모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 AI 보조 장치와 전문 지식 소스를 연결하여 구조화된 API 정보에 접근할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 AI 도구가 사양, 문서 및 기능에 직접 접근할 수 있도록 제공함으로써 개발 방식을 혁신합니다.
구글 맵스 MCP 서버는 AI 보조 장치를 구글의 위치 기반 서비스에 연결하여 복잡한 매핑 API와 자연어로 상호작용할 수 있게 해줍니다. Apidog MCP 서버와 결합되면, 개발자는 위치 서비스와 사용자 정의 API를 활용하여 정교한 애플리케이션을 구축할 수 있는 종합적인 환경을 얻습니다.
구글 맵스 MCP 서버 기능 탐색
구글 맵스 MCP 서버는 AI 보조 장치가 구글의 위치 기반 서비스와 직접 상호작용할 수 있는 전문 도구를 제공합니다. 이러한 강력한 통합은 개발자가 자연어 지침을 통해 구글 맵스 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.
구글 맵스 MCP 서버의 주요 기능
구글 맵스 MCP 서버는 다음의 7가지 주요 도구를 제공합니다:
지오코딩 (maps_geocode): 주소를 지리적 좌표로 변환하여 위치 데이터, 형식화된 주소 및 장소 ID를 반환합니다.
역 지오코딩 (maps_reverse_geocode): 좌표를 주소로 변환하여 형식화된 주소, 장소 ID 및 주소 구성 요소를 제공합니다.
장소 검색 (maps_search_places): 텍스트 쿼리를 사용하여 장소를 검색하며 위치 및 반경 매개변수를 선택할 수 있습니다.
장소 세부정보 (maps_place_details): 특정 장소에 대한 포괄적인 정보를 검색하고 연락처 정보, 평점 및 운영 시간을 포함합니다.
거리 행렬 (maps_distance_matrix): 여러 출발지와 목적지 간의 거리와 이동 시간을 계산합니다.
고도 데이터 (maps_elevation): 특정 지리적 좌표에 대한 고도 정보를 접근합니다.
경로 (maps_directions): 지점 간의 자세한 경로 정보를 제공하며 단계별 내비게이션 지침을 포함합니다.
구글 맵스 MCP 서버 설정: 단계별 가이드
구글 맵스 MCP 서버를 구현하려면 최소한의 설정이 필요하지만, 구글 맵스 API 키가 필요합니다.
사전 요구 사항
- Node.js (버전 14 이상)
- 구글 맵스 API 키
- 모델 컨텍스트 프로토콜을 지원하는 AI 도구 (Cursor, Claude Desktop 등)
구글 맵스 API 키 얻기
MCP 서버를 설정하기 전에 구글 맵스 API 키를 얻어야 합니다:
- 구글 클라우드 콘솔에 방문합니다.
- 구글 맵스 플랫폼 > 자격 증명 페이지로 이동합니다.
- "자격 증명 만들기"를 클릭하고 "API 키"를 선택합니다. 생성된 API 키 대화 상자가 새로 생성된 API 키를 표시합니다.
- 닫기를 클릭합니다. 새 API 키는 자격 증명 페이지의 API 키 아래에 나열됩니다.
- 프로젝트에 필요한 구글 맵스 API를 활성화합니다.
설치 단계
구글 맵스 MCP 서버는 NPX를 사용하여 설정할 수 있습니다:
1. 다음 JSON으로 MCP 클라이언트를 구성합니다:
{
"mcpServers": {
"google-maps": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-google-maps"
],
"env": {
"GOOGLE_MAPS_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}
}
}
}<YOUR_API_KEY>를 실제 구글 맵스 API 키로 교체합니다.
2. 윈도우 사용자는 cmd를 사용하도록 구성 변경합니다:
{
"mcpServers": {
"google-maps": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-google-maps"
],
"env": {
"GOOGLE_MAPS_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}
}
}
}MCP 클라이언트를 다시 시작하여 변경 사항을 적용합니다.
AI 보조 장치에게 구글 맵스 작업을 수행하도록 요청하여 연결을 테스트합니다:
"1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 주소를 지오코딩합니다."Apidog MCP 서버와 구글 맵스 MCP 통합
구글 맵스 MCP 서버와 Apidog MCP 서버를 결합하면 AI 보조 장치가 구글의 위치 기반 서비스와 사용자 정의 API 사양에 모두 접근할 수 있는 강력하고 통합된 개발 환경이 만들어집니다.
Apidog MCP 서버 설정
Apidog MCP 서버는 세 가지 주요 데이터 소스를 지원합니다:
- Apidog 프로젝트: Apidog 팀 내 API 사양에 연결합니다.
- 온라인 API 문서: Apidog을 통해 공개적으로 제공되는 API 문서에 접근합니다.
- OpenAPI 파일: 로컬 또는 온라인 Swagger/OpenAPI 파일을 읽습니다.
사전 요구 사항:
- Node.js (버전 18 이상)
- API 프로젝트에 접근할 수 있는 Apidog 계정
- Apidog API 접근 토큰 및 프로젝트 ID
구성 단계:
Apidog 접근 토큰 생성:
- Apidog 계정에 로그인합니다.
- 계정 설정 > API 접근 토큰으로 이동합니다.
- 새 토큰을 생성하고 안전한 위치에 복사합니다.
Apidog 프로젝트 ID 찾기:
- Apidog에서 프로젝트를 엽니다.
- 왼쪽 사이드바의 설정으로 이동합니다.
- 기본 설정에서 프로젝트 ID를 찾고 복사합니다.
구글 맵스와 Apidog MCP 서버 결합
두 MCP 서버를 AI 도구에 통합하려면 구성 파일을 업데이트합니다:
{
"mcpServers": {
"google-maps": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-google-maps"
],
"env": {
"GOOGLE_MAPS_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}
},
{
"mcpServers": {
"API 사양": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--project=<project-id>"
],
"env": {
"APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
}
}
}
}<YOUR_API_KEY>, <project-id>, 및 <access-token>을 실제 값으로 교체합니다.
통합 확인
두 MCP 서버가 함께 작동하는지 확인하려면:
AI 보조 장치에게 구글 맵스 작업을 수행하도록 요청합니다:
"샌프란시스코 인근 레스토랑 찾기 구글 맵스를 사용하여"그런 다음 Apidog의 사용자 정의 API에 대해 질문합니다:
"Apidog MCP를 통해 내 API 사양을 가져오고 사용 가능한 엔드포인트에 대해 알려줘"실용적인 응용 프로그램: 구글 맵스 MCP와 Apidog MCP 활용
구글 맵스 MCP 서버와 Apidog MCP 서버의 조합은 API 개발을 혁신하는 강력한 워크플로를 생성합니다.
AI 지원으로 위치 인식 애플리케이션 구축하기
두 MCP 서버가 구성되어 있으면 개발자는:
구글 맵스 통합 코드 생성:
"주소를 지오코딩하고 지도를 표시하는 TypeScript 코드를 생성합니다."AI가 구글 맵스 API 패턴을 올바르게 구현하는 코드를 생성합니다.
사용자 정의 API 엔드포인트 구현:
"Apidog의 API 사양에 기반하여 사용자 위치를 저장하는 엔드포인트를 생성합니다."AI가 API 문서와 완벽하게 일치하는 서버 측 코드를 생성할 수 있습니다.
데이터 변환 함수 생성:
"구글 맵스 장소 데이터를 내부 위치 스키마와 일치하도록 변환하는 함수를 작성합니다."AI가 두 데이터 구조를 이해하고 정확한 변환 로직을 생성할 수 있습니다.
실제 개발 시나리오
시나리오 1: 스토어 로케이터 애플리케이션 구축
개발자는 사용자가 인근 매장을 찾는 데 도움을 주는 시스템을 만들어야 합니다. 통합된 MCP 서버를 사용하여:
- 위치 검색을 위한 구글 맵스 API 클라이언트 코드를 생성합니다.
- 매장 정보를 저장하고 검색하기 위한 사용자 정의 API 엔드포인트를 생성합니다.
- 사용자 위치와 매장 간의 거리 계산을 구현합니다.
- 두 시스템에서 올바른 동작을 검증하는 포괄적인 테스트를 생성합니다.
시나리오 2: 배송 추적 시스템 구축 실시간으로 배달을 추적하는 시스템을 구축할 때, 개발자는:
- 구글 맵스 Directions API를 사용하여 경로 최적화 코드를 생성합니다.
- 배송 상태 업데이트를 위한 사용자 정의 엔드포인트를 생성합니다.
- 교통 조건에 따라 ETA 계산을 구현합니다.
- 통합 패턴을 설명하는 문서를 생성합니다.
결론: 구글 맵스 및 Apidog MCP 통합으로 API 개발 혁신
구글 맵스 MCP 서버와 Apidog MCP 서버의 통합은 API 개발 방법론의 중요한 발전을 나타냅니다. AI 보조 장치가 구글의 위치 기반 서비스와 사용자 정의 API 사양에 모두 접근할 수 있는 통합된 환경을 생성함으로써, 이 조합은 여러 API 시스템과 작업할 때의 지속적인 문제를 해결합니다.
이 통합 접근 방식은 전체 개발 생애 주기 동안 실질적인 이점을 제공합니다. 개발자는 문서 출처를 전환하는 데 소요되는 시간을 줄이고 가치를 창출하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 코드 생성은 구글 맵스의 요구 사항 및 사용자 정의 API 사양과 완벽하게 일치하는 상태로 유지됩니다.
위치 기반 기능에 의존하는 기업에게 이 통합은 이러한 기능이 구축되고 유지되는 방식을 변화시킵니다. 구글 맵스의 강력한 위치 기능과 사용자 정의 백엔드 서비스의 조합이 더 관리하기 쉽게 되어 AI 지원이 전체 애플리케이션 아키텍처에서 일관성을 보장합니다.
구글 맵스 MCP 서버와 Apidog MCP 서버의 통합을 수용함으로써, 개발 팀은 현대 API 개발 관행의 최전선에 위치하게 되며, 더 나은 일관된 통합을 더 짧은 시간에 제공할 준비가 되어 있습니다.