100개 중 고른 6개…2025년 꼭 써봐야 할 오픈소스 MCP 툴

- Avi Chawla가 두 달 동안 100개 이상의 MCP 서버를 테스트한 후 선정한 6가지 고효율 오픈소스 MCP 서버 - AI 에이전트의 코드 실행, 웹 크롤링, 메모리 유지, GitHub 및 데이터베이스 쿼리에 도움을 주는 도구 [Unblock Media] — 2025년 5월28일 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)는 에이전틱 AI의 외부 데이터, 도구 및 환경과 인터페이스하는 방식을 재정의하며 빠르게 진화하고 있다. Avi Chawla, 개발자이자 AI 인프라 연구원은 최근 몇 달 간 100개 이상의 MCP 서버를 테스트한 후 추천하는 6가지 오픈소스 MCP 서버를 공유했다. 다음은 선정된 6개의 서버와 개발자들이 이를 통해 얻을 수 있는 이점들이다: 1. Bright Data MCP 서버 이 서버는 30개 이상의 도구로 원활한 웹 액세스를 제공한다. 검색, 크롤링, 상호작용 등을 포함하여 봇 방어를 피한다. 기존의 스크레이퍼와 달리 각 웹사이트의 구조에 따라 최적의 도구를 선택해 실시간 데이터 파이프라인, SEO 분석 및 경쟁 연구에 이상적이다. 2. Graphiti MCP 서버 에이전트는 일반적으로 각 작업 후 맥락을 "잊는다." Graphiti는 시간 인지형 지식 그래프를 구성하도록 하여 지속적이고 시간에 민감한 메모리를 제공한다. 이를 통해 고객 서비스, 회귀 분석 파이프라인(RAG) 또는 내부 검색 시스템에서 학습하고 진화하는 에이전트를 구축할 수 있다. 3. GitIngest MCP 서버 GitIngest는 코드베이스 탐색에 이상적이다. 에이전트가 GitHub 저장소와 직접 인터페이스할 수 있게 해준다. `git_directory_structure`와 `git_read_important_files`라는 두 가지 핵심 도구로 에이전트가 완전한 인덱싱 없이도 낯선 코드베이스를 이해하고 논리적으로 접근할 수 있다. 4. Terminal MCP 서버 이 서버는 Claude 또는 다른 에이전트에게 파일 입출력 및 명령 실행을 포함한 전체 쉘 액세스를 제공한다. 안전한 로컬 작업을 가능하게 하여 로그를 읽거나 파일을 관리하거나 내부 스크립트를 실행할 수 있으며, DevOps, 테스트 또는 에이전트 기반 RPA(로봇 프로세스 자동화) 사용 사례에 유용하다. 5. Code Executor MCP 서버 제어된 환경에서 동적 파이썬 코드를 실행해야 하는가? 이 서버는 에이전트가 미리 정의된 Conda 환경에서 파이썬을 실행할 수 있게 하여 호환성과 재현성을 보장한다. 데이터 과학, 모델 추론 또는 논리 중심 자동화를 처리하는 에이전트에 중요한 요소다. 6. MindsDB MCP 서버 데이터 통합을 위해 설계된 이 MCP는 다양한 데이터베이스와 플랫폼을 단일 쿼리 계층으로 연결한다. MySQL, MongoDB 또는 Google Sheets와 같은 시스템 간의 구조화된 데이터를 에이전트가 쿼리할 수 있게 하여 크로스플랫폼 분석 및 LLM(대규모 언어 모델) 기반 대시보드에 적합하다. 개발자에게 주는 의미 MCP는 모듈형, 다중 에이전트 시스템을 구축하거나 단일 LLM의 기능을 향상시키려는 개발자에게 필수적이다. 도구를 모델 가중치 및 파인튜닝에서 분리하여 MCP 서버는 플러그 앤 플레이 인텔리전스의 가능성을 열어준다. 이는 더 자율적이고 해석 가능한 AI로 나아가는 중요한 단계다. Avi Chawla는 “우리는 AI 에이전트 진화의 인프라 단계에 있다”며 “이 서버들은 지능형 워크플로우의 미들웨어와 같다”고 트윗했다. MCP 아키텍처인 LangGraph, Autogen, CrewAI가 주목을 받음에 따라 이 6가지 도구는 2025년 에이전트 도구의 최첨단을 대표한다.