5 - MCP를 활용한 외부 API 자동 호출 구현하기 (실전편②)

이번 편에서는 MCP(Model Context Protocol)를 이용하여 외부 API 호출을 자동화하는 방법을 보다 상세히 살펴보겠습니다. MCP를 활용하면 AI 모델이 직접 외부 데이터를 호출하고 결과를 실시간으로 받아올 수 있으며, 이를 통해 업무 프로세스를 효율적으로 자동화할 수 있습니다.

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📌 MCP를 통한 API 호출 자동화의 장점

MCP를 통해 외부 API 호출을 자동화하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다:

• 실시간으로 외부 데이터를 접근하여 활용 가능
• 반복적이고 번거로운 API 호출 작업을 효율적으로 자동화
• 데이터의 정확성 및 신뢰성 향상
• 개발 및 운영 프로세스의 효율성 증대
• API 데이터 활용도를 높여 업무의 유연성 향상

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⚙️ 1단계: API 호출을 위한 MCP 서버 설정하기

외부 API를 MCP를 통해 사용하기 위해서는 먼저 MCP 서버를 설정해야 합니다. 이번에는 Python을 사용하여 간단한 API 호출 MCP 서버를 구성하는 방법을 소개합니다.

Python 기반 MCP 서버 예제

다음 예시는 OpenWeatherMap에서 제공하는 날씨 정보를 받아오는 MCP 서버의 구현 방법입니다:

from fastmcp import FastMCP
import requests

mcp = FastMCP("WeatherAPI")

# 자신의 OpenWeatherMap API 키를 입력하세요.
API_KEY = "YOUR_OPENWEATHER_API_KEY"

@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={API_KEY}&units=metric"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        return f"날씨 정보를 가져오지 못했습니다. 오류 코드: {response.status_code}"
    data = response.json()
    description = data['weather'][0]['description']
    temp = data['main']['temp']
    humidity = data['main']['humidity']
    wind_speed = data['wind']['speed']
    return (f"현재 {city}의 날씨는 '{description}', 온도는 {temp}°C, "
            f"습도는 {humidity}%, 풍속은 {wind_speed}m/s입니다.")

mcp.run()

위 코드에서 API_KEY 부분은 반드시 본인의 OpenWeatherMap API 키로 교체해야 합니다.

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🚀 2단계: MCP 서버를 Cursor IDE에 연동하기

설정한 MCP 서버를 Cursor IDE와 연동하여 실제로 API 호출을 수행할 수 있도록 합니다:

1. Cursor IDE를 실행하고 설정 메뉴(톱니바퀴 아이콘)를 클릭합니다.
2. 설정 화면에서 "Features" 탭으로 이동합니다.
3. MCP Servers 섹션에서 "Add new MCP server" 버튼을 클릭하여 새 서버를 등록합니다.
4. 서버 이름을 명확히 입력하고 타입을 "command"로 선택한 후, 서버를 실행할 명령어(예: python server.py)를 입력합니다.
5. 입력한 정보를 저장한 뒤 서버가 정상적으로 활성화 상태인지 확인합니다.

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🔧 3단계: AI 모델을 통한 외부 API 호출하기

이제 AI 모델을 사용하여 설정한 MCP 서버를 통해 API를 호출하는 방법을 살펴보겠습니다.

API 호출 예시 질문

Cursor IDE의 AI 챗 패널에 자연어로 질문을 입력하여 API를 호출합니다:

• 예시 질문: "부산의 현재 날씨 정보를 알려줘."

이 질문을 받은 AI는 자동으로 MCP 서버의 get_weather 함수를 호출하여 API 데이터를 받아옵니다.

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✅ 4단계: API 호출 결과 확인 및 검증하기

AI는 받아온 API 데이터를 이해하기 쉽게 정리하여 사용자에게 제공합니다:

• 예시 응답: "현재 부산의 날씨는 '구름 많음', 온도는 20°C, 습도는 65%, 풍속은 3.5m/s입니다."

이러한 명확한 응답을 통해 API 호출 자동화가 정확히 구현되었는지 확인할 수 있습니다.

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📈 5단계: API 자동화를 활용한 실무 사례 및 활용 팁

MCP를 활용한 API 자동화는 다양한 업무 환경에서 유용하게 활용될 수 있습니다:

• 실시간 날씨 기반 고객 안내 및 서비스 개선
• 자동화된 데이터 수집 및 분석을 통한 효율적인 보고서 작성
• 실시간 데이터 기반 의사 결정 시스템 구축
• 여러 외부 API 데이터를 통합하여 복잡한 분석과 업무 자동화 가능

이러한 방법을 통해 업무의 효율성을 극대화하고 데이터 기반 업무 프로세스를 안정적으로 운영할 수 있습니다.

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🔍 다음 편 예고

다음 편에서는 MCP를 이용해 문서 기반 코드 생성을 지원하는 방법과 실제 프로젝트에서 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지 안내하겠습니다. 문서 기반 자동화로 개발 속도와 품질을 한 단계 더 높여보세요!

다음 글: 6 - MCP를 통한 문서 기반 코드 생성과 리팩토링 지원하기 (실전편③)