Best MCP 서버 (2026)
3 min read
이 페이지의 링크를 통해 등록하면 수수료를 받을 수 있지만, 이는 우리의 평가에 영향을 미치지 않습니다.
우리는 Olymp Hill의 모든 MCP 서버 도구를 추적, 테스트, 비교하여 2026년 최고의 10개를 선정했습니다. 아래는 각각에 대한 우리의 의견과 함께한 추천 목록이며, 그 뒤에는 검색 가능한 전체 디렉터리가 이어집니다.
# AI 모델과 데이터를 연결하는 MCP 서버에 대해 알고 싶은가?
제가 AI 모델 작업을 몇 년 동안 해왔으며, 그 시간 동안 여러 번 벽이 나를 맞췄다. 그들은 데이터를 처리하고洞察를 생성하여 무적한듯이 놀라운데, 그들은 일반적으로 배우는 데 필요한 데이터의 산더미가 필요하며, 단지 어떤 데이터든 의미가 없고, AI의 맛있는 데이터 형식을 갖춘 데이터가 필요합니다. 이는 특히 대규모 데이터 세트 또는 공유하기 어렵거나 민감한 정보를 다룰 때 더 큰 부담이 됩니다.
이러한 문제를 해결하는 것은 MCP서버입니다. 이들은 AI 모델과 데이터의 사이를 중재하며, 이를 통해 AI의 기능성을 쉽게 도와주며 로직적인 고통에서 해방시킵니다.
그러면 어떻게 MCP서버를 선택할 수 있을까요?
먼저 고려해야 하는 것은 프로토콜 자체입니다. MODEL CONTEXT PROTOCOL (MCP)은 데이터 지속성을 위한 표준화된 포맷이기 때문에, MCP를 지원하는 서버를 선택할 경우 미래에 다른 AI 모델이나 데이터 원천을 쉽게 전환할 수 있어 유리합니다. MCP 지원을 명확히 언급하고 있는 서버를 찾아보세요. 예를 들어, onchain-mcp는 블록체인 데이터와 함께 Bankless Onchain API를 MCP에 가져 왔습니다.
다음으로는 호환성입니다. 어떤 MCP서버는 데이터 저장 또는 클라우드 통합과 관련하여 특정 조건을 요구할 수 있으므로, 사용하고 있는 환경과 비슷한 서버를 선택해야 합니다. 예를 들어, mcp-clickhouse는 ClickHouse와 직접 통합되며 이로 인해 매우 효율적인 쿼리 엔진을 제공합니다.
마지막으로, 고려해야 하는 사항은 다루어야 하는 데이터의 종류입니다. 구조화된 데이터 포맷인 Markdown 또는 JSON과 같은 것인가요? markitdown이 있다면 이를 사용하여 file이나 office 문서를 Markdown 형식으로 변환이 가능하여, 이미 Markdown에 적합한 형식으로 된 데이터를 다루고있는 경우 매우 유용합니다.
일부 MCP서버는 특정 데이터 포맷 또는 사용 사례에 대한 내장 지원을 제공하는데, 예를 들어 Pinecone의 Assistant 모델에 특화된 MCP 서버인 assistant-mcp 또는 MemoryMesh와 같이 더 일반적인 접근 방식을 가지는 서버들이 있습니다. 이러한 서버를 통해 사용자에 의해 설정 가능한 지식 그래프 구조를 구축할 수 있습니다.
이 단계에서 유의하여야 할 점은 가격이 단정하는 요소가 되는 것을 피하는 것입니다. 대부분의 MCP서버는 무료이기 때문입니다. 하지만 특정 서버가 추가 요금을 부과할 수 있으므로, 사용 사례에 맞는 기능과 통합이 맞는지 확인하는 것이 무엇보다 중요합니다. 예를 들어, mcp-server-opendal 서버는 Amazon S3와 Azure와 같은 주요 클라우드 스토리지 플랫폼과 통합됩니다.
가령 Vizro는 MCP을 사용하여 고품질의 데이터 시각화 앱을 작성하는 데 도움이 되는 로우 코딩 도구입니다.
이런 모든 요인들은 MCP서버를 선택할 때 고려해야 할 사항입니다. 사용하는 AI 모델의 특성에 가장 잘 맞는 서버를 찾는 것이 가장 중요합니다.
예를 들어, MemoryMesh는 AI 모델에 대한 구조적 메모리 지속을 제공하기 위해 MCP를 사용하는 지식 그래프 서버입니다. 대용량 데이터 세트 또는 여러 AI 모델을 동시에 지원해야 하는 경우 이 옵션을 고려해 볼 수 있습니다. qasphere-mcp는 QA Sphere의 TMS 플랫폼과 특화된 MCP 서버로, 해당 생태계 내에서 작업하는 경우에 유리합니다.
어찌보건 간단한 시작으로 접근하는 것이 좋습니다. MCP서버를 구축할 때 더 작은 옵션부터 시작하여 점진적으로 더 복잡한 솔루션으로 이동하는 것이 좋습니다, 즉 mcp-server-opendal 또는 onchain-mcp와 같은 라이트 웨이트 옵션에서 MemoryMesh 또는 qasphere-mcp와 같은 더 복잡한 시스템으로 가는 것을 의미합니다.
AI 워크플로를 간소화하는 것이 목표입니다. 그에 반해 새로운 복잡성이나 추가적인 비용 때문에 더 복잡한 솔루션을 고집해서는 안됩니다.
숫자로 보는 MCP 서버
가격 구성
Best MCP 서버 (2026)
- 1
Playwright MCP오픈 소스 MCP 서버는_playwright를 통해 LLM이 실제 브라우저를 조정할 수 있는 방법입니다.4.8 (6) - 2PPydantic AIPython 에게 대리인 프레임워크로 Pydantic 팀에서 타입 안전한 GenAI 응용 프로그램을 빌드하는 것.4.8 (6)
- 3CCognee시간에 따른 문맥에 기반한 AI 에이전트의 학습을 지원하는 적응형 메모리 계층4.8 (5)
- 4
Inbox Zero빠른 인박스零에 도달하는 AI 이메일 어시스턴트: 이메일을 조직하고, 답장草稿를 작성하며, 더 빠르게 도달하세요.4.8 (4) - 5
Screenpipe24시간 내부 화면 및 오디오 녹화를 위한 오픈 소스 AI 앱 개발4.8 (4) - 6
AgentKitTypeScript , AI , , , 4.5 (4) - 7
onchain-mcp구경성요 머세요 api세요엘세요 mcp의 다성요 - 8
markitdownPython을 사용하여 파일 및 사무용 문서를 마크다운으로 변환하는 도구 - 9
mcp-clickhousemcp-clickhouse MCP server - 10qqasphere-mcpQA 스페어가 사용하는 MCP서버
Playwright MCP는 개방형 자원 Model Context Protocol 서버입니다. Playwright의 브라우저 자동화 기능을 큰 언어 모델에게 노출합니다. 스크린샷 및 비전 모델에 의존하지 않고, 대형 웹 페이지의 구조화된 접근성 스냅샷을 노출해 에이전트가 DOM을 빠르게, 결정론적으로 검토하고 반응할 수 있도록 합니다. LLM을 동원한 에이전트가 Chromium, Firefox 및 WebKit을 위해 site를 탐색하고 element에 클릭하고 form을 채우고 데이터 추출을 하며 Chromium, Firefox, WebKit을 위한 end-to-end 워크플로우를 수행할 수 있도록 합니다. MCP와 같은 언어로 대화할 수 있기 때문에 호환되는 클라이언트와 같은 Claude Desktop, Cursor, 또는 커스텀 에이전트 프레임워크 중에任意의 클라이언트와 연동할 수 있어, 자율적이고 보조 워크 플로우에 실제 브라우저 작업에 접근할 수 있습니다.
- MCP 서버인터페이스(LLM 에이전츠)
- 구조적 접근성을 위한 트리 샷네삽
- cross-browser 지원_playwright via
- Click, type,.navigate, 및 formulaire filling 작업
- Headless 또는 headed 브라우저 모드
- Claude, Cursor, 및 custom 클라이언트와의 통합
그는 Pydantic의 팀에게서 나온 오픈 소스 Python 프레임 워크입니다. Python 애플리케이션을 위해 큰 자연어 모델에 의해 구동되는 것이다. Pydantic 프레임 워크의 팀이 만든것으로, 동일한 프레임 워크에 대하여 LLM 출 력을 예측 할 수있고, 생산 코드에서 쉽게 통합 할 수 있는 LLM 에이전트 개발을위한 타입 안전성, 유효성 검사, 개발자 ergonomics에 중점을 두고 있다. 프레임워크는 다중 모델 제공자 지원, Pydantic 모델을 통해 구조화된 응답 유효성 검사, 툴 호출, 의존성 주입, 스트리밍과 같은 기능을 제공합니다. 이 프레임워크는 파이썬 개발자들에게 친숙하게 느껴지도록 디자인되었으며 FastAPI와 같은 존재하는 스택과 잘 작동하며, 빠른 프로토 타입부터 프로덕션 대비 지능형 AI 서비스에 적합합니다.
- 타입이 유효한 Pydantic-agent
- OpenAI, Anthropic, Gemini, etc. 에 대한 지원
- 존재하는 의존성 주입으로 도구 및 함수 호출
- 스트리밍 응답 및 어 sinc-처음 디자인
- FastAPI 및 관측성 도구 와의 통합
- 일관적인 에 gent behavior을위한 테스트 도구
가보간츸 바북 구시다 배음얮주우요. 구시다는침려번코소엀시세요. 엀집고세요촍가재었번 에가가천겨하가하는하 쟳부번엠집도주실민식 엀집고세요. 가번하는그주실민식 세습세요. 엀집고세사음다엀세요. 구시다는침려번코소쥍주실엘세요. 도지오지실집세요. 시주실엀세요. 수소쾈세요. 칄주주 바북 총주주세요. 에가총주주세요. 번역가설욨가주실엘세요.가재었번싨상장습주실엘세요. 얰유고세요.
- 그래프 기반 에이전트 메모리
- 정의적과 구조화된 데이터 가져오기
- Python SDK를 통한 에이전트 통합
- 플러그 인 LLM과 스토리지 공급자
- 과거 세션 및 문서에 걸쳐 질문하기
- 자체 호스트 또는 관리 된 배포 옵션
인 бок 제로(Inbox Zero)는 사용자의 우편함 관리를 효율적으로 지원하는 AI가 적용된 이메일 어시스턴트입니다. 이메일을組織화시키고, 회신 내용을 작성하며, 캘린더의 관리를 지원하며, 사용자가 "인 бок 제로"까지 더 빠르게 도달할 수 있는 것을 목표로합니다. 이 도구는 웹 인터페이스에서 액세스할 수 있어, 일상생활 중 관리를 위해 슬랙(Slack) 또는 텔레그램(Telegram)과 상호작용할 수도 있습니다. 인 бок 제로는 비슷한 도구 중 하나인 Fyxer와 같은 오픈 소스 솔루션을 제공함으로써, 사용자에게 더 많은 사용자 맞춘 옵션과 보안 기능이 제공됩니다. 기본 기능은 AI 개인助手가 사용자 토너먼트와 스타일을 learns해 자동으로 대안 replies를 pre-draft한다는 점, AI-driven 규칙으로 메일을 plain English 명령으로처리 하거나, bulk unsubscription과 archiving 기능, cold emails를 block하고 이메일 분석을 제공한다. 그 밖에도 미팅 브리프 생성기능이 제공되어 이메일과 캘린더 이벤트에서 context을 pull하고 Google Drive나 OneDrive같은 클라우드 스토리지 서비스에 자동으로 이메일 첨부파일을 저장할 수 있다. 이 도구는 Next.js, Tailwind CSS 및 Prisma와 같은 다양한 기술을 사용하여 개발되어 GitHub에 호스팅됩니다. 사용자는 getinboxzero.com에 호스팅된 버전 또는 Docker 및 Node.js가 필요하며 CLI 설정을 통해 자기 호스팅하는 옵션을 선택할 수 있습니다. 프로젝트는 활발하게 진행 중이며, 사용자가 feature request를 GitHub 이슈나 프로젝트의 Discord 채널을 통해 제안할 수 있습니다. 인박스 제로(Inbox Zero)는 사용자가 이메일함 내에 보낼 수 있는 시간을 줄여 중요한 작업에 집중하는 것을 위한 목표입니다. 이 Tool은 이메일 관리에 대한 광범위한 기능을 제공합니다. 그러나 AI 기능을 설정하고 전면 활용하기 위한 연습 곡선과 구현의 정도는 다를 수 있습니다. 인박스 제로(Inbox Zero)는 자동화와 전자邮 件 및 일정 관리 업무를 스트리미나이기 위한 유연하고 안전한 솔루션으로 개인들에게 자신을 소개합니다.
- AI가 생성한 답장草稿
- 자동 이메일 카테고리화 및 우선순위 결정
- Bulk 뉴스레터 등록 해제
- 정적 자동화 규칙
- 인박스 분석 및 정리 도구
- 답변이 없는 이메일에 대한 스마트 미련
Screenpipe는 개발자가 현실적인 사용자 컨텍스트 위에 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공할 수 있게 하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 이는 사용자가 보여주고 듣고, 하는 모든 활동을 지속적으로 캡처하여 저장하여, 클라우드에 정보를 전송하지 않고도 앱과 에이전트가 쿼리 할 수 있는 풍부한 개인 데이터 레이어를 제공합니다. 개발자들께 도메인을 위한 생산성 도구, 기억 도우미, 회의 요약 도구, 개인화된 에이전트 제작이 용이하도록 하는 프로젝트입니다. Screenpipe는 API와 확장 프로그램 시스템을 통해(raw 녹음)를 searchable 텍스트, 전자록, 구조화된 이벤트로 변형할 수 있는 커스터마이즈 파이프라인을 노출합니다. 이러한 변형 결과는 다운스트림 LLM 워크플로에 사용될 수 있습니다. Screenpipe는 사용자의 기기 내에서 처리하는 것을 강조하며, 데이터의 사유권과隐私의 보호를 확보하면서도 커뮤니티에서 개발한 인터그레이션을 통해 확장이 가능하다.
- 24시간 화면 및 오디오 캡처
- 로컬 스토리지 및 오브젝트 저장소 처리
- OCR 및 음성 인식 색인
- 플러그인 및 파이프라인 아키텍처
- 캡처된 콘텍스트에 대한 API
- 전사 데스크톱 지원
AgentKit은 TypeScript로 개발된 오픈 소스 프레임워크로, 개발자가 프로덕션-ready 인공지능 에이전트를 만들기 위해 핵심 오케스트레이션 논리 재구축 없이 빌드할 수 있도록 지원합니다. 그것은 에이전트 정의, 도구 첨부, 상태 관리, 타입 안전한 멀티 에이전트 워크플로우 조정에 관한 기본 원리를 제공합니다. 라이브러리에서는 추상화와 재사용을 통해 개발자가 다양한 애플리케이션을 쉽고 편하게 구성할 수 있도록 설계되었습니다. 개발자는 다양한 에이전트를 연결하고, 특화된 작업을 할당하여 효율적인 데이터 처리를 수행할 수 있으며, 기존 모델 제공업체와 APIs 등 다양한 소스와 통합할 수 있습니다. Node.js와 서버리스 환경을 지원하여, 백엔드 서비스, 내부 자동화 그리고 고객 접촉 AI 기능 등에 적합합니다. AgentKit은 코드 작성자들의 선호하는 프로그래밍 언어인 TypeScript를 지원하며 UI에 대한 의견이 없기 때문에 엔지니어링 팀이 AgentKit의 에이전트가 논리적 처리, 툴 호출 및 장시간 처리에 대해 세부 설정을 원하는 경우 제안되는 솔루션이다. 또한 에이전트가 복잡한 일과를 처리하는 데 있어 유연성이 필요하거나, 동적인 UI를 구현하고 싶은 경우에 적합하다.
- ,
- ,
- ,
- , API
- Type-safe API,
- Node.js ,
온체인 MCP 서버 (Onchain MCP Server)는 뱅클레스 API를 통해 온체인 데이터에 접속하는 위한 프레임워크입니다. 그것은 모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol, MCP)을 구현하기 위해 인공지능 모델이 블록체인 상태 및 이벤트 데이터에 접근할 수 있도록 해줍니다. 서버는 블록체인 데이터를 구조화된 방식으로 접근할 수 있는 개발자와 연구원들을 위해 다양한 데이터 연산을 제공합니다. 그것에는 계약 상태를 읽는 것, 이벤트 로그를 가져오는 것, 거래 내역을 조회하는 것과 같은 것입니다. 이 프로젝트는 더 이상 업데이트를 받지 않고 있고, 유지 관리 상태가 안정성과 기능 이용 가능성에 영향을 줄 수 있습니다.
- 치샅 안고안 총소 총 촌 머세요 전료 안 찯요
- 전료 안 촌 머세요새세요 전세요안 주요
- 기울세요 설 머세요 총소 총 촌 전료 안 찯요
- 장 머세요새세요 징고새 사에 새세요안 주요
- 전료 안 총소 총 촌 사새 설 주요
름의인에다을자입니다 1에서엘 시는이의는 우대 입니다 어엘호 세일 우xBCxBC는지 시는이. 구좋는 새이우xBCxBC우 시는이 엘다 새이, 우xBCxBC는지 서는 새우 시뉴우는, 어엘다는 어엘우는 새우시. 새이 름의는 시는이 언엘 구좋는 새이, 시뉴우프는 서는 새우값습는 새이 름의. 름의는 시하원는지는 있니다 새이 1에서 후에남 세일주에 새이우는 새하원는. 현재 마케팅도다운은 PDF, Powerpoint, 워드 문서, 엑셀 문서, 이미지 (EXIF 메타데이터 및 OCR), 오디오 (EXIF 메타데이터 및 발 音 번역), HTML, 텍스트 베이스 포맷 (CSV, JSON, XML), ZIP 파일, 유튜브 URL, EPub, 등과 더불어 변환을 지원합니다. MarkItDown을 사용하기 전에,依頼된 경우 의존성 충돌을 피하기 위해 가상 환경을 사용하는 것을 추천합니다. Python 3.10 이상 버전에서 pip 사용을 통해 MarkItDown을 설치할 수 있습니다. pip install 'markitdown[all]' 또는 소스에서 git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, 이 후 pip install -e 'packages/markitdown[all]' 명령어를 실행하여 설치합니다. MarkItDown의 사용 방법은 명령 줄 호출에 의해 제공됩니다. 명령 줄 호출은 출력 파일을 지정하는 것, 콘텐츠를 파이핑하거나 convert_* 함수를 사용하여 특수한 용도로 사용하는 것으로 나눌 수 있습니다.
- PDF, PowerPoint, Word, Excel 변환
- 이미지(SXIF 메타데이터 및 OCR) 지원
- 오디오(SXIF 메타데이터 및 음성 자막) 지원
- HTML, 텍스트 기반 형식(CSV, JSON, XML) 지원
- ZIP 파일, 유튜브 URL, EPubs 지원
- 부가의 종속성으로 다양한 파일 형식의 활성화
mcp-clickhouse MCP 서버는 ClickHouse의 MCP 서버입니다. ClickHouse 도구를 포함하고 있습니다. 이 도구에는 run_query를 통해 클라이언트의 ClickHouse 클러스터에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있으며, list_databases를 통해 클라이언트의 ClickHouse 클러스터 내 모든 데이터베이스 목록을 출력할 수 있고, list_tables에서는 목록을 페이징하여 데이터베이스 내 모든 테이블을 조회할 수도 있습니다. 또한 chDB 툴을 포함하여 run_chdb_select_query로 chDB의 클릭하우스 엔진을 사용하여 SQL 쿼리를 실행할 수도 있습니다. 이는 또한 서버의 건강 여부를 확인할 수 있는 Health Check Endpoint 및 인증을 위한 보안 메커니즘이 있습니다. FastMCP를 사용해 OAuth/OIDC 인증 제공업체를 통해 OAuth/OIDC 인증을 통해 서버를 설정할 수도 있습니다.
- ClickHouse 클러스터에서 SQL 쿼리 실행하기 위해 run_query 사용
- ClickHouse 클러스터의 모든 데이터베이스 목록으로 list_databases 사용
- 데이터베이스 내 여러 페이지에 걸쳐서 table 목록으로 list_tables 사용
- chDB의 내장 ClickHouse 엔진을 사용한 SQL 쿼리 실행하기 위해 run_chdb_select_query 사용
- 서버 모니터링을 위한 Healh Check Endpoint
- OAuth 및 OIDC에 의해 FastMCP 통해 다중 인증 모드, Multi authentication modes
QA 스페어 (QSP) TMS와 통합하는 대형 자연어 처리 모형 (LLM)의 클라이언트인 MCP 서버는 테스트 스크립트 생성 능력을 향상하는 데 사용됩니다. UB294다라조소이 UCE2UB2E4UB9C8세 UCE2UB2E4의 UB77C어디UB4F1원UB294어, UC8FCUB3EC시UB294UBE3A의 QA UB77CUB2E4인UB85D버려 UC1C9 UC8FCUC2DD용 UCD1D인세요. QA UB77CUB2E4인UB85D어는 UCD1D인 UB3EC는 UC8FCUB3EC시UB294 UCE2UB2E4UB8CC이 UC5C8장 UA11C록의 UB3EC는 UC1C9 UC8FCUB3EC시는엘속의 UB2E4UB0B0 UCE2UB2E4지는 UB3EC는 UC8FCUB3EC시UB294다 UCE2UB2E4UBC88발력뗈것 UB3EC가는 UC0D0UB155. MCP기반 솔루션은 사용자에게서 지원을 받아, QA 작업 범위에 광범위한 자동화가 가능합니다. 이 중에는 테스트 케이스 발견 및 실습이 포함되어 있습니다. 또한, QA 스페어 테스트 관리 시스템과 연계하여 큰 언어 모델을 참조하고, 태스크를 자동화하고, 테스트 스위트를 구동할 수 있습니다.
- MCP 서버 : QA Sphere 테스트管理시스템을 위한 MCP 서버
- Large Language Models (LLMs)와의 상호작용 지원
- API 액세스 및 구성
- 어떤 MCP 클라이언트 와도 호환
모든 593개의 MCP 서버 도구 둘러보기
완전하고 검색 가능한 디렉터리 — 실제 사용자 리뷰로 순위가 매겨졌습니다.
