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AI 엔지니어링 2026

Lab 03: MCP 서버 구성

초급 마감: 2026-03-25

목표

  • MCP(Model Context Protocol) 개념 이해 및 서버 설정
  • 파일시스템 MCP 서버와 Git MCP 서버 동시 구성
  • 커스텀 MCP 도구(tool) 직접 구현

MCP 개요

MCP는 Claude가 외부 도구·데이터 소스와 표준화된 방식으로 통신하는 프로토콜이다. Claude Code는 ~/.claude/settings.json(또는 프로젝트별 .claude/settings.json)에 MCP 서버를 등록하여 사용한다.

Claude Code  ←→  MCP 클라이언트  ←→  MCP 서버  ←→  파일시스템 / Git / 커스텀 API

구현 요구사항

1. MCP 서버 설정 — settings.json

Claude Code 설정 파일에 두 개의 내장 서버를 추가한다.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/home/[학번]/lab-03"
      ]
    },
    "git": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-git",
        "--repository",
        "/home/[학번]/lab-03"
      ]
    }
  }
}

2. 서버 동작 확인

  1. 서버 목록 확인

    Terminal window
    claude mcp list
    # filesystem  npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ...
    # git         npx -y @modelcontextprotocol/server-git ...

  2. 파일시스템 서버 테스트

    Terminal window
    claude "현재 디렉터리의 파일 목록을 보여줘."
    # filesystem 서버의 list_directory 도구가 호출되어야 함

  3. Git 서버 테스트

    Terminal window
    git init /home/[학번]/lab-03
    claude "최근 커밋 3개의 메시지를 요약해줘."

3. 커스텀 MCP 서버 — custom_server.py

Python으로 간단한 MCP 서버를 직접 구현한다. mcp 패키지를 사용한다.

Terminal window
pip install mcp
custom_server.py
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.types import Tool, TextContent
import json
import subprocess


app = Server("lab03-custom")


@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="run_pytest",
            description="지정한 디렉터리에서 pytest를 실행하고 결과를 반환한다.",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {
                        "type": "string",
                        "description": "pytest를 실행할 디렉터리 경로"
                    }
                },
                "required": ["path"]
            }
        ),
        Tool(
            name="count_lines",
            description="파일의 라인 수를 반환한다.",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "file_path": {
                        "type": "string",
                        "description": "라인을 셀 파일의 경로"
                    }
                },
                "required": ["file_path"]
            }
        )
    ]


@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
    if name == "run_pytest":
        result = subprocess.run(
            ["python", "-m", "pytest", arguments["path"], "-v", "--tb=short"],
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=60
        )
        output = result.stdout + result.stderr
        return [TextContent(type="text", text=output)]


    elif name == "count_lines":
        with open(arguments["file_path"], "r") as f:
            lines = f.readlines()
        return [TextContent(type="text", text=str(len(lines)))]


    raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")


async def main():
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await app.run(read_stream, write_stream, app.create_initialization_options())


if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

4. 커스텀 서버 등록

settings.json에 커스텀 서버를 추가한다.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": { "...": "..." },
    "git": { "...": "..." },
    "custom": {
      "command": "python",
      "args": ["/home/[학번]/lab-03/custom_server.py"]
    }
  }
}

커스텀 도구 동작 확인:

Terminal window
claude "lab-03 디렉터리에서 pytest를 실행해줘."
# run_pytest 도구가 호출되어야 함

제출물

assignments/lab-03/[학번]/에 PR:

  • settings.json — filesystem, git, custom 세 서버가 등록된 설정 파일
  • custom_server.py — run_pytest, count_lines 두 도구 구현
  • test_sample.py — custom 서버의 run_pytest로 실행할 테스트 파일 (최소 3개 테스트)
  • README.md — 각 MCP 서버의 동작 확인 결과 및 트러블슈팅 기록