MCP in Claude Code

Model contact protocol is an open standard that lets Claude code connect to external tools and data sources. Model Context Protocol은 Claude Code가 외부 도구와 데이터 소스에 연결할 수 있게 해주는 개방형 표준입니다. [music] [music] When you ask a question, Claude will automatically understand when it should use those tools to better understand your query. 질문을 하면 Claude는 쿼리를 더 잘 이해하기 위해 언제 해당 도구를 사용해야 하는지 자동으로 파악합니다. Context is one of the most important parts when working with Claude code. Claude Code를 사용할 때 context는 가장 중요한 부분 중 하나입니다. A lot of your context lives elsewhere like your databases, your productivity apps, or [music] in public repositories. 당신의 context 상당 부분은 데이터베이스, 생산성 앱, 또는 [music] 공개 저장소 등 다른 곳에 있습니다. This is where MCP comes [music] in. 바로 이곳이 MCP가 [music] 활약하는 지점입니다. First, it's important to understand the concept of tools when talking about Agentic AI. 먼저, Agentic AI를 이야기할 때 도구의 개념을 이해하는 것이 중요합니다. Tools give agents like Claude code the ability to perform actions in order for them to better complete their tasks. 도구는 Claude Code와 같은 에이전트에게 작업을 더 잘 완료하기 위해 행동을 수행할 수 있는 능력을 부여합니다. This is different from other AI where you just get an output back directly in text usually. 이는 보통 텍스트로 출력을 직접 돌려주는 다른 AI와는 다릅니다. For example, if your team is using Linear as our project management software, you can add a Linear MCP server to bring in the details of your specific issues. 예를 들어, 팀에서 Linear를 프로젝트 관리 소프트웨어로 사용하고 있다면 Linear MCP 서버를 추가해 특정 이슈의 세부 정보를 가져올 수 있습니다. If you want to get up-to-date documentation of a dependency that you're working with, then the Context 7 MCP server will provide Claude code with that. 작업 중인 의존성의 최신 문서를 얻고 싶다면 Context 7 MCP 서버가 Claude Code에 해당 정보를 제공합니다. There are also hundreds of different connectors at claude.com/connectors. 또한 claude.com/connectors에는 수백 가지의 다양한 커넥터가 있습니다. You can add MCP servers with the Claude MCP add command. Claude MCP add 명령으로 MCP 서버를 추가할 수 있습니다. There are two main types. 주요 유형은 두 가지입니다. HTTP servers are for remote services. HTTP 서버는 원격 서비스용입니다. These are hosted by the service provider and connect over the network. 이 서버들은 서비스 제공자가 호스팅하며 네트워크를 통해 연결합니다. STDIO servers are for local processes that run on your machine. STDIO 서버는 로컬 머신에서 실행되는 로컬 프로세스용입니다. You can manage your servers with the /mcp inside a Claude code session to see what's connected, the status, and disable servers that you don't want to use. Claude Code 세션 내에서 /mcp를 사용해 서버를 관리하고, 연결 상태와 상태를 확인하며, 사용하지 않을 서버를 비활성화할 수 있습니다. MCP servers can be scoped in three different ways. MCP 서버는 세 가지 방식으로 범위를 지정할 수 있습니다. One, local means it's only available in the current project for you. 첫째, local은 현재 프로젝트에서만 당신에게 사용 가능합니다. Two, the user, which means it's available across all your projects. 둘째, user는 모든 프로젝트에서 사용 가능합니다. And three, project scope uses a .mcp.json file that you check into your version control, so anyone working on the code base gets the exact same servers automatically. 셋째, project 범위는 버전 관리에 커밋하는 .mcp.json 파일을 사용하므로 코드베이스에서 작업하는 모든 사람이 동일한 서버를 자동으로 받습니다. Now, one thing to be aware of is that MCP servers add tool definitions to your context window, even when you're not using them. 한 가지 주의할 점은 MCP 서버가 사용하지 않을 때도 context 창에 도구 정의를 추가한다는 것입니다. So, if you have a lot of servers configured, this eats into your available context. 따라서 서버를 많이 설정하면 사용 가능한 context가 줄어듭니다. Run the {slash} MCP command to see what's connected and disable anything that you're not actively using or don't think that you're going to use. /mcp 명령을 실행해 연결된 서버를 확인하고, 적극적으로 사용하지 않거나 사용할 것 같지 않은 서버는 비활성화하세요. If a tool has a CLI equivalent like GH for GitHub or AWS for AWS, the CLI is more context efficient because it doesn't add persistent tool definitions. 도구에 GitHub의 gh나 AWS의 aws처럼 CLI에 해당하는 것이 있다면, CLI는 지속적인 도구 정의를 추가하지 않으므로 context 효율이 더 높습니다. You also might benefit from using a skill in this scenario. 이 시나리오에서는 skill을 사용하는 것이 도움이 될 수도 있습니다. A skill has a name and a description that is loaded into context. skill은 이름과 설명이 있으며 context에 로드됩니다. Similar to MCP, when Cloud thinks it needs to use that skill, it then decides to load it into the context window, which is where you could put the command line interface tools. MCP와 유사하게, Claude가 해당 skill을 사용해야 한다고 판단하면 context 창에 로드하기로 결정하며, 여기에 커맨드라인 인터페이스 도구를 넣을 수 있습니다. If your MCP tools exceed 10% of your context window, Cloud code will automatically switch to tool search mode, which will discover the right tools on demand, but this might not work as well since it's just not in the MCP 도구가 context 창의 10%를 초과하면 Claude Code는 자동으로 도구 검색 모드로 전환되어 필요한 도구를 온디맨드로 발견하지만, context에 없기 때문에 효과가 떨어질 수 있습니다. [music] [music] Now, a quick recap. 이제 간단히 정리해 보겠습니다. MCP connects Cloud code to your external tools and data MCP는 Claude Code를 외부 도구 및 데이터와 연결합니다 [music] [music] Add servers with Cloud MCP add, scope them to your project with .mcp.json so that your team gets them automatically, and keep an eye on the context usage by disabling servers [music] that you're not actively using. Claude MCP add로 서버를 추가하고, .mcp.json으로 프로젝트에 범위를 지정해 팀이 자동으로 받을 수 있도록 하며, 적극적으로 사용하지 않는 서버를 비활성화해 context 사용량을 주시하세요. [music]