MCP Create용 AI 에이전트
Model Context Protocol(MCP) 서버를 동적으로 생성, 실행, 실시간 프로세스 관리로 손쉽게 운영하세요. MCP Create를 통합하여 여러 MCP 서버를 자식 프로세스로 실행·모니터링·제어하며, 개발 워크플로우를 간소화하고 TypeScript 환경에서 서버 오케스트레이션 효율을 극대화합니다.
동적 MCP 서버 생성 및 실행
템플릿에서 빠르게 새로운 MCP 서버를 구축하고 필요할 때마다 관리하세요. MCP Create는 자동화된 프로비저닝 및 실행을 지원하며, TypeScript 중심의 개발자와 팀을 위한 확장 가능하고 유연한 서버 환경을 제공합니다.
- 즉시 서버 프로비저닝.
- 템플릿에서 새로운 MCP 서버를 신속하게 실행하고 전체 프로세스를 제어할 수 있습니다.
- 자동화된 서버 라이프사이클.
- MCP 서버를 동적으로 업데이트, 재시작, 제거하여 리소스를 최적화하세요.
- 도구 실행 지원.
- 자식 MCP 서버에서 맞춤 도구를 실행·관리하여 자동화 수준을 높일 수 있습니다.
- TypeScript 네이티브.
- TypeScript에 최적화되어 있으며, 향후 JavaScript와 Python 지원도 계획되어 있습니다.
중앙 집중식 MCP 생태계 관리
여러 MCP 서버를 하나의 통합 서비스에서 오케스트레이션하세요. MCP Create가 중앙 허브 역할을 하여, 전체 MCP 서버 생태계에서 모니터링, 프로세스 관리, 도구 실행을 단순화합니다.
- 통합 명령 센터.
- 모든 MCP 서버와 도구를 단일 인터페이스 또는 구성에서 관리하세요.
- 서버 및 도구 인벤토리.
- 실행 중인 서버와 사용 가능한 도구를 손쉽게 나열·조회·관리할 수 있습니다.
- 간편한 서버 정리.
- 불필요하거나 오래된 MCP 서버를 손쉽게 제거하여 스택을 최적화하세요.
안전하고 효율적인 MCP 운영
MCP Create는 실행 샌드박싱, 프로세스 모니터링, 리소스 제한 등 강력한 보안 및 자원 관리 방식을 적용합니다. 대규모 환경에서도 안전하고 효율적이며 신뢰할 수 있는 MCP 서버 운영을 보장합니다.
- 샌드박스 실행.
- 코드 실행 환경을 격리하여 위험을 최소화합니다.
- 리소스 제한.
- 각 MCP 서버 프로세스의 메모리, CPU, 파일 사용량을 제어합니다.
- 프로세스 모니터링.
- 이상 프로세스나 좀비 프로세스를 자동으로 감지·종료합니다.
MCP 연동
사용 가능한 Create Server MCP 통합 도구
다음 도구들은 Create Server MCP 통합의 일부로 제공됩니다:
- create-server-from-template
대상 프로그래밍 언어를 지정하여 템플릿에서 새 MCP 서버를 생성합니다.
- execute-tool
실행 중인 MCP 서버에서 특정 도구를 실행하며, 동적 작업을 위해 필요한 인수를 전달할 수 있습니다.
- get-server-tools
지정한 MCP 서버의 사용 가능한 도구 목록을 조회하여 해당 서버의 기능을 파악할 수 있습니다.
- delete-server
실행 중인 MCP 서버 인스턴스를 제거·종료하여 리소스를 확보하고 서버 풀을 관리합니다.
- list-servers
이 서비스가 관리하는 현재 실행 중인 모든 MCP 서버 목록을 확인합니다.
손쉬운 동적 MCP 서버 관리
Model Context Protocol 서버를 간편하게 구축, 관리, 최적화하세요. 몇 번의 클릭만으로 원활한 통합, 강력한 도구, 확장 가능한 서버 오케스트레이션을 경험할 수 있습니다.
Model Context Protocol (MCP)이란?
Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션이 외부 도구, 데이터 소스, 워크플로우에 원활하고 안전하며 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 확장해주는 오픈 스탠다드입니다. MCP를 통해 AI 시스템은 GitHub, Google Drive, Slack 등 인기 애플리케이션에 대한 사전 구축 또는 맞춤형 서버에 연결하여 내장 지식 그 이상으로 확장할 수 있습니다. 조직은 MCP로 AI 모델에 실시간 데이터 접근, 작업 실행, 최신 컨텍스트 정보를 기반으로 한 더 풍부하고 관련성 높은 응답을 제공하게 할 수 있습니다. 이 프로토콜은 단순하고 유연하며 확장 가능하게 설계되어 다양한 AI 클라이언트와 도구가 상호 운용되는 생태계를 조성합니다.
기능
Model Context Protocol로 할 수 있는 일
Model Context Protocol을 통해 AI 애플리케이션과 외부 세계의 경계를 허물 수 있습니다. 다양한 도구와 자원을 MCP 서버로 통합하여 워크플로우를 연결, 집계, 자동화하세요. 주요 활용 예시는 다음과 같습니다:
- 인기 도구와 연동
- AI 모델을 GitHub, Google Drive, Slack 등 널리 쓰이는 플랫폼과 손쉽게 연결하여 생산성을 높일 수 있습니다.
- 데이터 소스 통합
- 여러 소스의 데이터를 집계·표준화하여, AI가 실시간·관련성 높은 정보를 활용해 추론할 수 있습니다.
- 복잡한 워크플로우 자동화
- 맞춤형 서버 또는 사전 구축 서버를 이용해 AI 애플리케이션에서 비즈니스 프로세스와 작업을 직접 자동화할 수 있습니다.
- 통합 확장 및 맞춤화
- 오픈 MCP 프레임워크를 통해 여러 서버로 손쉽게 확장하고, 조직 고유의 요구에 맞는 통합을 자유롭게 맞춤 설정할 수 있습니다.
- AI 응답 강화
- AI 모델에 최신의 실질적 컨텍스트를 공급해 더 풍부하고 상황에 맞는 결과를 제공할 수 있습니다.
Model Context Protocol (MCP)이란?
AI 에이전트는 Model Context Protocol을 통해 최신 리소스, 도구, 데이터에 안전하고 표준화된 접근 권한을 얻습니다. 이를 통해 실시간 컨텍스트 기반의 정보 검색, 작업 수행, 응답 제공이 가능해져 실제 환경에서 훨씬 더 유용하고 강력한 역할을 수행할 수 있습니다.