개발자가 꼭 사용해야 하는 7가지 무료 원격 MCP
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# 소개
로컬 머신에 MCP(Model Context Protocol) 서버를 설정하는 것은 어려울 수 있습니다. 다양한 패키지 설치, Node/nvm 버전 관리, PATH 문제 해결, 모든 설정 단계를 수행한 후에도 시작되지 않는 서버 문제 해결 등을 처리해야 합니다. 다음 가이드에도 불구하고 로컬 호스팅은 여전히 까다롭고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
훨씬 쉬운 솔루션은 원격 호스팅 MCP 서버를 사용하는 것입니다. URL과 API 키 또는 OAuth 토큰을 사용하여 간단히 이러한 서버에 연결할 수 있습니다. 즉, 로컬 설정, 종속성 문제 처리 또는 지속적인 프로세스 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 대부분의 경우 원격 서버는 자신의 컴퓨터에서 모든 것을 실행하는 것보다 더 빠르고 안정적입니다.
이 기사에서는 원활한 워크플로에서 계획, 설계, 코딩 및 연구 관리를 단순화하는 7개의 무료 원격 MCP 서버를 살펴보겠습니다. 사용 사례와 제공되는 주요 기능에 대해 알아봅니다.
# 1. 깃허브
리모콘 GitHub MCP 서버GitHub에서 호스팅하며 원클릭 OAuth 설정 및 자동 업데이트를 통해 MCP 호환 도우미 및 IDE를 GitHub 도구에 연결하는 가장 쉬운 방법을 제공합니다.
일단 연결되면 어시스턴트는 채팅이나 편집자에서 직접 리포지토리, 이슈 및 풀 요청과 상호 작용할 수 있습니다. 끌어오기 요청 열기, 지속적인 통합 시작, 보안 분류 수행과 같은 워크플로를 자동화할 수도 있으므로 컨텍스트 전환을 줄이면서 코드를 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
MCP 서버는 PKCE를 통해 OAuth 2.1을 지원하고 VS Code, Visual Studio, JetBrains, Eclipse 및 Xcode를 포함한 자사 Copilot IDE와 통합되어 원활한 설정 환경을 보장합니다.
{
"mcpServers": {
"github": {
"url": "
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_GITHUB_PAT"
}
}
}
}# 2. 칸바
그만큼 Canva MCP 서버 Claude, Cursor 등의 AI 비서와 Canva 간의 원활한 연결을 제공합니다. 이러한 통합을 통해 새로운 디자인을 쉽게 생성할 수 있어 디자인 경험이 향상됩니다.
MCP 서버를 사용하면 고유한 콘텐츠로 템플릿을 자동으로 채우고 결과를 이미지나 PDF로 쉽게 내보낼 수 있습니다. 이를 통해 설계 프로세스가 간소화되고 귀중한 시간이 절약됩니다.
또한 서버는 기존 설계 작업을 용이하게 합니다. 이를 요약하거나 이미 보유하고 있는 콘텐츠를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 서로 다른 도구 사이를 전환하지 않고도 원활한 작업 흐름을 유지하여 편집자나 채팅 환경 내에서 창의적인 프로세스가 계속 흐르도록 할 수 있음을 의미합니다.
{
"mcpServers": {
"Canva": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote@latest",
"
]
}
}
}# 3. 피그마
그만큼 피그마 MCP 원격 서버(오픈 베타)는 OAuth 및 공유 링크를 사용하여 VS Code, Cursor 및 Claude Code와 같은 도구의 MCP 호환 도우미를 Figma 파일에 직접 연결합니다.
이 통합을 통해 선택한 프레임에서 코드를 생성하고, 변수, 구성 요소 및 레이아웃 메타데이터를 추출하고, Make 리소스를 검색하고, Code Connect를 통해 출력이 디자인 시스템과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
결과적으로 팀은 데스크탑 앱 없이도 정확한 설계 컨텍스트를 IDE에 통합하고, 핸드오프 마찰을 줄이고, 프로토타입에서 생산까지 더 빠르게 반복할 수 있습니다.
{
"inputs": [],
"servers": {
"figma": {
"url": "
"type": "http"
}
}
}# 4. 개념
노션 MCP 서버 ChatGPT, Claude 및 Cursor와 같은 널리 사용되는 AI 도우미를 간단한 원클릭 OAuth 프로세스를 통해 작업 공간에 안전하게 연결하는 호스팅 서비스입니다. 이 통합은 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 도구와 함께 페이지 및 데이터베이스에 대한 실시간 읽기 및 쓰기 액세스를 제공합니다.
연결되면 전체 작업 공간을 검색하고, 검색 결과를 기반으로 새 페이지를 만들고, 여러 페이지의 속성을 업데이트할 수 있습니다. 이러한 기능을 결합하면 편집자나 채팅에서 직접 문서화, 계획 및 작업 업데이트를 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 컨텍스트 전환이 최소화되고 작업 흐름이 간소화됩니다.
{
"mcpServers": {
"Notion": {
"url": "
}
}
}# 5. 포옹하는 얼굴
그만큼 허깅 페이스 MCP 서버 MCP 호환 도우미를 Hugging Face Hub에 직접 연결합니다. 이를 통해 편집기, 채팅 또는 명령줄 인터페이스(CLI)에서 직접 모델, 데이터세트, Spaces 및 논문을 검색하고 탐색할 수 있습니다. VS Code, Cursor, Zed 및 Claude Desktop과 같은 널리 사용되는 클라이언트를 지원합니다.
또한 Spaces에서 호스팅되는 MCP 호환 Gradio 앱을 통해 커뮤니티 도구를 실행할 수 있으며 풍부한 메타데이터, 링크 및 컨텍스트를 통해 결과를 어시스턴트로 다시 가져올 수 있습니다. 이러한 기능은 컨텍스트 전환 없이 모델 및 데이터 세트의 검색, 평가 및 신속한 프로토타입 제작을 간소화하고 연구 및 구현을 하나의 통합 워크플로우 내에서 유지합니다.
{
"mcpServers": {
"hf-mcp-server": {
"url": "
}
}
}# 6. 선형
선형 MCP AI 도우미에게 Linear 작업 공간에 대한 프리미엄 액세스를 제공하여 자연어를 사용하여 소프트웨어 프로젝트를 관리하고 문제를 추적할 수 있습니다.
이슈, 프로젝트, 팀과 같은 선형 개체를 쉽게 찾고, 만들고, 업데이트할 수 있습니다. 또한 Claude, Cursor 및 Windsurf와 같은 클라이언트에서 직접 일반적인 작업을 자동화할 수 있습니다.
이 통합을 통해 Linear를 편집 환경에 도입하여 개발 경험을 향상하고 계획, 분류 및 상태 업데이트를 간소화할 수 있습니다.
{ "mcpServers": { "선형": { "명령": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "
}
}
}
# 7. Firecrawl
The Firecrawl MCP Server is available for both local and remote use, integrating the Firecrawl API to provide LLM clients with powerful web crawling, scraping, and search capabilities. You can find it on GitHub.
In addition to basic scraping, it offers features such as JavaScript rendering, batch scraping, and search functionality. It supports self-hosted options and includes advanced features like parallel processing, automatic retries, and content filtering.
Designed specifically for AI workflows, Firecrawl can fetch and structure web content into machine-readable formats such as Markdown, JSON, or HTML, ensuring reliable content extraction.
It is commonly used to enhance tools like Cursor and Claude, adding real-time web data to model context.
{
"mcpServers": {
"firecrawl-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "firecrawl-mcp"]"env": { "FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR-API-KEY" } } } }# 결론
GitHub, Canva, Figma 및 Notion과 같은 MCP 서버를 통합하면 계획, 디자인, 코딩 및 연구가 단일 워크플로로 간소화됩니다. 이러한 통합은 컨텍스트 전환을 줄이고 전달을 가속화합니다. 편집기나 채팅에서 직접 사용할 수 있는 안전한 OAuth 기반 액세스와 실행 가능한 도구를 통해 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 협업을 강화하고 더 빠른 피드백 루프를 구축할 수 있습니다.
MCP 서버의 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.
- GitHub: PR을 열고, 문제를 분류하고, 채팅/편집기에서 CI를 트리거하여 더 빠르게 출시하세요.
- 칸바: IDE/채팅을 종료하지 않고도 디자인을 생성하고, 템플릿을 자동 완성하고, 자산(PNG/JPG/PDF)을 내보낼 수 있습니다.
- 피그마: 프레임을 시작 코드로 변환하고 디자인 시스템에 일관된 출력을 위해 변수/구성 요소를 가져옵니다.
- 개념: 문서, 작업 및 상태 보고서를 자동화하기 위해 페이지를 검색, 생성 및 업데이트합니다.
- 포옹하는 얼굴: 모델/데이터세트/공간을 검색하고 Gradio 도구를 실행하여 신속한 평가 및 프로토타이핑을 수행하세요.
- 선의: 이슈와 프로젝트를 생성/업데이트하고, 분류를 자동화하고, 어시스턴트에서 상태 업데이트를 게시하세요.
- 파이어 크롤링: JS 렌더링을 사용하여 사이트를 크롤링/스크래핑하고 구조화된 Markdown/JSON/HTML을 반환하여 AI 응답을 기반으로 합니다.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.
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