Cursor에서 MCP 연동
요즘 cursor에 mcp 서버를 연동하여 활용하고 있는데 생산성이 그냥 cursor를 사용할 때 보다 더 향상된거 같다라는 생각이 듭니다.
이번 글에서는 cursor에 mcp를 어떻게 설정하고 활용하는지 살펴보고자 합니다.
🧠 MCP란?
Model Context Protocol (MCP) 는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 시스템과 통신하고, 상황에 맞는 데이터를 받아 사용할 수 있게 만들어주는 프로토콜입니다.쉽게 말하면, AI가 더 똑똑하게 일할 수 있도록 "맥락(Context)"을 공급하는 표준 방식입니다.
✨ 왜 Cursor에서 MCP를 사용할까?
Cursor는 LLM 기반 코드 편집기로, GPT를 활용한 코딩 보조 기능이 내장되어 있습니다.
하지만 복잡한 문제를 해결하거나 외부 시스템 정보를 사용할 때는 한계가 있을 수 있습니다.
이때 MCP가 필요한 정보를 찾아서 모델에 전달하면, 훨씬 정확하고 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
- AI에게 외부 도구나 서비스의 정보를 자동으로 전달
- 문제 해결을 단계적으로 수행하는 사고 과정 구성
- 자연어로 복잡한 설정이나 도구 호출을 간단히 처리
📌 활용 예시
1. 🧩 Sequential Thinking MCP
복잡한 문제를 단계별로 나누어 해결하도록 AI를 도와주는 도구입니다
2. 🔍 Web Search MCP
인터넷 검색을 기반으로 현재 정보를 AI에게 제공할 수 있습니다.
3. 🧰그외 활용 시나리오
- 회의록 기반 일정 자동 생성
- 코드와 연동된 기술 문서 작성
- 로그 파일 분석을 통한 이슈 파악
- 이전 대화 기록을 기반으로 설계 논의 이어가기
🔧 MCP 설정 방법
- 원하는 MCP 서버 선택 (예: Sequential Thinking, Web Search, File Analysis 등)
JSON포맷으로 설정을 복사
- Cursor 프로젝트 내
.cursor/mcp.json파일 생성 후 붙여넣기
MCP 서버를 설정하면 Cursor의 AI가 해당 도구를 인식하고 활용할 수 있게 됩니다.
💻 Cursor에 GitHub MCP 연결하기
@smithery-ai/github에 접속하면 아래와 같은 화면이 나타납니다.
Auto, JSON, URL 중 하나를 선택해 사용할 수 있으며, MCP 서버가 제공하는 기능들도 자세히 설명되어 있으니 함께 참고하면 좋습니다.
저의 경우Cursor에서 사용하기 위해JSON을 선택했습니다.
github을 활용하는데 필요한 api는 등록 후 자동으로 프로필 정보에 저장이 됩니다.
이후 생성된 JSON을 복사해
.cursor/mcp.json 파일로 저장하면, Cursor 내에서 MCP 서버가 정상적으로 연결된 것을 확인할 수 있습니다.✅ 설정 이후 실제 예시
- PR을 열면 MCP가 변경사항을 분석하고 리뷰 코멘트를 자동 등록
- Cursor 내에서 LLM이 PR 맥락에 맞춰 리뷰나 코드 설명을 수행
참고: