AI가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 통합되면서 개발자가 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리하는 방식이 혁신적으로 변화하고 있습니다. MCP 서버는 AI 에이전트가 다양한 개발 도구 및 서비스와 상호 작용할 수 있도록 하는 중요한 다리 역할을 합니다. 이 글에서는 두 가지 중요한 MCP 서버 구현체인 클라우드 배포에 중점을 둔 Google Cloud Run MCP 서버와 API 사양과의 심층적인 통합을 통해 AI 기반 API 개발을 강화하는 Apidog MCP 서버에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이러한 도구를 이해하면 워크플로, 특히 API 개발 및 AI 코딩에서 AI를 보다 효과적으로 활용할 수 있게 될 것입니다. 다운로드 버튼
클라우드 배포를 위한 Google Cloud Run MCP 서버 이해하기
Google Cloud Run MCP 서버는 MCP 호환 AI 에이전트가 Google Cloud Run에 애플리케이션을 직접 배포할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 이 기능은 배포 프로세스를 간소화하여 개발자가 Cursor와 같은 IDE 또는 Cloud와 같은 독립형 AI 애플리케이션에서 AI 비서를 활용하여 클라우드 서비스를 관리할 수 있도록 합니다. 이 서버는 주로 Google Cloud 리소스와의 상호 작용을 촉진하여 AI를 통해 클라우드 배포 전략을 자동화하고 개선하려는 개발자에게 필수적인 구성 요소입니다.
Google Cloud Run MCP 서버의 주요 기능
Google Cloud Run MCP 서버는 Google Cloud Run에서 애플리케이션을 관리하고 배포하는 데 특화된 다양한 도구를 제공합니다. 이러한 도구는 AI 에이전트가 액세스할 수 있으므로 기존에는 Google Cloud SDK 또는 콘솔을 통한 수동 개입이 필요했던 작업을 자동화할 수 있습니다. 핵심 기능은 다음과 같습니다. * deploy-file-contents: 이 도구는 AI 기반 개발에 핵심적이며, AI 에이전트가 파일 내용을 직접 제공하여 Cloud Run에 파일을 배포할 수 있도록 합니다. 이는 사소한 변경 사항에 대해 전체 CI/CD 파이프라인 없이 빠른 업데이트 또는 구성을 배포하는 데 특히 유용합니다. * list-services: 효과적인 API 개발 및 관리를 위해서는 서비스의 현재 상태를 아는 것이 중요합니다. 이 도구를 사용하면 AI가 지정된 프로젝트 및 리전의 모든 Cloud Run 서비스를 나열하여 배포된 애플리케이션의 개요를 제공할 수 있습니다. * get-service: 더 세부적인 정보를 얻기 위해 이 도구는 특정 Cloud Run 서비스에 대한 자세한 정보를 가져옵니다. AI는 이를 사용하여 서비스의 상태, 구성 또는 엔드포인트 URL을 확인할 수 있습니다. * deploy-local-files*: MCP 서버를 로컬에서 실행할 때 이 도구를 사용하면 로컬 파일 시스템에서 Google Cloud Run 서비스로 파일을 직접 배포할 수 있습니다. 이는 개발 단계에서 실제 클라우드 환경에서 변경 사항을 테스트하는 동안 매우 유용합니다. * deploy-local-folder*: 로컬 파일 배포와 유사하게, 이 도구를 사용하면 전체 로컬 폴더를 Google Cloud Run 서비스에 배포하여 여러 파일로 구성된 애플리케이션 또는 업데이트 배포 프로세스를 간소화할 수 있습니다. * list-projects*: 여러 Google Cloud Platform(GCP) 프로젝트를 관리하는 개발자에게 이 도구(로컬에서 사용 가능)는 액세스 가능한 모든 GCP 프로젝트를 나열하여 AI가 배포 또는 쿼리를 올바르게 대상으로 지정하도록 돕습니다. * create-project*: 중요한 자동화 기능인 이 도구(로컬에서 사용 가능)는 새 GCP 프로젝트를 생성하고 첫 번째 사용 가능한 결제 계정에 연결할 수 있습니다. 선택적 프로젝트 ID를 지정할 수 있어 새로운 이니셔티브에 대한 프로젝트 설정을 간소화합니다. (별표로 표시된 도구는 MCP 서버가 로컬에서 실행될 때만 사용할 수 있습니다.) 이러한 도구는 AI 에이전트가 광범위한 배포 및 관리 작업을 수행할 수 있도록 총체적으로 지원하며, Google Cloud Run MCP 서버는 클라우드 운영에서 AI를 활용하는 팀에게 귀중한 자산이 됩니다. 더 나아가 API가 Cloud Run에서 호스팅될 때 API 개발 수명 주기에서도 마찬가지입니다.
Google Cloud Run MCP 서버 설정하기
API 개발 및 AI 코딩 작업에 Google Cloud Run MCP 서버를 효과적으로 활용하려면 로컬에서 설정하는 것이 가장 유연하며, 특히 AI 기반 IDE 또는 데스크톱 AI 애플리케이션과 함께 작업할 때 그렇습니다. 구성 방법은 다음과 같습니다.
사전 요구 사항 설치:
* Node.js가 설치되어 있는지 확인합니다 (LTS 버전 권장). nodejs.org에서 다운로드할 수 있습니다. * Google Cloud SDK를 설치합니다. 운영 체제에 맞게 설정하려면 cloud.google.com/sdk/docs/install의 지침을 따르세요.
Google Cloud로 인증:
터미널에서 다음 명령어를 실행하여 Google Cloud 계정에 로그인합니다. ```bash gcloud auth login ``` 이 명령을 실행하면 인증을 위한 브라우저 창이 열립니다.
애플리케이션 기본 사용자 인증 정보 설정:
로컬 애플리케이션이 Google Cloud 서비스로 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정해야 합니다. 다음을 실행합니다. ```bash gcloud auth application-default login ```
MCP 클라이언트 구성 (예: Cursor):
AI 기반 IDE 또는 애플리케이션에서 MCP 구성 파일을 엽니다. Cursor의 경우 일반적으로 mcp.json입니다. Google Cloud Run MCP 서버를 활성화하기 위해 다음 구성을 추가합니다. ```json { "mcpServers": { "cloud-run": { "command": "npx", "args": ["-y", "https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp"] } } } ``` 이 구성은 MCP 클라이언트에게 npx를 사용하여 GitHub 저장소에서 Cloud Run MCP 서버 패키지를 직접 실행하도록 지시합니다. 이 단계를 완료하면 AI 에이전트가 Google Cloud Run MCP 서버에서 제공하는 도구를 사용하여 Google Cloud Run 서비스와 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 AI 비서에게 GCP 프로젝트 중 하나의 서비스를 나열하도록 요청하여 테스트할 수 있습니다: "cloud-run MCP를 사용하여 프로젝트 'my-api-project'의 'us-central1' 리전에 있는 서비스를 나열해 줘." Google Cloud Run MCP 서버는 클라우드 배포 작업에 뛰어나지만, API 자체의 설계, 개발 및 테스트에 주로 초점을 맞추는 개발자에게는 더 전문화된 MCP 서버가 유용할 수 있습니다. 여기서 Apidog MCP 서버와 같은 도구가 등장하여 API 사양과의 더 깊은 통합을 제공합니다.
Apidog MCP 서버로 AI 기반 API 개발 속도 높이기
Google Cloud Run MCP 서버는 클라우드 배포를 위한 강력한 기능을 제공하지만, Apidog MCP 서버는 AI를 API 사양에 직접 연결하여 AI 기반 API 개발 수명 주기를 강화하도록 특별히 설계되었습니다. 올인원 API 개발 플랫폼인 Apidog는 이 MCP 서버를 통해 강력한 기능 세트를 확장하여 Cursor와 같은 IDE의 AI 에이전트가 전례 없는 정확성과 효율성으로 API 설계를 이해하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. API 사양에 대한 이러한 직접적인 연결은 AI가 더 정확한 코드를 생성하고, 문서화를 지원하며, 심지어 테스트에도 도움을 줄 수 있음을 의미하며, 생산성을 크게 높이고 AI 생성 결과물의 품질을 향상시킵니다.
단계별 가이드: 최적의 API 개발을 위한 Apidog MCP 서버 설정
AI 기반 API 개발 워크플로에 Apidog MCP 서버를 통합하는 것은 간단합니다. 이 가이드는 중앙 API 플랫폼으로 Apidog를 사용하는 팀에게 일반적인 시나리오인 Apidog 프로젝트에 연결하는 데 중점을 둡니다. 온라인 문서 또는 OpenAPI 파일에 연결하는 과정도 유사하며, Apidog 문서에 자세히 설명된 대로 구성 매개변수에 약간의 차이가 있습니다. 다운로드 버튼
사전 요구 사항:
* Node.js: 버전 18 이상이 설치되어 있는지 확인합니다 (최신 LTS 권장). * MCP 호환 IDE: Cursor 또는 Cline 플러그인이 설치된 VS Code 등. * Apidog 계정 및 프로젝트: AI가 액세스할 API 사양이 포함된 Apidog 프로젝트가 필요합니다.
구성 단계:
Apidog에서 API 액세스 토큰 및 프로젝트 ID 얻기:
* API 액세스 토큰: Apidog에서 계정 설정(일반적으로 프로필 사진 위에 마우스를 올리면 표시됨) > API 액세스 토큰으로 이동합니다. 토큰이 없으면 새 토큰을 생성합니다. 이 토큰을 안전하게 복사합니다. (이미지: Apidog에서 API 액세스 토큰 얻기) * 프로젝트 ID: Apidog에서 대상 프로젝트를 엽니다. 프로젝트 설정(일반적으로 왼쪽 사이드바에 있음) > 기본 설정으로 이동합니다. 프로젝트 ID를 복사합니다. (이미지: Apidog에서 API 프로젝트 ID 얻기)
IDE에서 MCP 구성 (예: Cursor):
* IDE의 MCP 구성 파일을 엽니다. Cursor에서는 설정 아이콘(일반적으로 오른쪽 상단)을 클릭하고 메뉴에서 MCP를 선택한 다음 + Add new global MCP server를 클릭합니다. 그러면 mcp.json 파일이 열립니다. (이미지: IDE에서 MCP 구성하기) * 다음 JSON 구성을 붙여넣고, <access-token>을 Apidog API 액세스 토큰으로, <project-id>를 Apidog 프로젝트 ID로 바꿉니다.
macOS / Linux의 경우:
```json { "mcpServers": { "API specification": { "command": "npx", "args": [ "-y", "apidog-mcp-server@latest", "--project=" ], "env": { "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "" } } } } ```
Windows의 경우: ```json { "mcpServers": { "API specification": { "command": "cmd", "args": [ "/c", "npx", "-y", "apidog-mcp-server@latest", "--project=" ], "env": { "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "" } } } } ```
구성 확인: * mcp.json 파일을 저장합니다. * IDE의 AI 채팅(에이전트 모드)에서 다음 명령을 시도해 보세요: "Please fetch API specification via MCP and tell me how many endpoints exist in the project."* AI가 Apidog 프로젝트의 API에 대한 정보를 성공적으로 반환하면 연결이 설정된 것입니다. 이 단계를 따르면 Apidog API 사양을 AI 코딩 비서와 원활하게 통합하여 보다 지능적이고 생산적인 API 개발 경험을 얻을 수 있습니다.
API 사양 및 AI 코딩을 위한 Apidog MCP 서버의 주요 장점 Apidog MCP 서버는 단순한 또 다른 MCP 도구가 아닙니다. API 사양과 본질적으로 연결된 작업을 위해 AI를 활용하려는 개발자를 위한 전용 솔루션입니다. 설계 철학은 AI 에이전트가 API 데이터를 즉시 정확하게 사용할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
1. API 사양에 대한 직접 액세스: Apidog MCP 서버를 사용하면 AI가 Apidog 프로젝트, Apidog에서 게시한 온라인 API 문서 또는 로컬/온라인 Swagger/OpenAPI 파일에서 직접 읽을 수 있습니다. 즉, AI는 API 계약의 단일 정보 소스를 사용하여 작업합니다.
2. 향상된 코드 생성 품질: Apidog MCP 서버는 AI에 상세하고 정확한 API 사양(스키마, 엔드포인트, 매개변수, 응답)을 제공함으로써 더 높은 품질의 컨텍스트 인식 코드를 생성할 수 있도록 합니다. 여기에는 클라이언트 SDK, 서버 스텁, DTO 등이 포함되며, 모두 API 설계에 맞춰 조정됩니다.
3. 속도 및 개인 정보 보호를 위한 로컬 캐싱: API 사양 데이터는 한 번 가져오면 로컬에 캐시됩니다. 이렇게 하면 반복적인 원격 조회가 필요 없으므로 후속 AI 상호 작용 속도가 크게 향상됩니다. 또한 민감한 API 세부 정보가 네트워크를 지속적으로 통과할 필요가 없을 수 있으므로 개인 정보 보호도 강화됩니다.
4. 간소화된 AI 기반 개발 워크플로: 개발자는 API 사양을 기반으로 복잡한 작업을 수행하도록 AI에게 지시할 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다. * "MCP를 사용하여 API 사양을 가져오고 'Product' 스키마 및 관련 스키마에 대한 Java 레코드를 생성해 줘." * "API 사양에 따라 'Order' DTO에 새로운 'trackingId' 필드를 포함하도록 업데이트해 줘." * "API 사양의 설명을 기반으로 'User' 클래스의 각 필드에 대해 Javadoc 주석을 추가해 줘."
5. 여러 데이터 소스 지원: API 사양이 Apidog 팀 프로젝트 내에서 관리되든, 온라인 문서로 게시되든, OpenAPI 파일로 저장되든 상관없이 Apidog MCP 서버는 AI를 이들과 연결할 수 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 팀 워크플로 및 도구 체인을 지원합니다.
6. 원활한 IDE 통합: Cursor 및 VS Code(Cline 플러그인 사용)와 같은 인기 있는 AI 기반 IDE와 완벽하게 작동하도록 설계된 Apidog MCP 서버는 기존 개발 환경에 원활하게 통합됩니다. API 사양을 핵심 데이터 소스로 집중함으로써 Apidog MCP 서버는 개발자가 복잡한 API 개발 작업을 위해 AI를 진정으로 활용할 수 있도록 지원하며, 일반적인 코드 완성 기능을 넘어 지능적이고 사양을 인지하는 지원을 제공합니다.