AI 워크플로우 향상을 위한 상위 10개 MCP 서버

이 가이드에서는 다음을 확인하실 수 있습니다:

• MCP 서버란 무엇이며 이 기술이 제공하는 이점은 무엇인지.
• 시장에서 최고의 MCP 서버를 선택하는 방법.
• AI 에이전트 및 워크플로우를 지원할 최고의 MCP 서버 10선 목록.

자, 시작해 보겠습니다!

MCP 서버란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol)는 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 도구/서비스 간의 통신을 표준화하는 오픈소스 프로토콜입니다. 즉, AI 에이전트가 작업을 완료하는 데 필요한 모든 도구와 안전하게 상호작용할 수 있는 보편적인 언어입니다.

MCP 서버는 MCP 프로토콜을 구현하여 AI 에이전트가 발견하고 사용할 수 있는 도구 세트를 노출합니다. 이는 프로토콜이 의존하는 SSE 및 스트리밍 HTTP 기술 덕분에 가능합니다.

MCP는 사용 가능한 수많은 AI 프로토콜 중 하나일 뿐임을 유의하십시오.

AI 워크플로우에 MCP 서버를 통합함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 표준화: AI 애플리케이션이 타사 도구와 일관된 방식으로 상호작용할 수 있게 합니다. 이를 통해 각 도구의 고유한 API, 인증, 데이터 형식에 대한 맞춤형 통합 코드를 작성할 필요가 사라집니다.
• 탐색성: 에이전트는 MCP 서버에 쿼리를 보내 사용 가능한 도구와 사용 방법을 파악할 수 있습니다. 이는 모든 AI 에이전트의 핵심인 동적이고 자율적인 작업 실행을 가능하게 합니다.
• 유연성: MCP 서버 덕분에 AI 에이전트는 최종 도구와 직접 통신하지 않고 서버와만 통신합니다. 이를 통해 AI가 접근할 수 있는 도구를 제어할 수 있습니다.

최적의 MCP 서버 선택 방법

Awesome MCP Servers 저장소에는 수백 개의 유용한 MCP 서버가 목록화되어 있습니다. 선택지가 너무 많기 때문에, 명확한 평가 기준을 바탕으로 자신의 요구에 가장 적합한 서버를 선택해야 합니다.

특히 최적의 MCP 서버를 선택할 때 고려해야 할 핵심 요소는 다음과 같습니다:

• 대표적인 사용 사례: 관심 있거나 이미 사용 중인 서비스를 기반으로 한 서버인가? 가장 빈번하고 시간이 많이 소요되는 작업을 해결해 주는 도구를 제공하는가? MCP 서버의 가치는 특정 워크플로우를 자동화하는 능력으로 측정됩니다.
• 핵심 도구: MCP 서버가 제공하는 가장 관련성 높은 도구 목록.
• 커뮤니티 신뢰도와 인기: GitHub 스타 수는 커뮤니티 채택률과 신뢰도를 나타내는 강력한 지표입니다. 또한 높은 스타 수는 일반적으로 더 안정적이고 문서화가 잘된 서버와 연관됩니다. 기여자 수, 최근 기여 내용, 포크 수 등도 고려해야 할 요소입니다.
• 라이선스: MCP 서버는 일반적으로 오픈소스입니다. 서버 자체 라이선스 외에도 MCP가 의존하는 모든 타사 소프트웨어의 라이선스도 검토해야 합니다. 해당 도구를 이미 사용하고 있고 기존 라이선스 범위에 포함된다면 문제없습니다. 그렇지 않다면 해당 라이선스 조건을 평가하고 예산을 할당해야 할 수도 있습니다.
• 프로그래밍 언어: MCP 서버 개발에 사용된 프로그래밍 언어입니다. 이는 요구사항, 설치 과정, 그리고 향후 소스 코드 기여에 영향을 미칩니다.

최고의 MCP 서버 10선

이 섹션에서는 앞서 설명한 기준에 따라 선별 및 순위를 매긴 최고의 MCP 서버 목록을 제공합니다.

1. Bright Data

Bright Data의 MCP 서버는 모든 AI 애플리케이션에 필수적인 데이터 수집 기능을 제공합니다. 모든 AI 시스템은 고품질 데이터에 대한 접근이 필요하기 때문에, 이 MCP 서버는 사실상 모든 사용 사례를 지원하도록 설계되었습니다.

특히, 실시간 웹 데이터를 검색할 수 있는 강력한 도구를 AI 에이전트와 워크플로우에 제공합니다. 이러한 도구는 AI가 응답을 근거에 기반하고 작업 실행 중 웹 페이지와 정확하게 상호작용하는 데 도움을 줍니다.

대다수의 AI 기반 프로젝트는 경쟁력과 효율성을 유지하기 위해 신선하고 최신 데이터가 필요합니다. 바로 이 때문에 Bright Data 웹 MCP 서버가 최상위 솔루션으로 두각을 나타냅니다.

공식 문서를 따라 통합 방법을 알아보세요.

대표적인 사용 사례:

• 실시간 정보 검색: 업데이트된 정보를 요청할 수 있습니다. 예: “지금 가디언에서 가장 인기 있는 뉴스 5개는 무엇인가요?”. AI는 "top stories The Guardian" 과 같은 쿼리와 함께 search_engine 도구를 사용하여 최신 헤드라인을 가져옵니다.
• 웹 스크래핑 및 데이터 추출: 서버는 스크래핑 작업을 위해 설계되었습니다. Bright Data의 Web Unlocker와 연동되어 모든 웹 페이지의 콘텐츠에 접근할 수 있으며, 모든 안티봇(반봇) 조치를 우회합니다. 즉, 차단될 염려 없이 웹 스크래핑 작업을 수행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
• 지리적 제한 우회: 많은 웹사이트는 사용자의 지리적 위치에 따라 다른 콘텐츠를 표시하거나 특정 지역에서만 접근 가능합니다. 이를 해결하기 위해 Bright Data Web MCP 서버는 전 세계에 분산된 1억 5천만 개 이상의 IP를 보유한 방대한 프록시 네트워크를 통해 요청을 라우팅할 수 있습니다.
• 대화형 브라우저 자동화: 이 서버는 “브라우저 제어” 도구를 제공하여 AI 에이전트가 단순히 페이지의 원시 HTML을 다운로드하는 것을 넘어 웹사이트와 동적으로 상호작용할 수 있게 합니다.
• 구조화된 데이터 추출: 웹 스크레이퍼 API 덕분에 주요 플랫폼의 JSON 형식 구조화된 데이터 추출에 탁월합니다. 인스타그램, 링크드인, 아마존 등 다양한 사이트에서 실시간 구조화된 데이터를 웹 스크래핑으로 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트에게 아마존 URL을 제공하여 제품 상세 정보를 가져오도록 요청할 수 있습니다. 그러면 에이전트가 해당 데이터를 추출하는 도구를 사용합니다.

주요 도구:

• search_engine: Google, Bing 또는 Yandex의 검색 결과를 스크래핑합니다. SERP 결과를 마크다운 형식으로 반환합니다.
• scrape_as_markdown: 콘텐츠 추출을 위한 고급 옵션과 함께 단일 웹페이지 URL을 스크래핑하고 결과를 마크다운 형식으로 반환합니다. 이 도구는 봇 탐지나 CAPTCHA를 사용하는 웹페이지도 해제할 수 있습니다.
• scrape_as_html: 고급 콘텐츠 추출 옵션으로 단일 웹페이지 URL을 크롤링하고 HTML 형식으로 결과를 반환합니다. 이 도구는 봇 탐지나 CAPTCHA를 사용하는 웹페이지도 해제할 수 있습니다.
• session_stats: 현재 세션 동안의 도구 사용 현황을 사용자에게 알려줍니다.
• web_data_amazon_product: 구조화된 아마존 상품 데이터를 신속하게 읽어옵니다.
• web_data_amazon_product_reviews: 구조화된 아마존 제품 리뷰 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_linkedin_person_profile: 구조화된 LinkedIn 개인 프로필 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_linkedin_company_profile: 구조화된 LinkedIn 회사 프로필 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_zoominfo_company_profile: 구조화된 ZoomInfo 회사 프로필 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_instagram_profiles: 구조화된 Instagram 프로필 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_instagram_posts: 구조화된 Instagram 게시물 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_instagram_reels: 구조화된 Instagram 릴 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_instagram_comments: 구조화된 Instagram 댓글 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_facebook_posts: 구조화된 Facebook 게시물 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_facebook_marketplace_listings: 구조화된 Facebook 마켓플레이스 리스팅 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_facebook_company_reviews: 구조화된 Facebook 회사 리뷰 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_x_posts: 구조화된 X 게시물 데이터를 빠르게 읽습니다. 유효한 X 게시물 URL이 필요합니다.
• web_data_zillow_properties_listing: 구조화된 Zillow 부동산 리스팅 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_booking_hotel_listings: 구조화된 예약 호텔 목록 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_youtube_videos: 구조화된 YouTube 동영상 데이터를 빠르게 읽습니다.
• scraping_browser_navigate: 스크래핑 브라우저 세션을 새 URL로 이동합니다.
• scraping_browser_go_back: 이전 페이지로 돌아갑니다.
• scraping_browser_go_forward: 다음 페이지로 이동합니다.
• scraping_browser_click: 요소를 클릭합니다.
• scraping_browser_links: 현재 페이지의 모든 링크, 텍스트 및 선택기를 가져옵니다.
• scraping_browser_type: 요소에 텍스트를 입력합니다.
• scraping_browser_wait_for: 페이지에서 요소가 표시될 때까지 대기합니다.
• scraping_browser_screenshot: 현재 페이지의 스크린샷을 찍습니다.
• scraping_browser_get_html: 현재 페이지의 HTML 콘텐츠를 가져옵니다.
• scraping_browser_get_text: 현재 페이지의 텍스트 콘텐츠를 가져옵니다.
• web_data_amazon_product_search: 구조화된 Amazon 제품 검색 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_walmart_product: 구조화된 월마트 제품 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_walmart_seller: 구조화된 월마트 판매자 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_ebay_product: 구조화된 eBay 상품 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_homedepot_products: 구조화된 홈디포 제품 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_zara_products: 구조화된 Zara 제품 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_etsy_products: 구조화된 Etsy 제품 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_bestbuy_products: 구조화된 Best Buy 제품 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_linkedin_job_listings: 구조화된 LinkedIn 구인 목록 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_linkedin_posts: 구조화된 LinkedIn 게시물 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_linkedin_people_search: 구조화된 LinkedIn 인물 검색 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_crunchbase_company: 구조화된 Crunchbase 회사 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_facebook_events: 구조화된 Facebook 이벤트 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_tiktok_profiles: 구조화된 TikTok 프로필 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_tiktok_posts: 구조화된 TikTok 게시물 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_tiktok_shop: 구조화된 TikTok 상점 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_tiktok_comments: 구조화된 TikTok 댓글 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_google_maps_reviews: 구조화된 Google 지도 리뷰 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_google_shopping: 구조화된 Google 쇼핑 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_google_play_store: 구조화된 Google Play 스토어 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_apple_app_store: 구조화된 Apple App Store 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_reuter_news: 구조화된 로이터 뉴스 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_github_repository_file: 구조화된 GitHub 저장소 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_yahoo_finance_business: 구조화된 Yahoo Finance 비즈니스 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_youtube_profiles: 구조화된 YouTube 프로필 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_youtube_comments: 구조화된 YouTube 댓글 데이터를 빠르게 읽습니다.
• web_data_reddit_posts: 구조화된 Reddit 게시글 데이터를 빠르게 읽습니다.

모든 도구를 확인하려면 Bright Data Web MCP 서버 공식 저장소를 확인하세요.

커뮤니티의 신뢰와 인기: 이 저장소는 700개 이상의 스타를 보유하고 있습니다. 100개 이상의 포크가 증명하듯, 잘 문서화되어 있으며 널리 채택되고 있습니다.

호환 웹사이트: LinkedIn, 부동산 웹사이트, Facebook, Reddit, YouTube 등 다수.

인기 있는 통합: N8N, Claude, Cursor, Perplexity, OpenAI, VS Code, Windsurf 등.

라이선스: MCP 서버는 오픈소스(MIT 라이선스)입니다. 내부적으로는 무료 체험판이 제공되는 Bright Data의 제품들을 기반으로 합니다.

프로그래밍 언어: Node.js.

2. GitHub

GitHub MCP 서버는 소프트웨어 개발에 참여하는 모든 팀에게 필수적인 도구입니다. AI 에이전트가 개발 라이프사이클에 능동적으로 참여할 수 있도록 지원합니다. 즉, 리포지토리 관리, 이슈 추적, 심지어 코드와의 상호작용까지 가능하게 합니다.

대표적인 사용 사례:

• GitHub 워크플로 자동화: GitHub 인터페이스를 수동으로 클릭하는 대신 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, “내 최신 PR 상태는 어떻게 되나요?”라고 질문하면 봇이 list_pull_requests 및 get_pull_request_status 도구를 사용하여 답변을 찾아 보고할 수 있습니다.
• GitHub 저장소에서 데이터 추출 및 분석: 서버를 활용해 GitHub에서 정보를 가져와 분석하거나 보고하는 작업입니다. 예를 들어, 모든 오픈된 풀 리퀘스트와 현재 상태를 나열하는 대시보드를 구축할 수 있습니다.

주요 도구:

• get_issue: 저장소 내 이슈의 내용을 가져옵니다.
• create_issue: GitHub 저장소에 새 이슈 생성.
• add_issue_comment: 이슈에 코멘트를 추가합니다.
• list_issues: 저장소 이슈를 나열하고 필터링합니다.
• update_issue: GitHub 저장소의 기존 이슈를 업데이트합니다.
• get_pull_request: 특정 풀 리퀘스트의 세부 정보를 가져옵니다.
• list_pull_requests: 리포지토리 풀 리퀘스트를 나열하고 필터링합니다.
• merge_pull_request: 풀 리퀘스트를 병합합니다.
• get_pull_request_diff: 풀 리퀘스트의 diff를 가져옵니다.
• create_pull_request: 새 풀 리퀘스트를 생성합니다.
• update_pull_request: GitHub 저장소에서 기존 풀 리퀘스트를 업데이트합니다.
• delete_file: GitHub 저장소에서 파일을 삭제합니다.
• list_branches: GitHub 저장소의 브랜치를 나열합니다.
• push_files: 단일 커밋으로 여러 파일을 푸시합니다.
• search_repositories: GitHub 저장소를 검색합니다.
• create_repository: 새 GitHub 저장소를 생성합니다.
• fork_repository: 저장소를 포크합니다.
• create_branch: 새 브랜치를 생성합니다.
• run_workflow: workflow_dispatch 이벤트를 통해 워크플로를 트리거합니다.
• get_workflow_run: 특정 워크플로 실행에 대한 세부 정보를 가져옵니다.
• get_workflow_run_logs: 워크플로 실행에 대한 로그를 다운로드합니다.
• rerun_workflow_run: 전체 워크플로를 다시 실행합니다.
• rerun_failed_jobs: 워크플로 실행에서 실패한 작업만 다시 실행합니다.
• cancel_workflow_run: 실행 중인 워크플로를 취소합니다.

GitHub 공식 저장소에서 사용 가능한 모든 도구를 확인하세요.

커뮤니티 신뢰도 및 인기: 이 저장소는 16.4k 이상의 스타를 보유하고 있으며 명확하게 문서화되어 있습니다. 높은 PR 수(45개 이상), 기여자 수(60명 이상), 포크 수(1.2k개 이상)로 인해 널리 채택되고 유지 관리되는 저장소입니다.

라이선스: 이 MCP 서버는 오픈 소스(MIT 라이선스)입니다. GitHub 계정이 필요하며, 무료 및 유료 계정 유형이 제공됩니다.

프로그래밍 언어: Go.

3. Supabase

Supabase는 인기 있는 오픈소스 백엔드 서비스 플랫폼입니다. MCP 서버는 AI 에이전트에게 프로젝트의 데이터베이스, 인증, 스토리지에 대한 완전한 프로그래밍 방식 접근 권한을 제공합니다. 이를 통해 자연어 기반 백엔드 관리가 가능해집니다.

대표적인 사용 사례:

• 데이터베이스 관리 및 쿼리: 직접 SQL을 작성하지 않고도 Postgres 데이터베이스와 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어, “지난주에 몇 명의 사용자가 가입했나요?”라고 질문할 수 있습니다. 에이전트는 ` execute_sql` 도구를 사용하여 필요한 쿼리를 실행합니다.
• 프로젝트 및 계정 관리: 서버는 Supabase 프로젝트와 조직 설정을 관리하는 도구를 제공합니다. 예를 들어, 새 프로젝트 생성, 비활성 프로젝트 일시 중지, 모든 프로젝트 목록 조회 등의 작업을 수행하는 에이전트를 가질 수 있습니다.
• 디버깅 및 모니터링: 문제가 발생했을 때 에이전트를 첫 번째 대응 수단으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 “지난 1시간 동안의 API 로그를 보여줘서 오류가 있는지 확인해줘”라고 요청할 수 있습니다. 에이전트는 이를 처리하기 위해 get_logs 도구를 사용합니다.

주요 도구:

• search_docs: 최신 정보를 위해 Supabase 문서를 검색합니다.
• list_tables: 지정된 스키마 내 모든 테이블을 나열합니다.
• list_migrations: 데이터베이스 내 모든 마이그레이션을 나열합니다.
• apply_migration: SQL 마이그레이션을 데이터베이스에 적용합니다.
• execute_sql: 데이터베이스에서 원시 SQL을 실행합니다.
• get_project_url: 프로젝트의 API URL을 가져옵니다.
• get_anon_key: 프로젝트의 익명 API 키를 가져옵니다.
• generate_typescript_types: 데이터베이스 스키마를 기반으로 TypeScript 타입을 생성합니다.
• list_storage_buckets: Supabase 프로젝트의 모든 스토리지 버킷을 나열합니다.
• get_storage_config: Supabase 프로젝트의 스토리지 구성을 가져옵니다.
• update_storage_config: Supabase 프로젝트의 스토리지 구성을 업데이트합니다(유료 플랜 필요).

사용 가능한 도구의 전체 목록은 저장소의 전용 섹션에 있습니다.

커뮤니티 신뢰도 및 인기: 저장소는 1,700개 이상의 스타를 보유하고 있습니다. 잘 문서화되어 있으며 널리 채택되고 있습니다(150개 이상의 포크).

라이선스: 오픈 소스(Apache 2.0). Supabase는 무료 및 유료 플랜을 모두 제공합니다.

프로그래밍 언어: Node.js.

4. Playwright

Playwright MCP 서버는 Playwright 브라우저 자동화 API를 활용하여 LLM이 웹 페이지와 상호작용할 수 있도록 합니다. 내부적으로는 접근성 스냅샷에 의존합니다. 이를 통해 스크린샷과 시각적 기능을 갖춘 AI 모델이 필요하지 않습니다.

Playwright가 제공하는 기능에 대해 자세히 알아보세요.

대표적인 사용 사례:

• 인간과 유사한 상호작용: AI 에이전트가 웹 페이지와 상호작용할 수 있는 능력을 얻게 됩니다. 예를 들어 클릭, 탐색, 스크린샷 촬영 등이 가능합니다. 즉, 프롬프트만으로도 웹사이트에서 실제 작업을 수행하는 고급 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다(예: Browser-Use로 달성 가능한 것과 유사).
• 자동화된 테스트 생성: 이를 위해 완전한 사용자 여정을 기술해야 합니다. AI는 브라우저 제어 도구를 활용해 단계를 수행하고, ` browser_generate_playwright_test ` 도구를 사용해 Playwright 테스트 스크립트를 출력할 수 있습니다.

주요 도구:

• browser_snapshot: 현재 페이지의 접근성 스냅샷을 캡처합니다.
• browser_click: 웹 페이지에서 클릭을 수행합니다.
• browser_drag: 두 요소 간 드래그 앤 드롭을 수행합니다.
• browser_hover: 페이지의 요소에 마우스를 올립니다.
• browser_type: 편집 가능한 요소에 텍스트를 입력합니다.
• browser_select_option: 드롭다운에서 옵션을 선택합니다.
• browser_wait_for: 텍스트가 나타나거나 사라지거나 지정된 시간이 경과할 때까지 대기합니다.
• browser_navigate: URL로 이동합니다.
• browser_pdf_save: 페이지를 PDF로 저장합니다.
• browser_tab_list: 브라우저 탭을 나열합니다.
• browser_tab_new: 새 탭을 엽니다.
• browser_tab_select: 인덱스로 탭을 선택합니다.
• browser_tab_close: 탭을 닫습니다.
• browser_generate_playwright_test: 주어진 시나리오에 대한 Playwright 테스트를 생성합니다.
• browser_screen_move_mouse: 마우스를 지정된 위치로 이동합니다.
• browser_screen_click: 마우스 왼쪽 버튼을 클릭합니다.
• browser_screen_drag: 마우스 왼쪽 버튼을 드래그합니다.
• browser_screen_type: 텍스트를 입력합니다.
• browser_press_key: 키보드의 키를 누릅니다.

Playwright 저장소의 도구 섹션에서 이 모든 것을 설명합니다.

커뮤니티의 신뢰와 인기: 13.1k+ GitHub 스타는 이 저장소가 널리 신뢰받고 채택되고 있음을 보여줍니다. 또한 여러 기여자와 포크(900+), 그리고 훌륭한 문서도 있습니다.

라이선스: 오픈 소스(Apache 2.0).

프로그래밍 언어: Node.js.

5. Notion

Notion의 MCP 서버는 Notion을 AI 에이전트가 읽고 쓸 수 있는 동적인 지식 기반으로 바꿉니다. 이를 통해 문서화, 프로젝트 관리, 콘텐츠 제작과 같은 작업을 처리할 수 있는 자동화 기능을 AI에 부여합니다.

대표적인 사용 사례:

• 자동화된 작업 관리: 자연어로 프로젝트 계획을 관리할 수 있습니다. AI는 사용자가 지정한 속성으로 데이터베이스에 새 항목을 생성합니다.
• 새로운 Notion 데이터베이스 생성: AI 에이전트가 새로운 Notion 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 “제 취업 지원서를 추적할 새 데이터베이스를 생성해 주세요. 회사명, 직위, 직무 설명 링크를 위한 열이 있어야 합니다”와 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
• 지식 검색: 에이전트에게 모든 문서를 검색하도록 요청하여 기술적 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다.

주요 도구:

• 검색: 평이한 영어로 질문하여 Notion 작업 공간, 연결된 앱 또는 웹상의 모든 정보를 찾습니다.
• 제목별 검색: AI 구독이 불가능할 때 대체 검색 도구로, 페이지 제목만 대상으로 키워드 검색을 수행합니다.
• 보기: Notion 작업 공간 내 모든 페이지, 데이터베이스, 파일 또는 사용자의 내용을 확인합니다.
• 댓글 가져오기: 특정 페이지나 블록의 모든 댓글(스레드형 토론 포함)을 나열합니다.
• 사용자 조회: ID 또는 참조명으로 특정 사용자에 대한 상세 정보를 확인합니다.
• 페이지 생성: 원하는 콘텐츠로 작업 공간에 새 페이지를 만듭니다. 페이지 추가 위치를 지정하거나, 기본적으로 비공개 페이지로 생성됩니다.
• 댓글 생성: 페이지나 블록에 댓글을 추가합니다.
• 페이지 업데이트: 기존 페이지의 제목, 내용 또는 기타 속성을 변경하여 편집합니다.

Notion MCP 서버 도구 문서는 각 도구의 사용 시기와 즉시 시작할 수 있는 유용한 프롬프트를 제공합니다.

커뮤니티 신뢰도 및 인기: 2.3k+ 스타와 훌륭한 문서를 보유하고 있습니다. 또한 최근 기여도 양호하여 잘 관리되고 채택되고 있습니다.

라이선스: 오픈 소스(MIT 라이선스). Notion 자체는 무료 플랜으로도 다양한 기능을 제공하지만, 일부 기능은 유료 사용자에게만 제공됩니다.

프로그래밍 언어: Node.js.

6. Atlassian

Atlassian MCP 서버는 Confluence, Jira, Jira Cloud 및 Server/Data Center 배포를 LLM을 활용해 자동화하는 워크플로우를 위해 특별히 제작되었습니다. 이러한 솔루션은 문서화, 이슈 추적, 팀 협업에 널리 사용됩니다. 따라서 AI와 통합하면 지능형 에이전트가 티켓 관리, 문서 업데이트 등을 수행할 수 있습니다.

대표적인 사용 사례:

• 스마트 Jira 자동화: LLM에 적절한 프롬프트를 제공함으로써 정보 검색 및 조회, 이슈 생성 및 관리를 위한 Jira 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
• 컨플루언스 문서 관리: 컨플루언스를 대화 가능한 동적 지식 기반으로 전환할 수 있습니다. 채팅에서 직접 문서를 생성 및 관리할 수 있으며, 에이전트에게 문서 검색 및 요약 요청도 가능합니다.

주요 도구:

• jira_search: Jira 이슈 검색
• jira_create_issue: 새 Jira 이슈 생성.
• jira_update_issue: 기존 Jira 이슈를 업데이트합니다.
• confluence_search: Confluence 콘텐츠를 검색합니다.
• confluence_get_page: 특정 페이지의 콘텐츠를 가져옵니다.
• confluence_create_page: 새 페이지를 생성합니다.
• confluence_update_page: 기존 페이지를 업데이트합니다.

Atlassian MCP 서버 저장소 섹션에서 사용 가능한 모든 도구를 읽어보세요.

커뮤니티 신뢰도 및 인기도: 2.1k+ 스타와 훌륭한 문서를 보유하고 있습니다. 또한 많은 기여자(50명 이상)와 포크(360개 이상)가 있어 잘 관리되고 채택되고 있습니다.

라이선스: 오픈소스(MIT 라이선스). Jira와 Atlassian은 무료 및 유료 플랜을 모두 제공합니다.

프로그래밍 언어: Python, 단 Docker를 통해서만 배포됩니다.

7. Serena

Serena MCP 서버는 코드베이스에서 직접 작동하는 코딩 에이전트 툴킷입니다. IDE의 전형적인 기능을 모두 제공합니다. 특히 다음과 같은 기능을 수행합니다:

• LSP(Language Server Protocols)를 사용하여 코드를 구문 분석하고 의미론적으로 이해합니다.
• 코드를 읽고 쓸 수 있을 뿐만 아니라 셸 명령어도 실행할 수 있습니다.
• 온보딩 및 메모리 시스템을 통해 특정 코드베이스에 대한 지속적인 이해를 유지합니다.

대표적인 사용 사례:

• LLM 기반 코딩: Serena는 모든 코딩 작업을 위해 설계되었습니다. 코드를 읽고, 작성하고, 실행할 수 있습니다. 로그와 터미널 출력도 읽을 수 있습니다. Python, JavaScript, Go 등 다양한 프로그래밍 언어를 직접적/간접적으로 지원합니다.

주요 도구:

• activate_project: 프로젝트 이름을 지정하여 활성화합니다.
• create_text_file: 프로젝트 디렉터리에 파일을 생성/덮어씁니다.
• delete_lines: 파일 내 지정된 범위 줄을 삭제합니다.
• delete_memory: Serena의 프로젝트 전용 메모리 저장소에서 메모리를 삭제합니다.
• execute_shell_command: 셸 명령어를 실행합니다.
• find_symbol: 지정된 이름/부분 문자열을 포함하는 심볼에 대해 전역(또는 로컬) 검색을 수행합니다(선택적으로 유형으로 필터링 가능).
• get_active_project: 현재 활성화된 프로젝트(있는 경우)의 이름을 가져오고 기존 프로젝트를 나열합니다.
• get_current_config: 에이전트의 현재 구성(활성 모드, 도구, 컨텍스트 포함)을 출력합니다.
• get_symbols_overview: 지정된 파일 또는 디렉터리에 정의된 최상위 심볼에 대한 개요를 가져옵니다.
• initial_instructions: 현재 프로젝트에 대한 초기 지침을 가져옵니다.
• insert_after_symbol: 지정된 심볼 정의의 끝 부분 뒤에 내용을 삽입합니다.
• insert_at_line: 파일의 지정된 줄에 내용을 삽입합니다.
• list_dir: 지정된 디렉토리의 파일 및 디렉토리를 나열합니다(선택적으로 재귀 포함).
• list_memories: Serena의 프로젝트별 메모리 저장소에 있는 메모리를 나열합니다.
• prepare_for_new_conversation: 새 대화를 준비하기 위한 지침을 제공합니다.
• read_file: 프로젝트 디렉토리 내 파일을 읽습니다.
• read_memory: Serena의 프로젝트별 메모리 저장소에서 지정된 이름의 메모리를 읽습니다.
• replace_lines: 파일 내 지정된 줄 범위를 새 내용으로 대체합니다.
• search_for_pattern: 프로젝트 내에서 패턴을 검색합니다.
• summarize_changes: 코드베이스에 적용된 변경 사항을 요약하는 방법을 안내합니다.

Serena 저장소에서 전체 도구 목록을 확인하세요.

커뮤니티 신뢰도 및 인기도: Serena는 2.9k+ 스타와 매우 광범위한 문서를 보유하고 있습니다.

라이선스: 오픈 소스(MIT 라이선스).

프로그래밍 언어: Python.

8. 파일 시스템

파일 시스템 MCP 서버 저장소는 파일 시스템 작업을 관리하는 AI 에이전트를 생성하도록 설계되었습니다.

주요 도구:

• read_file: 파일의 전체 내용을 읽습니다.
• write_file: 새 파일을 생성하거나 기존 파일을 덮어씁니다.
• create_directory: 새 디렉터리를 생성하거나 존재 여부를 확인합니다.
• move_file: 파일 및 디렉터리를 이동하거나 이름을 변경합니다.

저장소에서 사용 가능한 도구의 전체 목록을 확인하세요.

커뮤니티 신뢰도 및 인기도: 이 저장소는 56,000개 이상의 스타, 광범위한 문서, 그리고 많은 기여자(580명 이상)를 보유하고 있습니다. 이러한 지표는 여러 MCP 서버를 나열하는 전체 프로젝트의 저장소와 관련이 있다는 점에 유의하십시오.

라이선스: 오픈 소스(MIT 라이선스).

프로그래밍 언어: 리포지토리는 Node.js 및 Python 서버를 제공합니다.

9. Figma

Figma MCP 서버는 AI 기반 코딩 도구를 사용하여 커서가 Figma 파일에 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 스크린샷을 붙여넣지 않고도 일회성 디자인을 만드는 데 필요한 시간을 단축하는 것이 목표입니다.

대표적인 사용 사례:

• POC 시간 단축: LLM에 프롬프트를 입력하고 AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하도록 하여 Figma 디자인의 POC(개념 증명) 제작에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

주요 도구:

• get_code: 선택한 Figma 요소를 구조화된 React + Tailwind 형식으로 변환합니다.
• get_variable_defs: 선택 영역에서 사용된 변수와 스타일을 추출합니다.

커뮤니티 신뢰도 및 인기: 저장소 별점 8.6k 이상.

라이선스: 오픈소스(MIT). 대신 Figma는 무료 및 유료 플랜을 제공합니다.

프로그래밍 언어: Node.js.

10. Grafana

Grafana는 데이터 시각화, 모니터링 및 분석을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 특히 중립성, 확장성 및 개방형 시스템이라는 점에서 높이 평가받고 있습니다. 이는 수십 가지의 서로 다른 데이터 소스에 연결하는 중앙 허브 역할을 한다는 것을 의미합니다. Grafana MCP 서버를 사용하면 전체 Grafana 생태계와 상호 작용하는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

대표적인 사용 사례:

• AI 인시던트 관리: 채팅 인터페이스에서 직접 전체 인시던트 라이프사이클을 관리하는 에이전트를 생성할 수 있습니다. 또한 자연어를 특정 PromQL 또는 LogQL 쿼리로 변환하여 시스템 쿼리의 진입 장벽을 낮춥니다.

주요 도구:

• search_dashboards: 대시보드를 검색합니다.
• query_prometheus: Prometheus 데이터 소스에 대한 쿼리를 실행합니다.
• list_incidents: Grafana Incident의 인시던트를 나열합니다.
• query_loki_logs: LogQL을 사용하여 로그를 쿼리하고 검색합니다.
• get_analysis: Sift 조사에서 특정 분석을 가져옵니다.

사용 가능한 모든 도구를 사용하여 Grafana 인시던트 관리를 자동화하세요.

커뮤니티 신뢰도 및 인기도: 1,000개 이상의 별점, 훌륭한 문서, 빈번한 기여.

라이선스: 오픈 소스(Apache 2.0). Grafana의 경우, 가격 페이지를 참조하십시오.

프로그래밍 언어: Go.

최고의 MCP 서버: 요약 표

본 문서에서 소개한 MCP 서버에 대한 광범위한 개요를 요약한 표는 다음과 같습니다:

회사	카테고리	프로그래밍 언어	저장소 링크	GitHub 스타 수	MCP 서버 라이선스
Bright Data	모든 AI 애플리케이션을 위한 데이터	Node.js	brightdata/brightdata-mcp	700개 이상	MIT
GitHub	버전 관리 워크플로	Go	github/github-mcp-server	16k+	MIT
Supabase	데이터베이스	Node.js	supabase-community/supabase-mcp	1.7k+	Apache 2.0
Playwright	브라우저 자동화	Node.js	microsoft/playwright-mcp	12.8k+	Apache 2.0
Notion	지식 관리	Node.js	makenotion/notion-mcp-server	2.3k+	MIT
Atlassian	팀 협업	Python (Docker를 통해서만)	sooperset/mcp-atlassian	2.1k+	MIT
Serena	코딩 워크플로	Node.js	oraios/serena	2.9k+	MIT
파일 시스템	파일 시스템 작업	Node.js, Python	modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem	56k+ (전체 프로젝트에서)	MIT
Figma	디자인 워크플로우	Node.js	GLips/Figma-Context-MCP	8.6k+	MIT
Grafana	가시성	Go	grafana/mcp-grafana	1k+	Apache 2.0

이제 최고의 MCP 서버를 알게 되었으니, 다음 가이드를 읽고 사용 방법을 배울 수 있습니다:

• Qwen-Agent를 MCP와 통합하여 실시간 데이터 접근이 가능한 에이전트 구축하기
• MCP 서버를 활용한 웹 스크래핑: 단계별 가이드
• AI 에이전트 개발을 위한 Google ADK와 MCP 서버 통합
• CrewAI 및 Bright Data의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용한 웹 스크래핑 에이전트 구축

결론

이 글에서는 MCP 서버가 무엇이며 왜 유용한지 알아보았습니다. 시중 최고의 MCP 서버를 선택할 때 고려해야 할 주요 요소들을 살펴보았습니다. 그런 다음, 선별된 상위 10개 옵션 목록에서 이러한 기준이 어떻게 적용되는지 확인했습니다.

나열된 옵션 중 Bright Data의 MCP 서버는 최고의 선택지 중 하나로 두각을 나타냅니다. 그 이유는 간단합니다: 모든 AI 프로젝트나 워크플로는 고품질 데이터에 의존하기 때문입니다!

바로 이 점에서 Bright Data 웹 MCP 서버가 탁월합니다. 지구상에서 가장 방대하고 풍부한 정보원인 웹에서 AI가 필요한 데이터를 윤리적으로 수집할 수 있는 능력을 제공합니다.

이제 생산 환경에 바로 적용 가능한 AI 워크플로를 구축할 때는 웹 콘텐츠를 안정적으로 수집, 검증, 변환할 수 있는 도구가 필요합니다. 바로 Bright Data의 AI 인프라에서 이를 찾을 수 있습니다.

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