ChatGPT와 IDE를 더 스마트하게 연결하는 MCP란?

– Cursor IDE, VSCode, 로컬 MCP 서버 예제와 보안까지 완전 정리

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목차

1. MCP(Model Context Protocol)란?
2. MCP가 개발에 주는 이점
3. Cursor IDE에서 MCP 사용법
4. VSCode + Continue로 유사 MCP 구현
5. 로컬에 MCP 서버 구성하는 방법
6. MCP 사용 시 정보 유출 위험은 없을까?
7. 마무리 추천과 활용 정리

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1. MCP란?

MCP(Model Context Protocol) 는 ChatGPT 같은 모델이 IDE의 현재 문맥을 인식하고 반응할 수 있게 해주는 구조화된 프로토콜입니다.
즉, 코드를 짤 때 커서 위치, 선택된 코드, 파일 내용 등을 자동으로 전달받아 모델이 더 정확한 응답을 할 수 있게 해줍니다.

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2. MCP가 주는 이점

• 커서 위치 기반 맥락 이해
• 선택 영역만 분석해 설명/리팩토링 가능
• 테스트 코드, 타입 힌트, 리팩토링까지 자동화
• 대규모 코드베이스도 모델이 이해 가능

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3. Cursor IDE에서 MCP 사용법

Cursor는 MCP가 기본 통합된 AI 코딩 전용 IDE입니다.

[사용 예제]

1. 설치: https://www.cursor.sh
2. 코드 작성 → Cmd+K → “Explain” 또는 “Refactor”
3. 자동으로 문맥을 분석하고 응답

✅ 별도 설정 없이도 완전한 MCP 기능 활용 가능

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4. VSCode + Continue 확장에서 유사 MCP 사용법

[설정 방법]

1. 확장 설치: "Continue"
2. OpenAI API 키 등록 (Cmd+Shift+P → Set API Key)
3. 선택한 코드 우클릭 → “Explain with Continue”
4. Continue 창에서 테스트 코드 생성 등 지시 가능

⚠️ 공식 MCP는 아니지만 상당히 유사한 기능 제공

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5. 로컬에 MCP 서버 구성하기

로컬에서 MCP 서버를 구축하여 IDE와 연동하려면, MCP 공식 GitHub 조직에서 제공하는 예제 서버를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, Python 기반의 MCP 서버를 구축하려면 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다:​

1. MCP 서버 예제 클론:​
   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git   cd servers/python-example
   
2. 의존성 설치 및 서버 실행:​
   pip install -r requirements.txt
   python server.py

이렇게 구축된 로컬 MCP 서버는 IDE나 다른 클라이언트에서 문맥 정보를 전달받아 LLM과의 상호작용을 중계할 수 있습니다.

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6. MCP 사용 시 정보 유출 위험은 없을까?

핵심 정리:

MCP 위치LLM 위치외부 전송 위험설명

로컬	로컬	없음	완전 보안, 가장 안전
로컬	OpenAI 등	있음	API 통해 코드 외부 전송
클라우드 MCP	외부 LLM	높음	기밀 정보는 사용 지양

MCP 자체는 단지 문맥 구조를 구성하는 프로토콜일 뿐,
"어디로" 데이터를 보내는지가 보안의 핵심입니다.

보안적으로 안전한 방법은?

• 로컬 모델(Ollama, LM Studio 등) + 로컬 MCP 서버
• 외부 LLM을 사용하더라도 민감한 정보는 제외

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7. 마무리 추천

시나리오추천 도구

빠르게 써보고 싶다	Cursor IDE
VSCode 기반 유지	Continue 확장
보안 최우선, 로컬 모델 연동	로컬 MCP + Ollama 등