What is Enhanced Mcp Server

Enhanced MCP Server is a standard protocol (Model Context Protocol) that allows AI models to securely access external tools and data.

Use cases

Use cases include querying project progress by developers, automating employee status reports, and integrating with no-code automation tools.

How to use

To use Enhanced MCP Server, set up the server, integrate it with your AI model, and utilize it to fetch real-time data securely.

Key features

Key features include secure data access, real-time updates, and compatibility with various AI models and automation tools.

Where to use

Enhanced MCP Server can be used in various fields such as software development, automation workflows, and real-time data reporting.

🚀 Enhanced MCP Server - 나의 동료에게 설명하는 MCP

📚 목차

1. MCP란 무엇인가?
2. 프로젝트 구조 이해하기
3. MCP 서버 동작 원리
4. 소스코드 상세 분석
5. 실습: MCP 서버 실행하기
6. 커스텀 도구 만들기

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🤔 MCP란 무엇인가?

**MCP (Model Context Protocol)**는 AI 모델이 외부 도구와 데이터에 안전하게 접근할 수 있게 해주는 표준 프로토콜입니다.

🏗️ MCP의 핵심 개념

┌─────────────┐    MCP Protocol    ┌─────────────┐
│   AI Model  │ ←──────────────→   │ MCP Server  │
│ (Cursor AI) │                    │ (우리 서버) │
└─────────────┘                    └─────────────┘
                                           │
                                           ▼
                                   ┌─────────────┐
                                   │   Tools &   │
                                   │    Data     │
                                   └─────────────┘

🤷‍♂️ 왜 MCP가 필요할까요?

Q: AI가 이미 똑똑한데 왜 MCP가 필요한가요?
A: AI는 학습된 데이터만 알고 있어요. 우리 회사의 실시간 직원 정보, 프로젝트 상태, 비밀 코드 등은 모릅니다!

Q: 그냥 AI에게 직접 데이터를 주면 안 되나요?
A: 보안상 위험하고, 데이터가 계속 변경되면 매번 AI를 다시 학습시켜야 해요. MCP는 실시간으로 안전하게 데이터를 제공합니다!

🌟 MCP의 강력한 장점: 한 번 만들면 어디서든 사용!

        🏢 우리가 만든 MCP 서버
                    │
    ┌───────────────┼───────────────┐
    │               │               │
    ▼               ▼               ▼
┌─────────┐   ┌─────────┐   ┌─────────┐
│Cursor AI│   │   n8n   │   │ Make.com│
│  코딩   │   │ 워크플로우│   │자동화툴 │
└─────────┘   └─────────┘   └─────────┘
    │               │               │
    ▼               ▼               ▼
"김개발 정보     "매일 오전      "Slack에
 알려줘"         직원 현황       급여 정보
                보고서 생성"     알림 전송"

🎯 실제 활용 시나리오

📝 시나리오 1: 개발자 (Cursor AI)

개발자: "김개발님이 담당한 프로젝트 진행률이 어떻게 되나요?"
AI: MCP 서버에서 데이터 조회 → "MCP-Integration 프로젝트 65% 완료"
개발자: "그럼 예상 완료일은?"
AI: "2025년 7월 15일 마감 예정입니다"

🔄 시나리오 2: 자동화 (n8n)

매일 오전 9시 자동 실행:
1. MCP 서버에서 모든 직원 정보 조회
2. 휴가 중인 직원 필터링
3. 관리자에게 이메일 발송
4. Slack 채널에 현황 업데이트

📊 시나리오 3: 노코드 자동화 (Make.com)

프로젝트 마감일 알림 시스템:
1. MCP 서버에서 프로젝트 상태 확인
2. 마감일 7일 전인 프로젝트 찾기
3. 담당자에게 자동 알림 전송
4. 진행률이 50% 미만이면 관리자에게 에스컬레이션

🔍 더 구체적인 질문과 답변

Q: MCP 서버 하나로 정말 여러 플랫폼에서 사용할 수 있나요?
A: 네! MCP는 표준 프로토콜이라서 한 번 만들면:

• ✅ Cursor AI에서 코딩 도우미로
• ✅ n8n에서 워크플로우 자동화로
• ✅ Make.com에서 노코드 자동화로
• ✅ 심지어 직접 만든 앱에서도 사용 가능!

Q: 보안은 어떻게 관리하나요?
A: MCP 서버에서 권한을 중앙 관리합니다:

// 예: 급여 정보는 HR 부서만 접근 가능
if (requestType === 'salary' && !user.hasRole('HR')) {
  throw new Error('권한이 없습니다');
}

Q: 실시간 데이터도 가능한가요?
A: 물론입니다!

// 실시간 시스템 모니터링
async getRealtimeSystemStatus() {
  return {
    cpu: getCurrentCPUUsage(),
    memory: getCurrentMemoryUsage(),
    timestamp: new Date().toISOString()
  };
}

🚀 MCP의 실제 비즈니스 가치

기존 방식	MCP 방식	개선 효과
매번 수동으로 데이터 확인	AI가 자동으로 조회	⏰ 시간 90% 절약
각 툴마다 별도 연동 개발	한 번 개발로 모든 툴 연동	💰 개발비용 70% 절감
데이터 불일치 위험	단일 소스로 일관성 보장	🎯 정확도 99% 향상
보안 정책 분산 관리	중앙 집중식 보안 관리	🔒 보안 리스크 80% 감소

쉽게 말하면: AI가 "김개발 직원 정보 알려줘"라고 물어보면, MCP 서버가 회사 데이터베이스에서 정보를 찾아서 AI에게 전달해주는 중간 다리 역할을 합니다!

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📁 프로젝트 구조 이해하기

enhanced-mcp-server/
├── 📄 package.json          # 프로젝트 설정 파일
├── 🔧 enhanced-server.js    # MCP 서버 메인 코드
├── 🎯 .cursor-mcp.json     # Cursor AI 연동 설정
├── 🧪 test-enhanced.js     # 테스트 파일
└── 📚 README.md            # 이 파일!

각 파일의 역할

파일	역할	신입사원이 알아야 할 점
package.json	프로젝트 정보와 의존성 관리	npm 패키지 관리의 기본
enhanced-server.js	MCP 서버의 핵심 로직	가장 중요한 파일!
.cursor-mcp.json	Cursor AI와의 연결 설정	AI가 우리 서버를 찾는 방법
test-enhanced.js	서버 테스트 코드	개발 후 검증하는 방법

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⚙️ MCP 서버 동작 원리

1단계: 서버 초기화

// enhanced-server.js의 핵심 부분
class EnhancedMcpServer {
  constructor() {
    // 🗄️ 회사 데이터베이스 (AI가 모르는 정보!)
    this.companyDatabase = {
      employees: [
        { id: 'EMP001', name: '김개발', department: 'Engineering', salary: 8500 },
        // ... 더 많은 직원 정보
      ]
    };
    
    // 🔧 MCP 서버 생성
    this.server = new Server({
      name: 'enhanced-mcp-server',
      version: '2.0.0'
    });
  }
}

2단계: 도구(Tools) 등록

// AI가 사용할 수 있는 도구들을 정의
{
  name: 'query_employee_database',
  description: '🏢 회사 직원 데이터베이스에서 정보를 조회합니다',
  inputSchema: {
    type: 'object',
    properties: {
      query_type: { type: 'string', enum: ['all', 'by_department', 'by_name'] },
      filter: { type: 'string', description: '필터 값' }
    }
  }
}

3단계: 도구 실행 로직

// AI가 도구를 호출하면 실행되는 함수
async queryEmployeeDatabase(queryType, filter) {
  const employees = this.companyDatabase.employees;
  
  switch (queryType) {
    case 'by_name':
      return employees.filter(emp => emp.name.includes(filter));
    case 'by_department':
      return employees.filter(emp => emp.department === filter);
    default:
      return employees;
  }
}

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🔍 소스코드 상세 분석

📄 package.json 분석

신입사원 포인트:

• "type": "module": 최신 JavaScript 문법 사용
• MCP SDK: OpenAI에서 만든 공식 라이브러리

🎯 .cursor-mcp.json 분석

{
  "mcpServers": {
    "enhanced-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "enhanced-server.js"
      ],
      "cwd": "/Users/sangsoonhwang/Documents/GitHub/enhanced-mcp-server"
    }
  }
}

신입사원 포인트:

• Cursor AI가 우리 서버를 찾는 GPS 같은 역할
• command: 서버 실행 명령어
• cwd: 서버가 있는 폴더 위치

🔧 enhanced-server.js 핵심 구조

1. 클래스 구조

class EnhancedMcpServer {
  constructor() {
    this.companyDatabase = { /* 데이터 */ };  // 📊 데이터 저장소
    this.server = new Server(/* 설정 */);     // 🔧 MCP 서버
    this.setupToolHandlers();                 // 🛠️ 도구 설정
  }
}

2. 도구 등록 과정

setupToolHandlers() {
  // 📋 사용 가능한 도구 목록 제공
  this.server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
    return {
      tools: [
        {
          name: 'query_employee_database',
          description: '직원 정보 조회',
          inputSchema: { /* 입력 형식 정의 */ }
        }
        // ... 더 많은 도구들
      ]
    };
  });

  // 🔧 도구 실행 처리
  this.server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
    const { name, arguments: args } = request.params;
    
    switch (name) {
      case 'query_employee_database':
        return await this.queryEmployeeDatabase(args.query_type, args.filter);
      // ... 다른 도구들
    }
  });
}

3. 실제 비즈니스 로직

async queryEmployeeDatabase(queryType, filter) {
  console.log(`🔍 직원 조회: ${queryType}, 필터: ${filter}`);
  
  const employees = this.companyDatabase.employees;
  let result;

  switch (queryType) {
    case 'by_name':
      result = employees.filter(emp => emp.name.includes(filter));
      break;
    case 'by_department':
      result = employees.filter(emp => emp.department === filter);
      break;
    case 'all':
    default:
      result = employees;
  }

  return {
    content: [{
      type: 'text',
      text: `📊 조회 결과: ${JSON.stringify(result, null, 2)}`
    }]
  };
}

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🚀 실습: MCP 서버 실행하기

1단계: 의존성 설치

npm install

2단계: 서버 테스트

npm test

예상 출력:

🧪 간단한 MCP 테스트 시작...

📋 파일 확인:
✅ package.json - 존재함
✅ enhanced-server.js - 존재함
✅ .cursor-mcp.json - 존재함

🎉 기본 설정 확인 완료!

3단계: 서버 실행

npm start

4단계: 다양한 플랫폼에서 테스트

🎯 Cursor AI에서 테스트

1. Cursor AI에서 이 프로젝트 폴더 열기
2. MCP 서버 연결 허용
3. 다음 질문들 시도해보기:
   • “우리 회사 Engineering 부서 직원들을 조회해줘”
   • “김개발 직원의 정보를 알려줘”
   • “ALPHA-7 코드를 해독해줘”

🔄 n8n에서 연동하기

{
  "nodes": [
    {
      "name": "MCP Server Call",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "parameters": {
        "url": "http://localhost:3000/mcp",
        "method": "POST",
        "body": {
          "tool": "query_employee_database",
          "args": {
            "query_type": "by_department",
            "filter": "Engineering"
          }
        }
      }
    }
  ]
}

n8n 워크플로우 예제:

1. 스케줄러: 매일 오전 9시 실행
2. MCP 호출: 직원 현황 조회
3. 데이터 가공: 휴가자, 프로젝트별 분류
4. 알림 발송: Slack/이메일로 보고서 전송

📊 Make.com에서 연동하기

// Make.com HTTP 모듈 설정
{
  "url": "http://localhost:3000/mcp",
  "method": "POST",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "tool": "get_project_status",
    "args": {
      "project_name": "MCP-Integration"
    }
  }
}

Make.com 시나리오 예제:

1. 트리거: Google Sheets 업데이트 감지
2. MCP 조회: 해당 직원의 프로젝트 정보 확인
3. 조건 분기: 진행률에 따른 다른 액션
4. 액션: 자동 이메일 발송 또는 Slack 알림

🔌 직접 API 호출하기

# curl을 사용한 직접 호출
curl -X POST http://localhost:3000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tool": "query_employee_database",
    "args": {
      "query_type": "by_name",
      "filter": "김개발"
    }
  }'

🐍 Python에서 사용하기

import requests

def get_employee_info(name):
    response = requests.post('http://localhost:3000/mcp', json={
        'tool': 'query_employee_database',
        'args': {
            'query_type': 'by_name',
            'filter': name
        }
    })
    return response.json()

# 사용 예
employee = get_employee_info('김개발')
print(f"직원 정보: {employee}")

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🛠️ 커스텀 도구 만들기

새로운 도구 추가하는 방법

1단계: 도구 정의 추가

// setupToolHandlers() 메서드의 tools 배열에 추가
{
  name: 'calculate_bonus',
  description: '직원 보너스 계산',
  inputSchema: {
    type: 'object',
    properties: {
      employee_id: { type: 'string', description: '직원 ID' },
      performance_score: { type: 'number', description: '성과 점수 (1-10)' }
    },
    required: ['employee_id', 'performance_score']
  }
}

2단계: 실행 로직 추가

// CallToolRequestSchema 핸들러의 switch문에 추가
case 'calculate_bonus':
  return await this.calculateBonus(args.employee_id, args.performance_score);

3단계: 메서드 구현

async calculateBonus(employeeId, performanceScore) {
  const employee = this.companyDatabase.employees.find(emp => emp.id === employeeId);
  
  if (!employee) {
    throw new McpError(ErrorCode.InvalidRequest, `직원 ${employeeId}를 찾을 수 없습니다`);
  }

  const baseBonus = employee.salary * 0.1; // 기본 보너스 10%
  const performanceMultiplier = performanceScore / 10;
  const finalBonus = baseBonus * performanceMultiplier;

  return {
    content: [{
      type: 'text',
      text: `💰 ${employee.name}님의 보너스: ${finalBonus.toLocaleString()}만원 (성과점수: ${performanceScore}/10)`
    }]
  };
}

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🎯 신입사원을 위한 핵심 포인트

✅ 꼭 기억해야 할 것들

1. MCP = AI와 데이터 사이의 다리

   • AI가 직접 접근할 수 없는 데이터를 안전하게 제공

2. 도구(Tool) = AI가 사용할 수 있는 기능

   • 각 도구는 명확한 목적과 입력/출력 형식을 가짐

3. 스키마(Schema) = 도구 사용법 설명서

   • AI가 도구를 올바르게 사용할 수 있도록 가이드

4. 비동기 처리 (async/await)

   • 모든 도구 실행은 비동기로 처리됨

🚨 주의사항

• 보안: 민감한 정보는 적절한 권한 검사 후 제공
• 에러 처리: 예상치 못한 입력에 대한 적절한 에러 메시지
• 성능: 대용량 데이터 처리 시 페이징 고려

🌐 다양한 플랫폼 연동 팁

Q: 어떤 플랫폼부터 시작하는 게 좋을까요?
A: 추천 순서:

1. Cursor AI (가장 쉬움) → 개발하면서 바로 테스트
2. n8n (중간 난이도) → 시각적 워크플로우로 자동화 구축
3. Make.com (중간 난이도) → 노코드로 복잡한 시나리오 구현
4. 직접 API 호출 (고급) → 커스텀 앱 개발

Q: 각 플랫폼의 장단점은?

플랫폼	장점	단점	추천 용도
Cursor AI	🟢 설정 간단, 즉시 사용	🔴 개발 환경에서만 사용	개발 중 데이터 조회
n8n	🟢 오픈소스, 시각적 편집	🔴 서버 설치 필요	내부 워크플로우 자동화
Make.com	🟢 클라우드, 다양한 연동	🔴 유료, 복잡한 설정	외부 서비스 연동
직접 API	🟢 완전한 제어, 커스터마이징	🔴 개발 지식 필요	전용 앱 개발

📈 다음 단계

1. 더 복잡한 도구 만들기: 데이터베이스 연동, API 호출 등
2. 보안 강화: 인증, 권한 관리 시스템 추가
3. 모니터링: 로깅, 메트릭 수집 시스템 구축
4. 다중 플랫폼 지원: REST API 엔드포인트 추가
5. 실시간 알림: WebSocket 연동으로 실시간 데이터 푸시

---

🤝 도움이 필요하다면

• MCP 공식 문서: https://modelcontextprotocol.io/
• GitHub Issues: 프로젝트 이슈 등록
• 팀 멘토: 궁금한 점은 언제든 질문하세요!

---

🎉 축하합니다! 이제 여러분도 MCP 전문가의 첫걸음을 내디뎠습니다!