MCP로 진짜 비서 된 Claude! 로컬 정리 + 드라이브 자동화 (코드 무료 제공)

https://youtu.be/Pt1tEBCLiCc

 

* 클로드의 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 로컬 파일 시스템과 구글 드라이브를 자동화하는 방법은?

클로드 데스크톱 설정 파일에 MCP 서버 설치 코드를 추가하여 로컬 파일 시스템에 접근 권한을 부여하고, 구글 클라우드 플랫폼에서 프로젝트를 생성하고 인증 과정을 거쳐 구글 드라이브 MCP 서버를 로컬에 설치하여 활용할 수 있습니다.

 

* MCP 서버를 로컬에 설치할 때의 장점은?

• 문제 발생 시 디버깅 및 문제 해결이 용이합니다.
• 파일 추가 및 코드 수정을 통해 기능을 확장하거나 커스터마이징할 수 있습니다.

 

 

클로드(Claude)를 단순한 챗봇이 아닌 진정한 AI 비서로 탈바꿈시키는 MCP(Model Context Protocol) 서버 구축 방법을 상세히 안내합니다. 이 콘텐츠를 통해 사용자는 클로드가 로컬 파일 시스템과 구글 드라이브에 직접 접근하여 파일 정리, 문서 수정 및 저장 등의 비효율적인 수동 작업을 자동화하는 방법을 배우게 됩니다. 특히, 구글 드라이브 MCP 서버를 로컬에 설치하고 커스텀 코드를 활용해 읽기/생성/삭제 기능까지 확장하는 실용적인 인사이트를 얻어, 개발 지식이 없더라도 클로드의 생산성을 극대화할 수 있습니다.

 

1. MCP 서버를 활용한 AI 비서 구축 개요 및 시연

1. AI 서비스의 기존 불편함: 클로드나 챗GPT 같은 AI 서비스는 사용자의 컴퓨터 파일 시스템이나 구글 드라이브 같은 파일 스토리지에 직접 접근할 수 없다는 불편함이 있다.
   1. 파일을 직접 첨부하거나 생성 결과물을 별도로 저장하는 방식은 비효율적이다.
2. MCP 활용의 이점: 클로드의 MCP(Model Context Protocol)를 활용하면 AI가 다양한 서비스와 효율적으로 소통할 수 있게 되어 이러한 불편함을 줄이고 생산성을 높일 수 있다.
3. 구글 드라이브 자동화 시연: 클로드가 구글 드라이브에 접근하여 문서를 읽고, 보완 사항을 제안받아, 수정된 내용을 HTML 포맷으로 변환하여 "샘플 수정본"이라는 파일명으로 저장하는 작업이 성공적으로 진행되었다.
   1. 클로드는 문서를 찾아서 내용을 읽어오고, 보완 사항을 제안한다.
   2. 사용자의 요청(3, 4, 5번 반영, HTML 포맷, 파일명 "샘플 수정본")에 따라 구글 드라이브에 성공적으로 저장된다.
   3. 구글 드라이브에 생성된 '계약서 샘플 수정본'은 요청대로 포매팅된 형태로 내용이 잘 표시된다.

 

2. 파일 시스템 MCP 서버 설치 및 활용

 

2.1. 파일 시스템 MCP 서버 설치 준비 및 설정

1. MCP 서버의 정의: MCP는 AI가 효율적으로 다양한 서비스들과 소통할 수 있도록 돕는 프로토콜이다.
   1. MCP 서버를 설치하면 AI를 통해 내 컴퓨터 파일 시스템이나 구글 드라이브에 손쉽게 접근할 수 있다.
   2. 본 과정은 클로드 데스크탑과 Node.js가 미리 설치되었다고 가정하고 진행된다.
2. 파일 시스템 MCP 서버 찾기: 기터브 링크(모델 컨텍스트 프로토콜/서버)에서 레퍼런스 서버의 파일 시스템 서버를 확인한다.
3. MPX 버전 활용: 설치 시 MPX 버전을 활용하며, 이는 MCP 서버 코드를 다운로드하지 않고 클라우드에서 실행해 주는 도구이다.
   1. MPX 버전을 설정 파일에 넣어두면, 클로드를 재실행할 때마다 MPX 도구가 인터넷을 활용하여 파일 시스템 MCP 서버를 설치한다.
4. 클로드 설정 파일 편집: 클로드 데스크탑 설정 탭의 개발자 옵션에서 클로드 데스크탑 컨피그.json 파일을 VS 코드로 열어 편집한다.
   1. 기존에 다른 MCP 서버(예: 파이어크롤)가 설치되어 있다면 콤마(,)를 사용하여 두 번째 서버로 파일 시스템 코드를 추가한다.
5. 접근 경로 설정의 중요성: 파일 시스템 MCP 서버 코드에 파일 경로를 지정해야 하며, 이 경로는 MCP 서버에게 권한을 제공해 줄 파일 경로이다.
   1. 경로를 넣어주지 않은 곳은 접근할 수 없으며, 이는 클로드 MCP 서버가 컴퓨터의 모든 경로에 접근하는 리스크를 방지하기 위함이다.
   2. 권한을 줄 폴더 한두 개만 지정하고, 그곳에 클로드와 작업하고 싶은 파일을 넣어 활용하는 것이 권장된다.
   3. 경로를 여러 개 추가하려면 콤마로 이어서 넣어주면 된다. (예시: MCP 테스트 경로 하나만 추가)
6. 경로 설정 시 유의사항 (OS별):
   1. 맥: 경로를 복사하여 그대로 넣어주면 된다.
   2. 윈도우: 경로의 슬래시($$\backslash$$)가 반대로 되어 있어 에러가 발생하므로, 슬래시를 하나씩 더 추가($$\backslash\backslash$$)하여 인식하도록 수정해야 한다.
7. 설정 반영 및 확인: 설정을 반영하려면 클로드 데스크톱 앱을 종료 버튼으로 완전히 종료한 후 재시작해야 한다.
   1. 재시작 후 커넥션 아이콘과 망치 버튼을 눌러 파일 시스템 서버와 관련 툴들이 잘 추가되었는지 확인한다.

 

2.2. 파일 시스템 MCP 서버 활용 테스트 (파일 정리)

1. 스크린샷 파일명 정리 요청: 스크린샷 파일명을 나중에 이해하기 쉽게 컨텍스트에 맞게 수정해 달라고 요청한다.
   1. 접근 권한 확인: "스크린샷 폴더에 파일들을 리스트해 줘"라고 요청하여 도구 사용 허용 후, 네 개의 이미지 파일을 잘 확인할 수 있는지 체크한다.
   2. 파일명 변경 요청: 클로드가 파일의 컨텍스트를 알 수 있도록, 파일 아이콘과 파일명이 보이는 형식으로 화면을 캡처하여 첨부한다.
   3. 요청 포맷: "해당 아이콘을 보고 각각의 이미지 파일명을 변경해 줘. 파일명의 포맷은 순서, 연도, 월, 일, 간략 설명, png로 변경해 줘"라고 요청한다.
   4. 결과: 우측에서 파일명이 실시간으로 변경되는 것을 확인할 수 있으며, 클로드가 날짜 순서와 간략 설명을 잘 넣어주어 파일 정리가 한 번에 완료된다.
2. 논문 PDF 파일명 정리 요청 (파이어크롤 연동): 단순히 주어진 정보뿐만 아니라, 파이어크롤을 활용하여 웹사이트에서 추가 정보(인용 횟수 등)까지 확인하여 논문 파일명을 정리하도록 요청한다.
   1. 접근 확인: "페이퍼 리스트 폴더에 논문 PDF들을 잘 확인할 수 있는지 체크"하여 세 개의 PDF를 확인한다.
   2. 요청 포맷: PDF 파일의 첫 페이지 내용을 읽고, 연도, 논문 제목, 논문 주 저자, 인용 횟수 포맷으로 파일명을 변경하며, 필요한 경우 인터넷 검색을 요청한다.
   3. 실행 과정: 클로드는 PDF를 읽고 사이테이션 카운트를 찾으러 가며, 지정된 사이트 위주로 접근하여 정보를 찾는다.
   4. 결과 및 검증:
      1. 클로드는 찾은 정보들을 리스트 해주고 파일명을 변경해 준다.
      2. 인용 횟수를 찾지 못한 마지막 페이퍼는 NA로 표시되었는데, 이는 최신 논문이거나 인용 횟수가 부족하기 때문으로 추정된다.
      3. 클로드가 가져온 인용 횟수 정보(예: 121700)가 원본 정보(121699)와 정확하게 일치하는 것을 확인한다.
3. 파일 시스템 MCP의 한계점:
   1. 용량 제한: 파일 용량이 매우 큰 경우 MCP 서버로 파일을 읽거나 생성하는 작업을 하지 못한다.
   2. 파일 형태 제한: 사진, 영상, 음성 같은 파일 형태는 MCP 서버로 불러와 활용하기 어렵다. 파일명 확인은 가능하지만 직접적인 작업은 불가능하다.

 

3. 구글 드라이브 MCP 서버 로컬 설치 및 기능 확장

 

3.1. 로컬 설치의 필요성 및 준비

1. 로컬 설치 결정: 구글 드라이브 MCP 서버는 MPX 버전이 아닌, 로컬로 다운로드받아 직접 설치하고 실행하는 방식으로 진행한다.
2. 로컬 설치의 장점:
   1. 디버깅 용이성: 서버 문제 발생 시 디버깅(문제 해결)이 더 수월하다. MPX 버전은 개발자가 수정해야 하지만, 로컬 설치 시 사용자가 일부분만 수정하여 해결할 수 있다.
   2. 기능 확장 가능: MCP 서버에 파일을 추가하거나 코드 자체를 수정하여 기능을 추가하는 작업이 가능하다.
   3. 인증 및 기능 제한 해소: 구글 드라이브 서버는 계정 인증 및 파일 추가 작업이 필요하며, 기본 기능이 제한적이기 때문에 로컬 설치가 편리하다.
3. 서버 파일 다운로드: 전체 서버 리스트 페이지 맨 위의 '코드' 아이콘을 눌러 압축 파일(.zip)을 다운로드받고, 원하는 경로에 압축을 푼다.
4. VS Code 폴더 열기: VS Code에서 '오픈 폴더'를 통해 압축을 푼 폴더(폴더 이름: 서버ver 메인)를 열어 로컬 MCP 서버 설치를 준비한다.

 

3.2. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 인증 설정

1. GCP 프로젝트 생성: 구글 클라우드에 접속하여 프로젝트를 생성한다 (예: 클로드-MCP).
2. API 및 서비스 활성화: 생성된 프로젝트를 지정하고 'API 및 서비스' 섹션으로 이동하여 라이브러리에서 구글 드라이브 API를 검색하고 '사용'을 눌러 활성화한다.
3. OAuth 동의 화면 설정: 'OAuth 동의' 화면으로 이동하여 시작하기 버튼을 누르고 앱 정보(이름: 클로드)를 입력한다.
   1. 사용자 유형: 개인 계정 활용 시 내부 설정이 불가능하므로 외부로 선택하고 연락 정보를 입력한다.
   2. 테스트 사용자 추가: 게시하지 않고 테스트 상태로 두며, '테스트 사용자'에 본인의 구글 계정을 추가하여 접근 권한을 부여한다.
4. 클라이언트 ID 생성 및 다운로드:
   1. 클라이언트 만들기: 클라이언트 ID를 생성하고 애플리케이션 유형을 데스크톱 앱으로 설정한다 (이름: 클로드 데스크톱).
   2. JSON 파일 다운로드: 생성 후 제공되는 JSON 파일을 다운로드받는다. 이 파일은 나중에 인증에 사용된다.
   3. 데이터 액세스 범위 추가: 데이터 액세스에서 '범위 추가'를 눌러 구글 드라이브 관련 권한을 설정한다.
   4. 권한 설정: 기본적인 파일 보기를 위한 Read Only 권한과 파일 수정/삭제를 위한 Auth/Drive 권한을 모두 부여한다.
5. 인증 파일 경로 설정:
   1. 다운로드받은 JSON 파일의 이름을 gcp_keys.json으로 변경한다.
   2. 이 파일을 VS Code의 루트 폴더(서버ver 메인 폴더)에 넣어준다.

 

3.3. 구글 드라이브 MCP 서버 로컬 설치 및 인증

1. 터미널 열기 및 이동: VS Code 상단 메뉴에서 '터미널'을 열고, 구글 드라이브 서버 폴더로 이동한다.
   1. CD src (소스 폴더로 이동)
   2. CD google-drive (구글 드라이브 폴더로 이동)
2. 패키지 설치: 구글 드라이브 폴더 내의 package.json에 정리된 필요한 외부 패키지들을 설치한다.
   1. 명령어: npm install
   2. 설치가 완료되면 node_modules와 dist 폴더가 생성된다.
   3. 에러 발생 시 npm audit fix 명령어로 충돌을 수정할 수 있다.
3. 인증 작업: 설치된 파일을 활용하여 인증을 진행한다.
   1. 명령어: node ./dist/auth.js
   2. 명령 실행 시 구글 로그인 창이 뜨며, 프로젝트를 만든 계정으로 로그인하여 인증을 완료한다.
   3. 인증 완료 후, 구글 드라이브 폴더에 gdrive_server_credentials.json 파일이 생성되며, 여기에 권한 정보가 저장된다.
4. 최종 빌드: 클로드 데스크탑에서 실행할 수 있는 최종 버전으로 서버를 바꿔주는 빌드 작업을 진행한다.
   1. 명령어: npm run build
   2. 에러 없이 완료되면 로컬에 구글 드라이브 MCP 서버 설치가 완료된 것이다.

 

3.4. 클로드 설정 파일에 로컬 서버 추가

1. 설정 파일 수정: 클로드 설정 파일(클로드 데스크탑 컨피그.json)에 구글 드라이브 서버를 추가한다.
   1. MPX 버전의 기본 구조를 가져와서 command와 args 부분을 수정한다.
2. 실행 파일 경로 지정: command 부분에 로컬로 설치한 실행 파일 경로를 넣어준다.
   1. 실행 파일은 node_modules/bin/mcb-server-gdrive이다. 이 파일의 경로를 복사하여 붙여 넣는다.
3. OS별 유의사항:
   1. 윈도우: mcb-server-gdrive.cmd 파일을 사용해야 하며, 슬래시($$\backslash$$)를 하나씩 더 추가($$\backslash\backslash$$)해야 한다.
   2. 맥: 경로를 그대로 두면 된다.
4. 설정 반영 및 확인: 설정 파일을 저장하고 클로드를 종료 후 재시작한다.
   1. 재시작 후 커넥션 아이콘과 툴 목록에서 구글 드라이브 서버와 툴이 잘 추가되었는지 확인한다.

 

3.5. 커스텀 코드를 통한 기능 확장 (읽기/생성/삭제 추가)

1. 기본 기능의 한계 확인: 클로드에게 구글 드라이브 파일을 찾아 내용을 확인하도록 요청하면, 파일 접근 권한 문제로 인해 검색만 가능하고 문서를 읽을 수 없다는 문제가 발생한다.
   1. 이는 구글 드라이브 폴더의 index.ts 파일에 서치(Search) 기능만 들어가 있기 때문이다.
2. 기능 확장 필요성: 구글 드라이브 연동의 목적은 문서를 읽고, 수정하고, 생성하거나 삭제하는 것이므로, 로컬 설치의 장점을 활용하여 index.ts 파일을 커스터마이즈하여 추가 기능을 넣어주어야 한다.
3. 커스텀 코드 적용: 사전에 수정된 index.ts 파일을 다운로드받아 기존 파일에 덮어쓰기(대체)한다.
   1. 새 코드에는 읽기(Read), 생성(Create), 수정(Edit), 삭제(Delete) 기능이 모두 추가되어 있다.
4. 서버 재설치: 코드가 변경되었으므로 새로운 코드로 MCP 서버를 다시 설치해야 한다.
   1. 명령어: npm run build를 G드라이브 폴더에서 다시 실행한다.
5. 인증 권한 재설정: 이전 버전의 코드는 Read Only 권한만 필요했지만, 이제 생성/삭제 작업이 가능해야 하므로 더 높은 권한이 필요하다.
   1. 기존에 생성된 인증 파일(gdrive_server_credentials.json)을 삭제하고 새롭게 인증 작업을 요청한다.
   2. 인증 후 생성된 JSON 파일의 스코프(Scope)가 auth/drive로 변경되어 있어야 생성이나 삭제가 가능하다.
6. 최종 확인: 설정 파일은 경로가 동일하므로 그대로 두고 클로드를 재시작한다.
   1. 망치 버튼을 눌러보면 G드라이브 툴에 Create, Delete, Edit 등 우리가 추가한 새로운 툴들이 추가된 것을 확인할 수 있다.

 

4. 커스텀 기능 활용 테스트 및 결론

1. 구글 드라이브 문서 수정 및 저장 테스트: 구글 드라이브에 올려놓은 샘플 계약서를 불러와 보완하고, 수정된 내용을 다시 구글 드라이브로 저장하는 작업을 진행한다.
   1. 문서 읽기: 계약서 샘플 문서를 불러와 내용을 확인한다.
   2. 보완 요청: 클로드에게 보완 사항을 제안해 달라고 요청하고, 제안된 보완 사항(3, 4, 5번)을 반영하여 HTML 포맷으로 작성 후 "샘플 수정본"으로 저장해 달라고 요청한다.
      1. HTML 포맷으로 요청한 이유는 텍스트 작업 후 워드에 바로 넣으면 포매팅이 잘 되지 않기 때문에, 구글에서 포매팅을 해 줄 수 있도록 하기 위함이다.
   3. 저장 결과: 구글 드라이브에 성공적으로 저장이 완료되며, '계약서 샘플 수정본'이 생성된다.
   4. 내용 확인: 수정본을 확인하면 요청대로 계약 변경, 지적 재산권 의무와 책임 등 7, 8, 9번 내용이 추가된 것을 볼 수 있다.
2. 파일 삭제 테스트: 수정본을 생성했으므로 기존 '계약서 샘플 문서'를 삭제하도록 요청한다.
   1. 삭제 결과: 요청 즉시 파일이 삭제되며, 삭제된 파일은 휴지통으로 이동된다.
3. MCP 서버 활용의 한계점 및 전망:
   1. 무료 버전의 한계: 무료 버전 클로드는 인풋 컨텍스트 길이가 제한적이어서 MCP 서버가 잘 작동하지 않는 경우가 많다.
      1. 특히 API를 활용하거나 설정값이 많은 MCP 서버, 또는 여러 MCP 서버를 동시에 활용할 때 리밋에 걸리는 경우가 많다.
      2. 무료로 테스트할 경우, 여러 개를 이어서 활용하지 말고 꼭 활용해 보고 싶은 툴 한 개씩만 넣어 테스트하는 것이 좋다.
   2. 유료 버전의 필요성: 실질적으로 MCP를 유용하게 쓰려면 여러 툴을 연결해야 하므로, 한 개씩 테스트 후 마음에 든다면 유료 버전을 고려해야 한다.
   3. 용량 제한: 유료 버전을 사용하더라도 클로드는 용량 리밋이 꽤 있는 편이어서, 용량이 큰 스프레드시트 등을 넣고 분석을 요청하는 작업은 아직 불가능하다.
   4. 미래 전망: 최근 트렌드가 큰 용량의 파일도 한 번에 분석할 수 있는 방향으로 가고 있으므로, 용량 제한은 시간이 지날수록 해결될 것으로 기대된다.
   5. 결론: 생성형 AI와 MCP 서버는 아직 초창기 단계이므로 어느 정도의 한계를 고려하여 유용하게 활용해야 한다.