
파일시스템 MCP 서버
파일시스템 MCP 서버는 Model Context Protocol (MCP)를 통해 로컬 파일시스템에 안전하고 프로그래밍적으로 접근할 수 있게 해줍니다. 이는 AI 어시스턴트와 클라이언트가 강력한 안전 제어와 함께 파일 및 디렉터리 작업을 수행할 수 있도록 하며, 자동화, 코드베이스 관...
Model Context Protocol(MCP)이 Claude 및 기타 AI 어시스턴트가 샌드박스, 권한 기반 작업을 통해 로컬 파일과 안전하게 상호작용할 수 있게 하는 방법을 알아보세요. 안전한 구현을 위한 실전 예시와 모범 사례도 확인할 수 있습니다.
Model Context Protocol(MCP)은 애플리케이션이 샌드박스 방식으로 파일 시스템과 상호작용할 수 있도록 하는 안전한 프레임워크를 제공합니다. 이 가이드에서는 MCP가 어떻게 동작하는지, 주요 기능은 무엇인지, 그리고 MCP 파일 시스템 서버를 활용한 실전 예시를 설명합니다.
Model Context Protocol(MCP)은 애플리케이션(예: AI 어시스턴트)과 외부 시스템, 특히 파일 시스템 간의 제어된 상호작용을 가능하게 하는 강력한 보안 프레임워크입니다. MCP는 안전한 다리 역할을 하며, 도구들이 샌드박스와 권한 기반 환경에서 파일 읽기, 쓰기, 검색 등의 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다.
이 프로토콜은 VS Code, Claude Desktop 또는 기타 개발 환경과 같은 애플리케이션에 파일 시스템 작업을 통합하면서도 강력한 보안 경계를 유지하고자 하는 개발자들에게 특히 유용합니다.
MCP 파일 시스템 서버는 Model Context Protocol 프레임워크 내에서 파일 시스템 작업을 위해 특별히 구축된 Node.js 구현체입니다. 이 서버는 파일과 디렉터리를 안전하게 제어할 수 있는 포괄적인 도구 모음을 제공합니다.
주요 기능을 간단히 정리하면 다음과 같습니다:
이 모든 도구는 MCP 파일 시스템 작업의 인터페이스인 file://system 리소스를 통해 접근할 수 있습니다.
MCP가 실제로 어떻게 동작하는지 보여주기 위해, AI 어시스턴트 Claude와 MCP 파일 시스템 서버를 이용해 일반적인 파일 시스템 작업을 수행한 실제 예시를 살펴보겠습니다.
가장 먼저 Claude가 접근할 수 있는 디렉터리가 어디인지 확인했습니다. list_allowed_directories 도구를 사용한 결과, 두 개의 허용된 위치가 표시되었습니다:
/Users/arshia/Desktop
/Users/arshia/Downloads
이를 통해 Claude의 작업이 이 두 디렉터리로 제한되어 있음을 확인할 수 있었고, 나머지 파일 시스템은 안전하게 보호되었습니다.
다음으로 list_directory 도구를 사용해 각 디렉터리에 어떤 파일이 있는지 살펴보았습니다. 결과는 다음과 같았습니다:
/Users/arshia/Desktop의 경우:
/Users/arshia/Downloads의 경우:
이로써 Downloads 디렉터리에 shrek.txt
라는 파일이 있고, 그 외에도 여러 파일과 Visual Studio Code용 디렉터리가 있음을 알 수 있었습니다.
스크린샷: Desktop 및 Downloads 디렉터리의 list_directory 요청과 응답 화면
shrek.txt를 확인한 후, read_file 도구를 이용해 파일 내용을 읽으려고 했습니다. 처음에는 shrek.txt라는 파일명만 제공하면 허용된 디렉터리에서 알아서 검색해줄 것이라 생각했습니다.
하지만 다음과 같은 오류가 발생했습니다:
“Access denied – path outside allowed directories: /shrek.txt not in /Users/arshia/Desktop, /Users/arshia/Downloads.”
이 오류는 MCP가 보안을 위해 전체 파일 경로를 요구하기 때문에 발생한 것입니다.
이미지 2: 에러 메시지가 표시된 read_file 실패 시도 스크린샷
방법을 바로잡고 read_file 도구에 전체 경로 /Users/arshia/Downloads/shrek.txt
를 입력하자, 이번에는 작업이 성공적으로 이루어졌고 파일의 내용이 반환되었습니다:
Request
{
`path`: `/Users/arshia/Downloads/shrek.txt`
}
Response
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⠸⡇⠀⠿⡀⠀⠀⠀⣀⡴⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
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Shrek
이 성공적인 작업을 통해 MCP가 허용된 디렉터리 내에서 올바른 경로를 제공할 경우 파일을 읽을 수 있음을 확인했습니다.
이번 실습 예시는 MCP 사용과 관련해 다음과 같은 중요한 점을 보여줍니다:
경험과 MCP 파일 시스템 서버의 특징을 바탕으로 다음과 같은 모범 사례를 권장합니다:
dryRun: true
로 미리 변경 사항을 확인하세요.Model Context Protocol(MCP)과 파일 시스템 서버는 제어된 환경에서 안전하게 파일 시스템 작업을 수행할 수 있는 견고한 방법을 제공합니다. Claude와의 예시를 통해 list_directory와 read_file 등의 도구 사용법과 전체 경로 활용, 권한 경계 인식 등 중요한 원칙을 실전에서 확인할 수 있었습니다.
여기서 소개한 모범 사례를 따르면, MCP를 활용해 파일 시스템 작업을 안전하게 애플리케이션이나 개발 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
프로젝트에 MCP를 도입하려는 개발자라면, 공식 GitHub 문서에서 더욱 상세한 정보와 구현 가이드를 확인하실 수 있습니다.
Model Context Protocol(MCP)은 애플리케이션(예: AI 어시스턴트)과 파일 시스템 사이의 제어된 샌드박스 상호작용을 가능하게 하는 보안 프레임워크입니다. 엄격히 허용된 디렉터리 내에서 파일 읽기, 쓰기, 검색 및 기타 작업을 안전하게 수행할 수 있도록 해줍니다.
MCP는 모든 작업을 미리 정의된 디렉터리로 제한해 샌드박스 환경을 적용합니다. 무단 접근을 방지하고, 작업 시 전체 파일 경로를 요구하며, 민감한 위치에 대해 읽기 전용 마운트 같은 기능을 지원합니다.
아니요, MCP를 사용하는 애플리케이션은 명시적으로 허용된 디렉터리만 접근할 수 있습니다. 이 디렉터리 외부의 파일에 접근을 시도하면 차단되어 강력한 보안 경계가 유지됩니다.
주요 도구로는 read_file, write_file, edit_file, create_directory, list_directory, move_file, search_files, get_file_info, list_allowed_directories가 있습니다. 모든 작업은 표준화된 API를 통해 수행됩니다.
작업 전 항상 허용 디렉터리를 확인하고, 전체 파일 경로를 제공하며, 수정 시 드라이런을 사용하고, 부분 성공에 대비하며, 최소 권한으로 디렉터리를 설정하세요. 이러한 방법이 보안과 효율적인 통합에 도움이 됩니다.
아르시아는 FlowHunt의 AI 워크플로우 엔지니어입니다. 컴퓨터 과학 배경과 AI에 대한 열정을 바탕으로, 그는 AI 도구를 일상 업무에 통합하여 생산성과 창의성을 높이는 효율적인 워크플로우를 설계하는 데 전문성을 가지고 있습니다.
파일시스템 MCP 서버는 Model Context Protocol (MCP)를 통해 로컬 파일시스템에 안전하고 프로그래밍적으로 접근할 수 있게 해줍니다. 이는 AI 어시스턴트와 클라이언트가 강력한 안전 제어와 함께 파일 및 디렉터리 작업을 수행할 수 있도록 하며, 자동화, 코드베이스 관...
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