사용해볼만한/괜찮은 MCP Server 7개 정리

AI 기반 개발 환경에서 MCP(Model Context Protocol) 서버는 외부 도구, 데이터, 클라우드 리소스와 AI 에이전트의 연결을 표준화해 개발 자동화, 코드 품질 향상, 생산성 증대에 큰 역활을 하고 있는데 이중 유용한 MCP Server 7개를 정리해본다.

1. GitHub MCP Server

GitHub API와 연동해 AI 에이전트가 저장소, 이슈, PR, 브랜치, 릴리즈를 자동으로 관리할 수 있습니다.

코드 리뷰, 이슈 생성, 릴리즈 노트 자동화, 코드 스니펫 검색, 자연어 기반 저장소 관리 등 다양한 개발 자동화가 가능합니다.

OAuth 기반 인증, 에러 핸들링, API 요청 재시도 등 안정적인 운영이 강점입니다.

2. Slack MCP Server

Slack 워크스페이스에 AI를 통합해 메시지 자동화, 채널 관리, 유저 정보 조회, 이모지 반응 등 팀 협업을 혁신합니다.

반복적인 커뮤니케이션 업무를 AI가 대신 처리해 생산성을 높이고, 팀 내 정보 요약, 알림, 태스크 관리도 자동화할 수 있습니다.

3. Brave Search MCP Server

Brave Search API와 연동해 AI가 웹 및 로컬 검색을 수행할 수 있습니다.

프라이버시 보호, 검색 결과 필터링, 페이징, 안전성 제어 등 강력한 검색 기능을 제공합니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템, 기술 문서 검색, 실시간 정보 보강 등에 적합합니다.

4. Docker MCP Server

다양한 언어의 코드를 Docker 컨테이너에서 격리 실행하여 보안성과 유연성을 동시에 확보합니다.

의존성 자동 관리, 에러 핸들링, 실험적 코드 실행, 마이크로서비스 배포 자동화 등 다양한 용도에 활용됩니다.

AI 기반 코드 실행, 빌드, 테스트 자동화에 필수적입니다.

5. Spheron MCP Server

Spheron의 분산 컴퓨트 네트워크와 연결해 AI가 자체적으로 인프라를 배포, 모니터링, 스케일링할 수 있습니다.

스마트 컨트랙트 기반 리소스 할당, 실시간 모니터링, AI 모델(DeepSeek, Stable Diffusion 등) 실행까지 완전 자동화 지원.

중앙 집중형 인프라 의존도를 줄이고, AI가 자율적으로 컴퓨트 리소스를 관리하는 혁신적 기능을 제공합니다.

6. AWS MCP Server

AWS의 도메인 지식, 보안 가이드, 비용 최적화 정보를 AI가 실시간으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

Amazon Q, Claude, Cursor 등 AI 코딩 어시스턴트와 연동되어 클라우드 개발의 효율성과 안정성을 크게 높입니다.

실시간 아키텍처 패턴, 보안 권장사항, 비용 분석 등 클라우드 개발 자동화에 필수적입니다.

7. Puppeteer MCP Server

Puppeteer 기반 브라우저 자동화로, AI가 웹 페이지 상호작용, 데이터 스크래핑, 폼 자동 입력, 버튼 클릭 등 복잡한 웹 작업을 자동화합니다.

헤드리스 브라우저, 스크린샷/PDF 생성, 자바스크립트 지원 등 웹 기반 AI 자동화에 강력한 도구입니다.