 되었고, 이로 인해서

bo-ni.tistory.com


Cursor AI (커서 AI)에서 MCP 설정 / 사용하는 방법

 

1. Cursor AI를 실행한 뒤 우측 상단에 있는 설정을 누른다.

 

우측 상단 > 설정 (톱니바퀴 모양)

 

2. 설정에 들어가면 아래와 같은 화면이 나오는데, 왼쪽 탭에서 MCP를 누른다.

 

3. 글로벌 MCP 서버 추가 버튼을 누르면 mcp.json 이라는 파일이 생성되며 창이 열린다.

 

4. 추가할 MCP 서버를 선택한다. 대표적으로 Smithery 사이트에서 여러가지 MCP 서버들을 확인할 수 있다.

 

Smithery - Model Context Protocol Registry

Enable seamless file operations, repository management, and advanced search functionalities on GitHub. Automate your workflows with automatic branch creation and comprehensive error handling, all while preserving Git history. Enhance your development exper

smithery.ai

 

5. Smithery에서 필요한 MCP를 누르면 아래와 같은 창이 나온다.

 

6. 우리는 Cursor AI에서 사용할 것이기 떄문에 아래 사진처럼 Cursor > JSON > 자신의 운영체제에 있는 코드를 복사한다.

 

7. Cursor AI로 돌아와서 복사한 코드를 3번에서 미리 열어둔 mcp.json에 붙여 넣는다.

 

8. MCP 탭으로 돌아오면 해당 MCP가 추가되어 있는 것을 확인할 수 있다. 처음에는 비활성화 되어 있는데 아래 사진의 화살표에 있는 Enabled를 누르면 MCP에 연결되며 상태가 초록색으로 변한다.

 

모든 설정이 끝나면 IDE에서 MCP 서버를 실행한다.

질문을 할 때 해당 MCP와 관련이 있다고 판단이 되면 자동으로 MCP를 이용해 답변이 생성된다.

만약 강제로 사용하게 하고 싶다면, 해당 MCP의 이름을 언급하면 그 답변에 무조건 해당 MCP를 사용하여 답변을 생성하게 된다.


MCP를 써보니 좋은 점

MCP를 설정하고 나서 몇 가지 장점이 눈에 띄었다.

  • 컨텍스트 이해: AI가 내 프로젝트 데이터를 보고 더 정확한 제안을 해준다. 예를 들어, GitHub 연동 후에는 코드 컨텍스트를 파악해서 관련 파일을 추천해줬다.
  • 빠른 통합: 복잡한 설정 없이 바로 쓸 수 있다. 플러그 앤 플레이 느낌이 강하다.
  • 성능 향상: 데이터 접근 덕분에 AI 답변이 더 구체적이고 유용해졌다.
  • 유연성: 내가 원하는 대로 서버를 추가하거나 조정할 수 있어서 편했다.

실제로 GitHub MCP를 연결한 뒤 AI에게 PR 생성을 맡겨봤는데, 명령어 몇 줄로 알아서 처리해주는 걸 보고 놀랐다. Playfab 같은 서비스와 연동하면 데이터베이스 작업도 맡길 수 있다는 점에서 활용도가 높다고 느꼈다.


 

외부 데이터를 연결해주는 이 기능 덕분에 AI가 단순한 도구를 넘어 든든한 동료처럼 느껴진다.

설정 과정도 어렵지 않고 한 번 해놓으면 작업 효율이 확 올라가니, 개발하면서 막히는 부분이 있다면 MCP를 활용해보는 걸 추천한다.