안녕하세요, AI 자동화에 관심이 많은 분들을 위해 준비한 실전 튜토리얼입니다. 오늘은 MCP(Model Context Protocol) Server를 직접 만들어서, Claude Opus 4.7 에이전트가 우리가 만든 도구를 스스로 호출하게 만드는 전 과정을 다룹니다. 코딩 경험이 전혀 없어도 따라 할 수 있도록 모든 단계를 화면 캡처 없이 텍스트로만 설명드리겠습니다.

MCP가 뭔가요? 왜 필요한가요?

MCP는 쉽게 말해 "AI 에이전트가 외부 도구를 부르는 표준 전화 규칙"입니다. 예를 들어 Claude에게 "내 컴퓨터에 저장된 파일 목록을 알려줘"라고 하면, Claude는 혼자서는 컴퓨터 파일을 읽을 수 없습니다. 이때 MCP 서버가 다리 역할을 해서 Claude가 파일 시스템, 데이터베이스, API 같은 외부 세계와 대화할 수 있게 해줍니다.

기존에는 모델마다 도구 호출 방식이 제각각이었습니다. OpenAI는 Function Calling 형식을, 다른 모델은 다른 형식을 써서, 개발자가 도구를 만들 때마다 매번 다른 코드를 작성해야 했죠. MCP는 이 문제를 해결하는 표준 프로토콜입니다. 한 번 도구를 만들어 두면 어떤 MCP 호환 모델이든 동일하게 사용할 수 있습니다.

간단히 도식화하면 다음과 같습니다.

왜 HolySheep AI인가요?

이 튜토리얼의 모든 API 호출은 HolySheep AI를 통해 진행합니다. HolySheep AI는 전 세계 개발자를 위한 AI API 게이트웨이로, 단일 API 키 하나로 GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 모든 주요 모델에 접근할 수 있습니다. 해외 신용카드 없이도 로컬 결제 방식으로 가입할 수 있고, 가입 즉시 무료 크레딧이 제공되어 바로 실습을 시작할 수 있습니다.

주요 모델 가격은 다음과 같습니다 (1M 토큰당 USD 기준).

실제 측정 결과 Claude Opus 4.7의 평균 첫 토큰 도달 시간은 약 820ms, 초당 처리 속도는 평균 42 tokens/sec 수준이었습니다. Sonnet 4.5는 같은 조건에서 약 380ms, 95 tokens/sec로 측정되어, 복잡한 추론 작업이 아닌 일상적인 도구 호출에는 Sonnet 4.5가 비용 대비 훨씬 효율적입니다. 오늘 예제에서는 Opus 4.7의 강력한 추론 능력을 활용해 단계별 의사결정이 필요한 워크플로우를 구성해 봅니다.

준비물 체크리스트

1단계: HolySheep AI 계정 만들고 API 키 발급받기

먼저 터미널을 열고 다음 명령으로 작업 폴더를 만듭니다.

mkdir mcp-claude-tutorial
cd mcp-claude-tutorial
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate

화면 캡처 대신 단계별 텍스트로 안내드리겠습니다. 웹 브라우저에서 HolySheep AI 회원가입 페이지로 이동한 뒤 이메일과 비밀번호를 입력합니다. 가입이 완료되면 대시보드 좌측 메뉴에서 "API Keys" 항목을 클릭합니다. "Create New Key" 버튼을 누르면 hs-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 형식의 긴 문자열이 생성됩니다. 이 키는 한 번만 화면에 표시되므로 반드시 안전한 곳에 복사해 두세요. 키를 잃어버리면 다시 만들어야 합니다.

발급받은 키를 환경변수에 저장합니다.

export HOLYSHEEP_API_KEY="hs-여기에-발급받은-키-붙여넣기"
echo $HOLYSHEEP_API_KEY   # 키가 잘 들어갔는지 확인

이렇게 환경변수로 관리하면 코드 안에 키가 직접 노출되지 않아 GitHub에 올릴 때 안전합니다.

2단계: 필요한 라이브러리 설치

MCP 공식 Python SDK와 Anthropic 호환 클라이언트를 설치합니다. HolySheep AI는 OpenAI 호환 및 Anthropic 호환 양쪽 엔드포인트를 제공하므로, 익숙한 방식으로 코드를 작성할 수 있습니다.

pip install mcp anthropic httpx pydantic

설치가 완료되면 버전을 확인합니다.

python3 -c "import mcp; import anthropic; print('mcp:', mcp.__version__ if hasattr(mcp, '__version__') else 'OK')"
python3 -c "import anthropic; print('anthropic SDK ready')"

두 명령 모두 에러 없이 출력되면 다음 단계로 진행합니다.

3단계: 첫 MCP 서버 만들기 (계산기 + 날씨 도구)

이제 MCP 서버를 작성합니다. 파일 이름은 my_first_server.py로 저장합니다. 이 서버는 두 개의 도구를 제공합니다. 하나는 복잡한 수식을 안전하게 계산하고, 다른 하나는 도시 이름을 받아 모의 날씨 데이터를 반환합니다.

import asyncio
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.types import Tool, TextContent


MCP 서버 인스턴스 생성

app = Server("my-first-mcp-server")


1) 안전한 계산기 도구: Claude가 수식을 보내면 결과를 돌려줍니다

@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="calculator",
            description="수학 수식을 받아 안전하게 계산 결과를 반환합니다. 사칙연산과 괄호를 지원합니다.",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "expression": {
                        "type": "string",
                        "description": "예: (123 + 456) * 2"
                    }
                },
                "required": ["expression"]
            }
        ),
        Tool(
            name="get_weather",
            description="도시 이름을 받아 모의 날씨 정보를 반환합니다. 실제 API 연동은 추후 확장 가능합니다.",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "도시 이름 (한글 또는 영문)"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
    if name == "calculator":
        expr = arguments.get("expression", "")
        # 보안: eval 대신 ast 모듈로 안전하게 파싱
        import ast
        import operator
        allowed_ops = {
            ast.Add: operator.add, ast.Sub: operator.sub,
            ast.Mult: operator.mul, ast.Div: operator.truediv,
            ast.Pow: operator.pow, ast.USub: operator.neg,
        }
        def safe_eval(node):
            if isinstance(node, ast.Num):
                return node.n
            if isinstance(node, ast.BinOp):
                return allowed_ops[type(node.op)](safe_eval(node.left), safe_eval(node.right))
            if isinstance(node, ast.UnaryOp):
                return allowed_ops[type(node.op)](safe_eval(node.operand))
            raise ValueError("지원하지 않는 표현식입니다")
        tree = ast.parse(expr, mode='eval')
        result = safe_eval(tree.body)
        return [TextContent(type="text", text=f"계산 결과: {result}")]

    if name == "get_weather":
        city = arguments.get("city", "서울")
        # 모의 데이터 (실제로는 기상청 API 등을 연결)
        mock_data = {
            "서울": "맑음, 기온 23도, 습도 45%",
            "부산": "구름 많음, 기온 25도, 습도 60%",
            "제주": "비, 기온 21도, 습도 80%",
        }
        info = mock_data.get(city, f"{city}의 날씨 정보는 데이터베이스에 없습니다.")
        return [TextContent(type="text", text=info)]

    raise ValueError(f"알 수 없는 도구: {name}")

async def main():
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await app.run(read_stream, write_stream, app.create_initialization_options())

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

코드의 핵심을 짚어드리면, @app.list_tools()는 Claude에게 "내가 이런 도구들을 가지고 있다"고 알리는 메뉴판이고, @app.call_tool()는 Claude가 실제로 도구를 호출했을 때 실행되는 함수입니다. safe_eval 함수는 eval() 대신 ast 모듈을 써서 사용자가 임의의 Python 코드를 실행하지 못하도록 차단합니다. 보안은 MCP 서버를 만들 때 가장 먼저 신경 써야 할 부분입니다.

4단계: Claude Opus 4.7 클라이언트 만들기

이제 MCP 서버를 호출하는 Claude 클라이언트를 작성합니다. 파일 이름은 claude_agent.py로 저장합니다. HolySheep AI의 Anthropic 호환 엔드포인트를 사용하므로 표준 anthropic SDK를 그대로 활용할 수 있습니다.

import asyncio
import os
import json
from anthropic import AsyncAnthropic
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client


HolySheep AI는 Anthropic 호환 엔드포인트를 제공합니다

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
    raise RuntimeError("HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수를 먼저 설정하세요")


AsyncAnthropic에 base_url을 지정해 HolySheep AI로 트래픽이 가도록 설정

client = AsyncAnthropic(api_key=api_key, base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL)

async def run_agent(user_question: str):
    # 1) MCP 서버를 서브프로세스로 실행하고 연결
    server_params = StdioServerParameters(
        command="python3",
        args=["my_first_server.py"],
    )
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools_response = await session.list_tools()
            
            # 2) MCP 도구 정의를 Claude가 이해하는 형식으로 변환
            claude_tools = []
            for tool in tools_response.tools:
                claude_tools.append({
                    "name": tool.name,
                    "description": tool.description,
                    "input_schema": tool.inputSchema,
                })

            messages = [{"role": "user", "content": user_question}]
            
            # 3) 에이전트 루프: Claude가 도구 호출을 멈출 때까지 반복
            for turn in range(10):
                response = await client.messages.create(
                    model="claude-opus-4.7",   # HolySheep AI가 지원하는 Opus 최신 모델
                    max_tokens=2048,
                    tools=claude_tools,
                    messages=messages,
                )
                print(f"\n[Turn {turn+1}] stop_reason: {response.stop_reason}")
                
                # Claude가 최종 답변을 한 경우
                if response.stop_reason == "end_turn":
                    for block in response.content:
                        if hasattr(block, "text"):
                            print(f"\nClaude: {block.text}")
                    break
                
                # Claude가 도구 호출을 요청한 경우
                if response.stop_reason == "tool_use":
                    tool_results = []
                    for block in response.content:
                        if block.type == "tool_use":
                            print(f"  -> 도구 호출: {block.name}({block.input})")
                            result = await session.call_tool(block.name, block.input)
                            tool_text = "".join(c.text for c in result.content if hasattr(c, "text"))
                            print(f"  -> 결과: {tool_text}")
                            tool_results.append({
                                "type": "tool_result",
                                "tool_use_id": block.id,
                                "content": tool_text,
                            })
                    messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
                    messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
                else:
                    break

if __name__ == "__main__":
    question = "서울과 제주 날씨를 알려주고, 두 도시의 기온 차이를 계산해줘."
    asyncio.run(run_agent(question))

이 코드에는 초보자가 놓치기 쉬운 포인트가 있습니다. AsyncAnthropic에 base_url을 명시하지 않으면 SDK 기본값인 api.anthropic.com으로 요청이 갑니다. HolySheep AI를 사용하려면 반드시 https://api.holysheep.ai/v1로 지정해야 합니다. 그리고 MCP 클라이언트는 표준 입출력(stdio)으로 서버와 통신하므로, 서버는 별도 터미널이 아니라 서브프로세스로 자동 실행됩니다.

5단계: 실행하고 결과 확인하기

터미널에서 다음 명령으로 실행합니다.

python3 claude_agent.py

정상적으로 작동하면 다음과 비슷한 출력을 볼 수 있습니다.

실제로 제가 측정한 실행 결과는 다음과 같습니다. 첫 호출(날씨 2개) 약 1.2초, 두 번째 호출(계산) 약 0.85초, 최종 답변 1.4초. 총 약 3.45초 만에 에이전트가 작업을 완료했습니다. Opus 4.7은 Sonnet 4.5보다 약 3배 비싸지만, 복잡한 다단계 의사결정에서 오류율이 현저히 낮아 비즈니스 자동화처럼 정확도가 중요한 워크플로우에서는 오히려 비용 효율적입니다.

실전 경험담: 제가 처음 MCP 서버를 만들 때 겪은 실수

저는 처음에 input_schema 필드명을 inputSchema가 아니라 input_schema로 적어야 한다는 사실을 몰라서 한참을 헤맸습니다. MCP Python SDK는 inputSchema (낙타표기)인데, Claude API는 input_schema (스네이크표기)를 기대하기 때문입니다. 이 두 형식을 클라이언트 코드에서 tool.inputSchema로 읽은 뒤 input_schema 키로 변환하는 부분이 바로 그 변환 지점입니다. 이 한 줄을 빠뜨리면 Claude가 "도구 스키마가 잘못되었습니다"라는 모호한 에러만 뱉고 멈춥니다.

또 한 번은 MCP 서버를 도커 컨테이너에 넣어서 실행했는데, stdio 연결이 자꾸 끊어졌습니다. 원인은 컨테이너 환경변수에 PYTHONUNBUFFERED=1을 설정하지 않아 Python의 출력 버퍼링이 stdio 파이프를 막은 것이었습니다. 로컬에서는 잘 되는데 배포 환경에서만 깨지는 사악한 버그였습니다. 이 외에도 mcp 패키지 버전이 1.0 미만일 때는 API가 매 릴리스마다 바뀌어 있어서, 지금은 반드시 pip install -U mcp로 최신 버전(1.2 이상)을 설치하시는 것을 권장합니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: anthropic.APIConnectionError: Connection error

대부분 base_url을 설정하지 않아 SDK 기본값인 api.anthropic.com으로 요청이 가서 발생합니다. 또는 네트워크가 차단된 환경일 수도 있습니다.

from anthropic import AsyncAnthropic
import os


잘못된 예: base_url 누락


client = AsyncAnthropic(api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"])



올바른 예: HolySheep AI 엔드포인트 명시

client = AsyncAnthropic(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

오류 2: RuntimeError: HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수를 먼저 설정하세요

터미널에서 export 명령으로 설정한 변수는 그 터미널 세션에서만 유효합니다. 새 터미널을 열면 다시 설정해야 합니다. 영구적으로 사용하려면 ~/.zshrc 또는 ~/.bashrc에 추가하세요.

# ~/.zshrc 또는 ~/.bashrc 맨 아래에 추가
export HOLYSHEEP_API_KEY="hs-여기에-본인-키"


적용

source ~/.zshrc


또는 .env 파일 + python-dotenv 사용 (프로젝트 루트에 .env 생성)


.env 파일 내용:


HOLYSHEEP_API_KEY=hs-여기에-본인-키

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
api_key = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]   # 이제 정상 로드

오류 3: ValidationError: tool input_schema invalid

MCP의 inputSchema와 Claude의 input_schema 사이의 명명 규칙 차이 때문에 발생합니다. 또한 required 배열에 없는 필드를 properties에 선언하면 검증에 실패합니다.

# 잘못된 예
Tool(
    name="calculator",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {"x": {"type": "number"}},   # required에 없음
        "required": ["expression"]                  # properties에 없음
    }
)


올바른 예

Tool(
    name="calculator",
    description="수식을 계산합니다",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "expression": {
                "type": "string",
                "description": "예: (1+2)*3"
            }
        },
        "required": ["expression"]   # properties와 일치해야 함
    }
)

오류 4: json.JSONDecodeError 또는 MCP 서버가 응답하지 않음

서버 스크립트에 print()로 디버깅 로그를 stdout에 직접 출력하면 MCP stdio 프로토콜과 충돌합니다. 반드시 sys.stderr로 보내거나 로깅 모듈을 사용하세요.

import sys
import logging


잘못된 예: stdout 오염


print("서버 시작됨")



올바른 예: stderr 또는 logging 사용

print("서버 시작됨", file=sys.stderr)
logging.basicConfig(stream=sys.stderr, level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("my-mcp")
logger.info("서버 초기화 완료")

다음 단계로 무엇을 하면 좋을까요?

지금까지 MCP Server를 직접 만들고 Claude Opus 4.7 에이전트에 연결하는 전 과정을 살펴봤습니다. 처음에는 낯설게 느껴지는 도구 호출이지만, 한 번 패턴을 익혀두면 어떤 외부 시스템이든 Claude의 손에 닿게 만들 수 있습니다. 위 코드들을 그대로 복사해서 실행해 보시고, 자신만의 도구를 하나씩 추가해 보시길 권합니다.

👉 HolySheep AI 가입하고 무료 크레딧 받기

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