대표적인 mcp 서버 5개를 통해 mcp 사용 이전과 이후를 비교해보기

대표적인 MCP 서버 5개

Model Context Protocol(MCP) 서버는 AI 에이전트가 다양한 데이터 소스와 통신할 수 있게 해주는 표준화된 프로토콜입니다. 다음은 2025년 가장 널리 사용되는 대표적인 MCP 서버 5개와 사용 전후 비교입니다.

GitHub MCP Server

GitHub MCP Server는 AI 도구가 GitHub 플랫폼에 직접 연결되어 리포지토리를 읽고 코드를 분석할 수 있게 합니다.

사용 전:

• 수동으로 GitHub 웹사이트나 CLI를 통해 리포지토리 정보를 찾아 AI에 복사/붙여넣기
• 이슈 생성, PR 검토 등을 위해 여러 단계의 수동 작업 필요

사용 후:

• AI가 자연어로 "이 리포지토리의 최근 이슈를 분석해줘" 같은 요청을 직접 처리
• 작업 완료 속도 20.56% 향상, API 호출 19.26% 감소, 성공률 92.31%에서 100%로 증가
• 단, 캐시 토큰 사용 증가로 비용은 약 27.55% 증가

Filesystem MCP Server

로컬 파일 시스템 작업, 분석, 조작 기능을 표준화된 인터페이스로 제공합니다.

사용 전:

• AI에게 파일 내용을 수동으로 복사해서 제공
• 파일 생성, 이동, 조직화 작업을 직접 수행 후 결과만 AI와 공유

사용 후:

• "내 데스크톱에 시를 작성해서 저장해줘" 같은 요청으로 AI가 직접 파일 생성 및 저장
• "다운로드 폴더의 업무 관련 파일 찾아줘" 요청으로 AI가 자동으로 폴더 스캔 및 분류
• 이미지를 자동으로 새 폴더로 정리하는 등 복잡한 파일 관리 작업 자동화

Slack MCP Server

Slack 워크스페이스와 AI를 연결하여 팀 커뮤니케이션을 자동화하고 생산성을 향상시킵니다.

사용 전:

• Slack 채널을 직접 열어 메시지를 읽고 중요 내용을 수동으로 정리
• 여러 채널의 정보를 종합하려면 각각 확인 후 수동으로 취합

사용 후:

• "오늘 아침 #proj-phoenix 채널을 요약하고 모든 액션 아이템을 나열해줘" 같은 자연어 요청으로 자동 요약
• 사용자 및 채널 데이터에 대한 내장 캐싱으로 API 호출 감소 및 Slack 속도 제한 준수
• AI가 팀 커뮤니케이션에 직접 참여하여 정보 검색 및 워크플로우 자동화

PostgreSQL MCP Server

데이터베이스 상호작용을 자연어로 단순화하여 복잡한 SQL 쿼리 없이 데이터에 접근할 수 있게 합니다.

사용 전:

• 복잡한 SQL 쿼리를 직접 작성하고 실행
• 데이터 분석을 위해 쿼리 결과를 내보낸 후 별도 도구에서 처리
• 비기술 팀원은 개발자에게 쿼리 작성 요청 필요

사용 후:

• "지난달 가입한 사용자 수를 보여줘" 같은 자연어로 데이터베이스 조회
• AI가 자동으로 적절한 SQL 쿼리를 생성하고 실행하여 결과 제공
• 데이터 분석 속도 향상 및 비기술 팀원도 독립적으로 데이터 접근 가능

Cloudflare MCP Server

전 세계 300개 이상 도시에 분산된 엣지 네트워크를 활용하여 글로벌 인프라에 대한 저지연 접근을 제공합니다.

사용 전:

• Cloudflare 대시보드에 로그인하여 수동으로 설정 확인
• 애플리케이션 동작 분석, 디버깅, 설정 변경을 여러 단계를 거쳐 수행
• 로그 및 보안 이벤트를 별도로 조회하고 분석

사용 후:

• 자연어로 "최근 보안 이벤트를 분석해줘" 같은 요청으로 인프라 관리
• AI 에이전트가 Cloudflare Workers에서 직접 실행되어 저지연 상호작용[
• 전역 네트워크를 통한 높은 성능과 안정성, 다양한 웹 API를 표준화된 형식으로 변환