2025년 바이브 코더를 위한 최고의 Cursor MCP 서버 10곳

솔직히 말해 봅시다. 현대 개발은 빠르게 진행됩니다. 그리고 수많은 도구들이 있는 상황에서 앱 간 전환 없이 효율성을 유지하는 것은 판도를 바꾸는 일입니다. 바로 여기서 MCP(Model Context Protocol) 서버가 등장합니다. 이들은 웹 스크래핑, 디자인 미리 보기, 브라우저 자동화, 심지어 문서 변환과 같은 강력한 기능을 Cursor 편집기에 바로 연결하기 위해 백그라운드에서 작동합니다.

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탭을 전환하거나 상용구 코드를 작성하는 대신, 작업 흐름 내에서 작동하는 스마트하고 원활한 도구를 얻을 수 있습니다. 이 가이드에서는 Cursor에서 생산성을 높이기 위해 오늘부터 사용할 수 있는 최고의 오픈 소스 MCP 서버 10가지를 소개합니다.

1. Apidog MCP 서버

Apidog MCP 서버는 API 작업을 하는 개발자를 위해 특별히 제작되었습니다. Cursor와 같은 AI 비서를 API 문서에 직접 연결하여 탭 전환 없이 더 스마트하고 빠르게 구축할 수 있습니다.

일반적인 컨텍스트 플러그인과 달리 Apidog는 OpenAPI 사양, 엔드포인트 데이터 및 스키마 세부 정보를 AI가 즉시 액세스할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 실제 엔드포인트를 기반으로 TypeScript 인터페이스를 생성하거나 Python 클라이언트를 구축하고 싶으신가요? Cursor에게 물어보세요. 이미 API 구조를 알고 있습니다.

주요 기능:

Apidog 프로젝트, 공개 문서 또는 로컬 OpenAPI 파일과 동기화
“/users에 대한 응답 구조는 무엇인가요?”와 같은 자연어 쿼리 활성화
빠르고 오프라인 사용 가능한 개발을 위해 사양을 로컬에 캐시
AI 제안을 정확하고 프로젝트 인식 가능하게 유지

Cursor에서 MCP 구성하기

MCP 구성 파일 편집 Cursor 편집기를 열고 설정 아이콘(오른쪽 상단)을 클릭한 다음 왼쪽 메뉴에서 "MCP"를 선택하고 "+ Add new global MCP server"를 클릭합니다.

구성 추가 열린 mcp.json에 다음 구성을 붙여넣습니다. <access-token> 및 <project-id>를 자신의 것으로 바꾸는 것을 잊지 마세요:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

구성 확인 AI(Agent 모드)에게 물어 연결을 테스트합니다:

Please fetch API specification via MCP and tell me how many endpoints exist in the project

AI가 Apidog 프로젝트의 API 정보를 반환하면 성공적으로 연결된 것입니다.

Apidog MCP 서버는 API 개발에서 가장 큰 생산성 저해 요인 중 하나인 문서와 코드 사이를 왔다 갔다 하는 작업을 제거합니다. API 사양을 지능적이고 쿼리 가능한 지식 기반으로 전환합니다.

2. Browserbase MCP 서버

개요: Browserbase MCP 서버는 AI 비서가 클라우드 브라우저 환경에서 웹 페이지와 상호 작용하고 동적 콘텐츠와 복잡한 사용자 상호 작용을 처리할 수 있도록 지원합니다.

주요 기능:

세션 관리가 포함된 클라우드 기반 브라우저 세션
전체 페이지 및 요소별 스크린샷
JavaScript 실행 및 DOM 조작
멀티태스킹을 위한 병렬 브라우저 인스턴스

이 서버는 웹 애플리케이션 테스트 및 반복적인 웹사이트 상호 작용 자동화에 특히 유용합니다.

Cursor에 Browserbase를 추가하려면 먼저 browserbase.io에서 API 자격 증명을 얻은 다음 .cursor/mcp.json 파일에 다음 구성을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/mcp-server-browserbase/browserbase/dist/index.js"],
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "your_api_key_here",
        "BROWSERBASE_PROJECT_ID": "your_project_id_here"
      }
    }
  }
}

3. Magic MCP 서버

Magic MCP 서버는 생성형 AI 기능을 개발 워크플로우에 직접 통합합니다. 다음을 허용합니다:

프런트엔드 개발 중 자리 표시자 이미지 생성
텍스트를 다양한 형식이나 스타일로 변환
문서 작성을 위한 콘텐츠 요약
자연어 설명에서 코드 샘플 생성

Magic MCP는 OpenAI의 API를 활용하여 다양한 개발 작업에 도움이 되는 강력한 AI 기반 기능을 제공합니다.

{
  "mcpServers": {
    "@21st-dev/magic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@21st-dev/magic@latest", "API_KEY=\"your-api-key\""]
    }
  }
}

구성 파일 위치:

Cursor: ~/.cursor/mcp.json
Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Cline: ~/.cline/mcp_config.json
Claude: ~/.claude/mcp_config.json

4. Opik MCP 서버

Opik MCP 서버는 AI 비서를 실시간 웹 검색 및 지식 탐색에 연결합니다. Opik은 오래된 컨텍스트에 의존하는 대신 개발자가 인터넷에서 직접 최신 통찰력, 사실 또는 참조를 가져올 수 있도록 하여 AI를 연구 중심 작업에 더 유용하고 정보에 밝게 만듭니다.

주요 기능:

실시간 웹 검색 통합
외부 콘텐츠 요약
인용을 위한 소스 인식 응답
문서 작성, 사실 확인 및 콘텐츠 생성에 유용

이 서버는 머신 러닝 실험 관리 및 시각화를 단순화합니다.

Cursor 통합

Cursor IDE와 통합하려면 프로젝트 디렉토리에 다음 구성으로 .cursor/mcp.json 파일을 생성합니다:

{
  "mcpServers": {
    "opik": {
      "command": "/path/to/node",
      "args": [
        "/path/to/opik-mcp/build/index.js",
        "--apiUrl",
        "https://www.comet.com/opik/api",
        "--apiKey",
        "YOUR_API_KEY",
        "--workspace",
        "default",
        "--debug",
        "true"
      ],
      "env": {
        "OPIK_API_BASE_URL": "https://www.comet.com/opik/api",
        "OPIK_API_KEY": "YOUR_API_KEY",
        "OPIK_WORKSPACE_NAME": "default",
      }
    }
  }
}

/path/to/node를 Node.js 실행 파일 경로로 바꾸고 /path/to/opik-mcp를 opik-mcp 설치 경로로 바꿉니다. 또한 YOUR_API_KEY를 실제 Opik API 키로 바꿉니다.

5. Figma Context MCP 서버

Figma Context MCP 서버는 Figma 데이터를 코딩 비서에게 직접 전달하여 디자인과 코드를 연결합니다. 개발자가 디자인을 쿼리하고, 레이아웃을 이해하고, 이미 디자인된 내용을 기반으로 UI 코드를 생성할 수 있도록 합니다. 더 이상 디자인 팀과 왔다 갔다 할 필요가 없습니다.

주요 기능:

Figma 프레임, 레이어 및 텍스트 액세스
디자인을 컴포넌트 코드로 변환 (예: React, HTML/CSS)
간격, 색상 및 타이포그래피 분석
시각적 불일치 또는 누락된 요소 식별
Figma 구조를 개발 준비 통찰력으로 변환

이 통합은 디자인 일관성을 보장하고 개발 프로세스를 간소화합니다.

{
  "mcpServers": {
    "figma": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "figma-context-mcp"],
      "env": {
        "FIGMA_ACCESS_TOKEN": "your_figma_token_here"
      }
    }
  }
}

6. Pandoc MCP 서버

Pandoc MCP 서버는 강력한 문서 변환 기능을 개발 환경에 제공합니다. 다음과 같은 다양한 형식 간에 문서를 변환할 수 있습니다:

Markdown을 PDF, HTML, DOCX 등으로 변환
학술 논문 또는 연구 노트 처리
다양한 소스 자료에서 보고서 생성
출판 워크플로우 구축

이 서버는 다양한 문서 형식으로 작업하는 개발자에게 매우 유용합니다.

Cursor 구성에 Excel MCP 서버를 추가하려면 .cursor/mcp.json 파일에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "excel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "excel-mcp-server"]
    }
  }
}

7. Excel MCP 서버

Excel MCP 서버는 스프레드시트를 AI를 위한 접근 가능한 데이터 소스로 전환합니다. AI 비서가 Excel 파일을 실시간으로 읽고 쿼리하며 심지어 작성할 수 있도록 하여 코드에서 직접 보고서 생성, 데이터 변환 및 로직 구현을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

주요 기능:

Excel 시트, 행 및 수식 읽기 및 구문 분석
스프레드시트 데이터에서 시각화 또는 요약 생성
셀 및 수식을 프로그래밍 방식으로 수정
처리된 데이터를 Excel로 다시 내보내기
반복적인 보고 작업 자동화에 탁월

이 서버는 Excel 스프레드시트에 저장된 데이터를 처리하고 보고서를 생성하는 데 특히 유용합니다.

Cursor 구성에 Excel MCP 서버를 추가하려면 .cursor/mcp.json 파일에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "excel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "excel-mcp-server"]
    }
  }
}

8. Mindmap MCP 서버

Mindmap MCP 서버는 AI 비서에게 구조화된 사고 맵에 대한 액세스를 제공합니다. 이는 기능 브레인스토밍, 아키텍처 계획 또는 문서 개요 작성에 특히 유용합니다. 비서는 마인드 맵을 읽고 해석하며 심지어 변경 사항을 제안하여 원시 아이디어를 실행 가능한 단계로 전환할 수 있습니다.

주요 기능:

구조화된 마인드 맵 가져오기 및 해석
시각적 노드를 구조화된 개요 또는 작업으로 변환
계획 및 문서 작성을 위한 논리적 계층 유지
AI 지원을 통해 진화하는 개념에 대해 공동 작업
창의적인 계획 또는 제품 범위 설정 도구로 사용

이 도구는 개발자가 아이디어를 정리하고 기능을 효과적으로 계획하는 데 도움이 됩니다.

.cursor/mcp.json 파일에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "mindmap": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mindmap-mcp-server"]
    }
  }
}

9. Markdownify MCP 서버

Markdownify MCP 서버는 다양한 콘텐츠 형식을 깔끔하고 구조화된 마크다운으로 변환할 수 있습니다. 다음 용도로 유용합니다:

HTML 콘텐츠를 마크다운으로 변환
문서 정리
콘텐츠 형식 표준화
마크다운 기반 플랫폼용 콘텐츠 준비

이 서버는 GitHub 또는 기술 블로그와 같은 플랫폼용 콘텐츠 준비 프로세스를 간소화합니다.

이 서버를 데스크톱 앱과 통합하려면 앱의 서버 구성에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "markdownify": {
      "command": "node",
      "args": [
        "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        // By default, the server will use the default install location of `uv`
        "UV_PATH": "/path/to/uv"
      }
    }
  }
}

10. Tavily MCP 서버

Tavily MCP 서버는 AI 비서에게 고품질의 선별된 지식을 제공하는 데 중점을 둡니다. 여러 지식 소스를 결합하고 지능형 필터링을 사용하여 비서에게 더 관련성 높은 정보를 제공하므로 심층 연구, 코드 참조 또는 기술 문서 작성에 이상적입니다.

주요 기능:

컨텍스트가 풍부한 지식 검색
복잡한 주제에 대한 AI 친화적인 요약
소스 권위 및 신뢰성 고려
다중 소스 집계 (문서, 블로그, 기사)
연구 중심 개발 작업에 강력함

다음과 같이 구성 파일을 편집합니다:

"mcpServers": {
  "tavily-search": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "C:\\your_path\\mcp-server-tavily",
      "run",
      "tavily-search"
    ],
    "env": {
      "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY",
      "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
    }
  }
}

Cursor에 적합한 MCP 서버 선택 방법

다양한 MCP 서버가 제공되므로 개발 워크플로우에 적합한 서버를 선택하는 것이 압도적일 수 있습니다. 다음은 최선의 선택을 하기 위해 고려해야 할 몇 가지 요소입니다:

1. 사용 사례

다양한 MCP 서버는 다양한 작업에 탁월합니다:

API 및 OpenAPI 문서로 작업하는 경우 Apidog가 가장 좋습니다.
Firecrawl은 웹 스크래핑, 브라우저 자동화 및 다중 모달 에이전트에서 빛을 발합니다.
Figma는 디자인-코드 워크플로우에 완벽합니다.

가장 일반적인 코딩 요구 사항에 맞게 서버를 선택하세요.

2. 오픈 소스 vs 호스팅

개인 정보 보호가 우려되거나 더 많은 제어가 필요한 경우:

Firecrawl, Apidog 및 AnyMCP와 같은 오픈 소스 MCP 서버를 선택하세요.
호스팅 옵션은 편리하지만 완전한 투명성이나 로컬 캐싱을 제공하지 않을 수 있습니다.

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결론: 개발 워크플로우 간소화

이러한 MCP 서버를 Cursor 환경에 통합하면 개발 워크플로우를 크게 향상시킬 수 있습니다. 컨텍스트 전환을 줄이고 강력한 도구를 IDE에 직접 가져옴으로써 분산된 도구를 관리하는 데 시간을 덜 쓰고 코딩에 더 집중할 수 있습니다.

Firecrawl MCP 서버부터 시작하는 것은 강력한 웹 스크래핑 기능과 강력한 커뮤니티 지원으로 인해 실용적인 선택입니다. 익숙해지면 브라우저 자동화를 위한 Browserbase 또는 생성형 AI 유틸리티를 위한 Magic MCP와 같은 다른 서버를 탐색하여 개발 경험을 더욱 향상시킬 수 있습니다.