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구글 드라이브 MCP 서버: 사용법

Oliver Kingsley

Oliver Kingsley

22 May 2025

구글 드라이브 MCP 서버: 사용법

소프트웨어 개발 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 인공지능(AI)이 점점 더 핵심적인 역할을 하고 있습니다. AI가 특히 복잡한 코딩 작업에서 진정으로 효과적이려면 관련 데이터와 컨텍스트에 접근할 수 있어야 합니다. 여기서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버가 등장하여 AI 모델과 다양한 데이터 소스를 연결하는 다리 역할을 합니다. AI가 특정 정보에 접근할 수 있도록 함으로써 MCP 서버는 AI의 역량을 크게 향상시키고, 더 정확하고 컨텍스트를 인지하는 지원을 제공합니다.

이 글에서는 그러한 MCP 서버 두 가지를 자세히 살펴보겠습니다. 먼저, AI 코딩 노력을 보강할 수 있는 일반 파일 접근 도구인 Google Drive MCP 서버를 살펴보겠습니다. 그런 다음, API 사양을 AI에 직접 연결하여 API 개발을 혁신하고 강력한 API 지원 개발의 길을 열도록 설계된 Apidog의 전문 솔루션인 Apidog MCP 서버를 소개하겠습니다.

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Google Drive MCP 서버 이해 및 활용을 통한 AI 코딩 향상

Google Drive MCP 서버는 Google Drive 파일을 AI 기반 IDE와 통합하려는 개발자에게 유용한 도구입니다. 주요 기능은 AI 에이전트가 Google Drive에 저장된 파일을 나열하고 읽고 검색할 수 있도록 하여 다양한 AI 코딩 작업에 풍부한 컨텍스트 소스를 제공하는 것입니다.

Google Drive MCP 서버의 주요 구성 요소 및 기능

Google Drive MCP 서버는 간단하지만 효과적인 구성 요소를 제공합니다.

도구:

리소스:

중요한 장점은 Google Workspace 파일 처리에 있습니다.

다양한 파일 유형에 접근하고 처리하는 이러한 기능은 Google Drive MCP 서버를 AI 지원 개발을 위한 다재다능한 자산으로 만들며, AI가 프로젝트 계획, 문서, 데이터셋 등에서 정보를 가져올 수 있도록 합니다.

단계별: Google Drive MCP 서버 시작하기

Google Drive MCP 서버 설정은 주로 Google Cloud Platform 구성에 중점을 둔 몇 가지 예비 단계를 포함합니다.

1. Google Cloud 프로젝트 설정:

2. 서버 빌드 (해당하는 경우):

3. 인증 프로세스:

Google Drive MCP 서버를 IDE와 통합하기

설정 및 인증이 완료되면 Google Drive MCP 서버를 AI 기반 IDE에 통합할 수 있습니다. 다음은 일반적이고 간단한 방법인 NPX를 사용한 VS Code의 구성 예시입니다.

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "gdrive": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-gdrive"
        ],
        "env": {
          "GDRIVE_CREDENTIALS_PATH": "/path/to/.gdrive-server-credentials.json"
        }
      }
    }
  }
}

"/path/to/.gdrive-server-credentials.json"를 저장된 자격 증명 파일의 실제 경로로 바꾸는 것을 잊지 마세요.

이 통합을 통해 AI 비서는 Google Drive MCP 서버를 활용하여 프로젝트 문서에 접근하고, 저장한 코드 스니펫을 검색하거나, 스프레드시트의 데이터를 분석할 수 있어 AI 코딩 워크플로우에서 유용성을 크게 향상시킵니다.

API 개발 혁신: Apidog MCP 서버 소개

Google Drive MCP 서버가 파일 기반 AI 지원에 광범위한 유용성을 제공하는 반면, API 개발과 같은 전문 분야는 보다 맞춤화된 접근 방식이 필요합니다. 여기서 Apidog MCP 서버가 빛을 발하며, 상세한 API 사양을 AI에 직접 연결하여 API 지원 개발 프로세스를 강화하는 강력한 솔루션을 제공합니다.

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Apidog MCP 서버란 무엇인가요?

Apidog MCP 서버는 올인원 API 개발 플랫폼인 Apidog의 강력한 도구입니다. 이를 통해 API 사양을 Cursor 또는 적절한 플러그인이 설치된 VS Code와 같은 AI 기반 IDE의 직접적인 데이터 소스로 사용할 수 있습니다. 이는 AI 비서가 API 디자인의 복잡성(엔드포인트, 스키마, 매개변수, 응답 등)에 접근하고 이해할 수 있음을 의미하며, 다음과 같은 이점을 가져옵니다.

Apidog MCP 서버가 AI 지원 API 개발을 향상시키는 방법

Apidog MCP 서버가 구성되면 선택한 소스(예: Apidog 프로젝트, OpenAPI 파일)의 모든 API 사양 데이터를 로컬 머신에서 자동으로 읽고 캐시합니다. 그러면 AI가 이 데이터를 원활하게 검색하고 활용할 수 있습니다.

다음과 같은 프롬프트로 AI에게 지시하는 것을 상상해 보세요.

Apidog MCP는 AI가 추측하는 것이 아니라 API 디자인의 단일 진실 소스를 기반으로 작업하기 때문에 이러한 상호 작용을 매우 효과적으로 만듭니다.

Apidog MCP 서버 설정: 단계별 가이드

Apidog MCP 서버 시작은 간단합니다. 다음은 Apidog 프로젝트를 데이터 소스로 사용하는 것에 초점을 맞춘 가이드로, Apidog 사용자에게 일반적인 시나리오입니다.

전제 조건:

구성 단계:

Apidog에서 API 액세스 토큰 및 프로젝트 ID 얻기:

API 액세스 토큰:

Apidog에서 API 액세스 토큰 얻기

프로젝트 ID:

Apidog에서 프로젝트 ID 얻기

IDE에서 MCP 구성 (예: Windows의 Cursor):

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

macOS/Linux 사용자의 경우, cmd 및 /c가 필요 없으므로 구성이 약간 더 간단합니다.

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

구성 확인:

PRO TIP: Apidog MCP 서버를 사용하면 어떤 OpenAPI 파일이든 AI에 연결할 수 있습니다.

API 중심 AI 코딩을 위한 Apidog MCP의 주요 장점

Apidog MCP 서버는 API 개발에 대한 뚜렷한 장점을 제공합니다.

Apidog MCP 서버 vs Google Drive MCP 서버: 필요에 맞는 AI 코딩 도우미 선택하기

Google Drive MCP 서버와 Apidog MCP 서버 모두 중요한 컨텍스트를 제공하여 AI 코딩을 향상시키지만, 주요 목적은 다릅니다. 차이점을 이해하면 특정 API 지원 개발 또는 일반 코딩 작업에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.

기능 Google Drive MCP 서버 Apidog MCP 서버
주요 사용 사례 Google Drive의 일반 파일 접근 및 검색 API 사양을 사용한 AI 지원 API 개발
데이터 초점 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, 일반 파일 API 엔드포인트, 스키마, 매개변수, 응답 등
AI 지원 파일 검색, 요약, Drive 파일의 컨텍스트 코드 생성, DTO 업데이트, API 사양 작업
이상적인 대상 Google Drive에서 광범위한 파일 컨텍스트가 필요한 AI 코딩 API를 구축/소비하는 개발자, AI 기반 API 워크플로우
특수성 범용 API 특화

Google Drive MCP 서버는 일반 문서나 Drive에 저장된 파일을 포함하는 AI 작업에 탁월하지만, API 개발에 있어서는 Apidog MCP 서버가 더 전문적이고 강력한 선택입니다. 이는 AI에 API 사양에 대한 깊고 구조화된 이해를 부여하며, 이는 정확하고 관련성 있는 API 관련 코드를 생성하는 데 가장 중요합니다.

결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 AI를 소프트웨어 개발에서 더 효과적인 파트너로 만드는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. AI 모델에 특정 관련 데이터 소스에 대한 직접적인 접근을 제공함으로써 새로운 수준의 생산성과 정확성을 확보합니다.

Google Drive MCP 서버가 Google Drive에 저장된 파일에 접근해야 하는 일반적인 AI 코딩 작업에 유용한 도구가 될 수 있음을 살펴보았습니다. 문서, 스프레드시트 및 기타 파일을 AI의 컨텍스트로 가져오는 편리한 방법을 제공합니다.

그러나 전문적이고 종종 복잡한 API 개발 영역에서는 Apidog MCP 서버가 게임 체인저로 등장합니다. Apidog 프로젝트, Apidog가 게시한 온라인 문서, 또는 로컬/원격 OpenAPI 파일 등 출처에 관계없이 API 사양을 AI의 작업 환경에 직접 원활하게 통합함으로써, Apidog는 개발자들이 이전에 수동적이고 오류 발생 가능성이 높거나 시간이 많이 소요되었던 작업에 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.

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Apidog에서 API 설계-첫 번째 연습

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