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API를 마인크래프트 서버로: MCP 서버 구축 방법

Ashley Goolam

Ashley Goolam

25 July 2025

API를 마인크래프트 서버로: MCP 서버 구축 방법

API가 Claude나 Cursor와 같은 AI 에이전트와 대화하여 엔드포인트를 스마트하고 대화형 도구로 만들 수 있다면 좋겠다고 생각해보신 적이 있나요? 자, 준비하세요. Stainless와 OpenAPI 사양을 사용하여 **API를 MCP 서버로 전환하는 방법**에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 이 대화형 가이드는 설정부터 배포까지의 과정을 안내하며, 작동 여부를 증명하는 테스트도 포함합니다. **모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**을 사용하여 API를 AI 친화적으로 만드는 방법을 재미있고 접근하기 쉬운 방식으로 설명해 드릴 것입니다. 시작해 볼까요!

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MCP 서버란 무엇이며, 왜 중요할까요?

**모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**은 AI 시스템을 위한 범용적인 핸드셰이크와 같습니다. 이는 AI 클라이언트(Claude Desktop, Cursor, VS Code Copilot 등)가 자연어 또는 프로그래밍 가능한 프롬프트를 사용하여 API와 상호작용할 수 있도록 하는 JSON-RPC 기반 표준입니다. **MCP 서버**는 API의 엔드포인트를 AI 에이전트가 이해하고 사용할 수 있는 도구로 번역하는 다리 역할을 합니다.

**API를 MCP 서버로 전환**해야 하는 이유는 무엇일까요? 이는 판도를 바꾸는 일입니다:

결제 플랫폼, 콘텐츠 API 또는 맞춤형 서비스를 구축하든, API를 **MCP 서버**로 전환하면 더 스마트하고 접근하기 쉬워집니다.

Stainless는 어떻게 활용될까요?

Stainless는 OpenAPI 사양에서 SDK와 이제 MCP 서버를 생성하는 데 있어 개발자의 가장 좋은 친구입니다. 이 실험적인 MCP 서버 생성 기능은 OpenAPI 정의를 가져와 **MCP 서버**로 바로 사용할 수 있는 TypeScript 서브패키지를 생성합니다. 이는 여러분이 수고할 필요 없이 API의 엔드포인트가 AI가 접근할 수 있는 도구가 된다는 것을 의미합니다. 어떻게 가능한지 알아봅시다!

Stainless 공식 웹사이트

Stainless를 사용하여 API를 MCP 서버로 전환하기

전제 조건

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:

1단계: Apidog으로 OpenAPI 사양 테스트하기

**OpenAPI 사양**을 **MCP 서버**로 전환하기 전이나 후에도 테스트해보는 것이 좋습니다. 바로 이럴 때 **Apidog**이 유용합니다! Apidog의 직관적인 플랫폼을 통해 OpenAPI 사양을 가져오고 테스트하여 API의 엔드포인트가 MCP 통합을 위한 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

  1. **Apidog 방문 및 회원가입 또는 로그인**:
버튼

2. 새 프로젝트 생성 및 OpenAPI 사양 가져오기:

파일 업로드

3. API 설정 구성:

성공적인 가져오기

4. 엔드포인트 추가 및 테스트:

API 구축하기

Apidog으로 테스트하면 **OpenAPI 사양**이 견고하다는 것을 보장하여 Stainless MCP 생성 프로세스를 더 원활하게 만들고 **MCP 서버**를 더 안정적으로 만듭니다.

2단계: TypeScript로 Stainless 프로젝트 설정하기

**Stainless 프로젝트 생성**:

새 프로젝트 생성

**MCP 서버 생성 활성화**:

MCP SDK 추가

3단계: MCP 서버 생성 구성하기

Stainless 프로젝트 설정에서 MCP 서버 옵션을 구성합니다. 다음 내용으로 구성 파일(예: stainless.yaml)을 생성하거나 편집합니다:

targets:
  typescript:
    package_name: my-org-name
    production_repo: null
    publish:
      npm: false
    options:
      mcp_server:
        package_name: my-org-name-mcp
        enable_all_resources: true

이는 Stainless에게 API의 엔드포인트를 AI가 접근할 수 있는 도구로 구현하는 **MCP 서버** 서브패키지를 생성하도록 지시합니다.

4단계: 엔드포인트 노출 및 도구 설명 사용자 정의하기

기본적으로 OpenAPI 사양의 모든 엔드포인트는 MCP 도구가 됩니다. 사용자 정의하려면:

  1. **특정 엔드포인트 선택**:
resources:
  users:
    mcp: true
    methods:
      create:
        mcp: true
  orders:
    methods:
      create:
        mcp: true
        endpoint: post /v1/orders

2. 도구 메타데이터 세부 조정:

resources:
  users:
    methods:
      create:
        mcp:
          tool_name: create_user
          description: Creates a new user profile with name and email.

이렇게 하면 **MCP 서버**가 원하는 엔드포인트만 명확하고 AI 친화적인 설명과 함께 노출되도록 보장합니다.

5단계: 도구 필터링 및 동적 도구로 대규모 API 처리하기

엔드포인트가 많은 API(50개 이상)의 경우, 각 엔드포인트를 별도의 도구로 노출하면 AI의 컨텍스트 창을 압도할 수 있습니다. 다음 전략을 사용하세요:

  1. **도구 필터링**:
npx -y my-org-mcp --resource=users

2. 동적 도구 모드:

npx -y my-org-mcp --tools=dynamic

동적 도구를 사용하면 AI가 엔드포인트를 동적으로 검색하고 호출하여 컨텍스트 과부하를 줄일 수 있습니다.

6단계: MCP 서버 구축 및 게시하기

**MCP 서버 구축**:

**npm에 게시**:

npm publish
게시

7단계: MCP 클라이언트 설치 및 구성하기

게시 후, AI 클라이언트와 함께 사용하기 위해 MCP 서버 패키지를 로컬 또는 원격으로 설치합니다. Claude Desktop의 경우:

  1. **패키지 설치**:
npm install my-org-name-mcp

2. Claude Desktop 구성:

Claude 구성 편집
{
  "mcpServers": {
    "my_org_api": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "my-org-mcp"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000"
      }
    }
  }
}

3. 다른 클라이언트:

Cursor 도구 및 통합

8단계: MCP 서버 테스트하기

**MCP 서버**를 테스트해 봅시다! Claude Desktop (또는 다른 MCP 클라이언트)에서 다음 프롬프트를 시도해보세요:

alex@example.com

API에 POST /users 엔드포인트(OpenAPI 사양에 정의된 대로)가 있는 경우, **MCP 서버**는 이 프롬프트를 API 호출로 변환하여 사용자를 생성하고 다음과 같은 응답을 반환합니다:

User created: { "name": "Alex", "email": "alex@example.com", "id": "123" }

이는 **MCP 서버**가 작동하며 AI 기반 상호작용을 위한 준비가 되었음을 확인시켜 줍니다.

문제 해결 팁

MCP 서버를 위한 모범 사례

결론

이것으로 끝입니다! **Stainless**를 사용하여 **API를 MCP 서버로 전환**하여 OpenAPI 사양을 AI 준비된 강력한 도구로 바꾸는 방법을 방금 배웠습니다. 엔드포인트 구성부터 사용자 생성 프롬프트로 테스트하는 것까지, 이 가이드는 API를 Claude 또는 Cursor와 같은 AI 에이전트와 쉽게 연결할 수 있도록 합니다. 소규모 프로젝트를 개선하든 프로덕션 API를 확장하든, **MCP 서버**는 더 스마트하고 대화형 통합을 위한 티켓입니다.

시도해 볼 준비가 되셨나요? OpenAPI 사양을 준비하고 Stainless를 실행하여 AI 세상에서 API를 빛내보세요.

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