AI 를 활용한 자동화 서비스 시대, 단순한 코드 편집기를 넘어서 프로젝트 전체를 자동화하고 서버와 데이터를 다룰 수 있는 MCP(Multi Control Panel) 기반 도구들이 필수가 되었습니다.
MCP(Model Context Protocol)는 개발자뿐 아니라, 기획자·스타트업 팀·AI 서비스 운영자에게도 강력한 자동화 도구입니다.
콘텐츠 기획부터 작성, 웹 및 앱 개발, 분석, API, 보안까지 한 번에 다루고 싶은 분들이라면 꼭 확인해보시기 바랍니다.
이 글에서는 AI를 활용한 나만의 자동화 시스템을 만들고자 하는 분들과 생산성 향사을 위한 MCP 도구들을 카테고리별로 정리했습니다.
✅ 이 글을 통해 얻을 수 있는 것:
- 감정 데이터 기반 서비스를 만들 때 어떤 도구가 필요한지 한눈에 파악
- 개발 → 데이터 → AI → 보안까지 전체 워크플로우 설계
- 실제 업무에 바로 적용 가능한 용도별 도구 추천
MCP 도구 정리
| 🗂️ 카테고리 | MCP 도구명 | 주요 기능 설명 |
|---|
| 📝 기본 개발 도구 | text-editor MCP | 코드 파일을 직접 수정할 수 있는 텍스트 에디터 기능 |
| edit-file-lines MCP | 코드 라인을 단위로 정밀 편집 가능 (자동화 시 유용) |
| git MCP | 소스코드 버전 관리, 브랜치 전략, 협업 추적 기능 |
| 📋 프로젝트 관리 | shrimp task manager MCP | 개인/팀 단위 작업 목록, 일정 관리 및 진행 추적 |
| 🌐 웹 자동화 & 컨텍스트 관리 | playwright MCP | 브라우저 기반 자동화 및 사용자 시뮬레이션 테스트 |
| context7 MCP | 문맥 추적 및 세션 상태 관리 (대규모 시스템 적합) |
| 🔧 개발 환경 관리 | docker MCP | 컨테이너 기반 가상 개발환경 구성 및 배포 자동화 |
| database MCP | PostgreSQL DB 연결, 테이블/쿼리/스키마 관리 |
| redis MCP | Redis 기반 캐시 시스템 관리 및 세션 최적화 |
| 📊 데이터 처리 & 분석 | pandas MCP | 감정 데이터 전처리 및 통계 분석 핵심 도구 |
| jupyter MCP | 데이터 시각화, 모델 검증을 위한 노트북 실행 환경 |
| csv MCP | CSV 기반 감정 로그 데이터셋 처리 |
| 🔄 API 개발 & 테스트 | rest-api MCP | REST API 구조 설계 및 기본 호출 테스트 |
| postman MCP | API 요청 자동화, 시나리오 기반 테스트 가능 |
| swagger MCP | OpenAPI 기반 API 명세 자동 문서화 |
| 🧠 AI/ML 개발 | python-ml MCP | KoBERT, 감정 분류기 등 ML 모델 개발용 파이썬 환경 |
| huggingface MCP | 트랜스포머 기반 모델 로딩, 파인튜닝 환경 |
| tensorflow MCP | 딥러닝 기반 감정 예측 및 태깅 알고리즘 구성 |
| 📱 모니터링 & 성능 | prometheus MCP | 실시간 성능 지표 수집 및 알림 시스템 구축 |
| log-analyzer MCP | 로그 기반 사용자 행동 분석 및 디버깅 |
| 🔐 보안 & 암호화 | encryption MCP | 감정데이터 및 민감정보 암호화 처리 기능 |
| security-scanner MCP | 시스템 보안 점검 및 취약점 스캐닝 |
📝 1. 기본 개발 도구
📋 2. 프로젝트 관리
| 도구 | 역할 |
|---|
| shrimp task manager MCP | 작업 진행 상태 및 일정 관리에 특화된 경량 툴 |
🌐 3. 웹 자동화 & 컨텍스트 관리
| 도구 | 역할 |
|---|
| playwright MCP | 웹 브라우저 자동화, 사용자 시뮬레이션 테스트 가능 |
| context7 MCP | 컨텍스트 세션 흐름 추적 및 사용자 맥락 유지 |
🔧 4. 개발 환경 & 시스템 관리
| 도구 | 역할 |
|---|
| docker MCP | 컨테이너 기반 개발환경 설정, 이식성 높음 |
| database MCP | PostgreSQL 기반 데이터베이스 설계 및 쿼리 관리 |
| redis MCP | 감정 캐싱 데이터 처리 및 세션 관리 최적화 |
📊 5. 데이터 분석 & 전처리
| 도구 | 역할 |
|---|
| pandas MCP | 감정 일기, 분석 로그 데이터 전처리 |
| jupyter MCP | 시각화 기반 데이터 분석 노트북 |
| csv MCP | CSV 기반 감정 데이터셋 구조화 |
🔄 6. API 개발 & 테스트
| 도구 | 역할 |
|---|
| rest-api MCP | RESTful API 설계 및 요청 시나리오 작성 |
| postman MCP | API 자동화 테스트 및 환경 분리 관리 |
| swagger MCP | OpenAPI 명세 기반 API 문서 자동 생성 |
🧠 7. AI/ML 모델 개발
| 도구 | 역할 |
|---|
| python-ml MCP | KoBERT 등 감정 분석 모델 구성 및 훈련 |
| huggingface MCP | 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 연동 |
| tensorflow MCP | 딥러닝 기반 사용자 감정 예측 모델 구성 |
📱 8. 모니터링 & 성능 분석
| 도구 | 역할 |
|---|
| prometheus MCP | EmotionOS 서비스 성능 모니터링 대시보드 |
| log-analyzer MCP | 사용자 행동 로그 및 오류 분석 |
🔐 9. 보안 & 개인정보 처리
| 도구 | 역할 |
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| encryption MCP | 감정 기록 및 민감정보 암호화 처리 |
| security-scanner MCP | 전체 시스템 보안 취약점 진단 자동화 |
🎯 마무리: 이런 분들께 추천합니다
- AI + 자동화 + 보안까지 한번에 설계하고 싶은 스타트업 팀
- MCP 구조를 이해하고 커스터마이징 가능한 노코드/로우코드 사용자
