MCP 서버를 활용한 클로드 효율성 향상 방법

AI 서비스의 파일 시스템 접근 한계

• AI 서비스는 로컬 파일 시스템이나 구글 드라이브에 직접 접근 불가
• 파일 직접 첨부나 별도 저장 비효율적

MCP 서버

• 클로드의 MCP를 이용하면 파일 시스템 접근 불편함 감소
• MCP: AI가 다양한 서비스와 소통할 수 있도록 도와주는 프로토콜

MCP 서버 설치

• 로컬에 MCP 서버 설치 및 구글 드라이브 MCP 기능 확장 가능
• 설치 방법: 기터브 링크에서 MCP 서버 리스트 확인 가능
• MPX 버전 활용: 클라우드에서 실행되는 도구

파일 시스템 MCP 서버 설정

• 클로드 설정 파일에 MCP 서버 코드 추가
• 권한 제공할 파일 경로 설정 필요
• 윈도우의 경우 경로 수정 주의

구글 드라이브 MCP 서버 설치

• 로컬로 다운로드 후 직접 설치
• 디버깅 및 기능 추가 용이
• 구글 클라우드 프로젝트 생성 및 API 설정 필요

구글 드라이브 MCP 서버 활용

• 인증 과정 필요
• 로컬로 설치한 MCP 서버 설정 파일에 경로 추가
• 클로드 재시작 후 구글 드라이브와의 연동 확인

사용 예시

• 파일명 정리 및 논문 파일명 변경
• 구글 드라이브에서 문서 읽기, 수정, 저장
• 계약서 샘플 불러와 수정한 후 저장 가능
• 기존 문서 삭제 가능

한계와 고려 사항

• 큰 파일 용량 작업 불가
• 사진, 영상, 음성 파일 처리가 어려움
• MCP 서버는 한계 존재: 설정값 많으면 작동 불가
• 무료 버전 클로드의 제한사항 존재
• 유료 버전 사용 시 MCP 서버 연결 가능성 증가

결론

• MCP 서버를 통해 클로드의 효율성 향상 가능
• 초창기 단계인 만큼 한계 고려하며 사용 필요
• 생성형 AI와 MCP 서버 발전 기대

앞으로의 계획

• 추가적인 생산성 향상 시스템 구축 계획
• 구독과 알림 설정 요청