MCP 커넥터 (MCP Connector)

MCP 클라이언트 없이 Messages API에서 원격 MCP 서버에 직접 연결하고, 개별 도구를 허용 목록에 추가하거나 차단 목록에 추가하거나 구성할 수 있습니다.

Beta: mcp-client-2025-11-20

Claude의 "Model Context Protocol", 즉 MCP 커넥터 기능을 사용하면 별도의 MCP 클라이언트 없이 Messages API에서 원격 MCP 서버에 직접 연결할 수 있습니다.

이 기능의 이전 버전(mcp-client-2025-04-04)은 지원 중단되었습니다. 지원 중단된 버전: mcp-client-2025-04-04를 참조하세요.

주요 기능

• 직접 API 통합: MCP 클라이언트를 구현하지 않고 MCP 서버에 연결
• 도구 호출 지원: Messages API를 통해 MCP 도구에 접근
• 유연한 도구 구성: 모든 도구를 활성화하거나, 특정 도구를 허용 목록에 추가하거나, 원하지 않는 도구를 차단 목록에 추가
• 도구별 구성: 사용자 지정 설정으로 개별 도구 구성
• OAuth 인증: 인증이 필요한 서버를 위한 OAuth Bearer 토큰 지원
• 다중 서버: 단일 요청에서 여러 MCP 서버에 연결

Claude가 MCP 도구를 사용하는 경우

MCP 서버가 연결되면, Claude는 사용자의 요청이 도구에 설명된 기능과 일치할 때 해당 도구를 호출합니다. 이는 명시적일 수도 있고("Jira에서 열려 있는 버그를 검색해 줘"), 암시적일 수도 있습니다(Jira 서버가 연결된 상태에서 "릴리스를 막고 있는 게 뭐야?").

Claude는 연결된 서비스에 대한 일반 지식 질문에는 MCP 도구를 호출하지 않습니다. Notion 서버가 연결된 상태에서 "Notion 데이터베이스는 어떻게 작동해?"라고 물으면 직접 답변하고, "내 Projects 데이터베이스에 뭐가 있어?"라고 물으면 도구가 트리거됩니다.

"system prompt"(시스템 프롬프트)를 통해 Claude가 MCP 도구를 얼마나 적극적으로 호출할지 조정할 수 있습니다. 일반적인 지침과 예시 문구는 Claude가 도구를 사용하는 경우를 참조하세요.

제한 사항

• MCP 사양의 기능 중 현재는 도구 호출만 지원됩니다.
• 서버는 HTTP를 통해 공개적으로 노출되어야 합니다(Streamable HTTP 및 SSE 전송 모두 지원). 로컬 STDIO 서버는 직접 연결할 수 없습니다.

Messages API에서 MCP 커넥터 사용하기

MCP 커넥터는 두 가지 구성 요소를 사용합니다:

• MCP 서버 정의 (mcp_servers 배열): 서버 연결 세부 정보(URL, 인증)를 정의합니다
• MCP 도구 세트 (tools 배열): 활성화할 도구와 구성 방법을 설정합니다

기본 예시

이 예시는 기본 구성으로 MCP 서버의 모든 도구를 활성화합니다:

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": "What tools do you have available?"}],
    mcp_servers=[
        {
            "type": "url",
            "url": "https://example-server.modelcontextprotocol.io/sse",
            "name": "example-mcp",
            "authorization_token": "YOUR_TOKEN",
        }
    ],
    tools=[{"type": "mcp_toolset", "mcp_server_name": "example-mcp"}],
    betas=["mcp-client-2025-11-20"],
)

print(response)

MCP 서버 구성

mcp_servers 배열의 각 MCP 서버는 연결 세부 정보를 정의합니다:

{
  "type": "url",
  "url": "https://example-server.modelcontextprotocol.io/sse",
  "name": "example-mcp",
  "authorization_token": "YOUR_TOKEN"
}

필드 설명

속성	타입	필수	설명
type	string	예	현재는 "url"만 지원됩니다.
url	string	예	MCP 서버의 URL입니다. https://로 시작해야 합니다.
name	string	예	이 MCP 서버의 고유 식별자입니다. tools 배열에서 정확히 하나의 MCPToolset이 참조해야 합니다.
authorization_token	string	아니요	MCP 서버에서 요구하는 경우 OAuth 인증 토큰입니다. 토큰을 얻는 방법은 인증을, 프로토콜 세부 사항은 MCP 사양을 참조하세요.

MCP 도구 세트 구성

MCPToolset은 tools 배열에 위치하며, MCP 서버의 어떤 도구를 활성화할지와 어떻게 구성할지를 설정합니다.

기본 구조

{
  "type": "mcp_toolset",
  "mcp_server_name": "example-mcp",
  "default_config": {
    "enabled": true,
    "defer_loading": false
  },
  "configs": {
    "specific_tool_name": {
      "enabled": true,
      "defer_loading": true
    }
  }
}

필드 설명

속성	타입	필수	설명
type	string	예	"mcp_toolset"이어야 합니다.
mcp_server_name	string	예	mcp_servers 배열에 정의된 서버 이름과 일치해야 합니다.
default_config	object	아니요	이 세트의 모든 도구에 적용되는 기본 구성입니다. configs의 개별 도구 구성이 이 기본값을 재정의합니다.
configs	object	아니요	도구별 구성 재정의입니다. 키는 도구 이름이고 값은 구성 객체입니다.
cache_control	object	아니요	이 도구 세트에 대한 프롬프트 캐싱 캐시 중단점 구성입니다.

도구 구성 옵션

각 도구(default_config에서 구성하든 configs에서 구성하든)는 다음 필드를 지원합니다:

속성	타입	기본값	설명
enabled	boolean	true	이 도구의 활성화 여부입니다.
defer_loading	boolean	false	true인 경우 도구 설명이 처음에 모델로 전송되지 않습니다. 도구 검색 도구와 함께 사용됩니다.

Anthropic이 제공하는 도구의 전체 목록과 defer_loading 같은 선택적 속성은 도구 레퍼런스를 참조하세요. 대규모 도구 세트에서 검색하려면 도구 검색 도구를 참조하세요.

구성 병합

구성 값은 다음 우선순위(높은 순에서 낮은 순)로 병합됩니다:

1. configs의 도구별 설정
2. 세트 수준의 default_config
3. 시스템 기본값

예시:

{
  "type": "mcp_toolset",
  "mcp_server_name": "google-calendar-mcp",
  "default_config": {
    "defer_loading": true
  },
  "configs": {
    "search_events": {
      "enabled": false
    }
  }
}

결과:

• search_events: enabled: false (configs에서), defer_loading: true (default_config에서)
• 그 외 모든 도구: enabled: true (시스템 기본값), defer_loading: true (default_config에서)

일반적인 구성 패턴

기본 구성으로 모든 도구 활성화

가장 간단한 패턴으로, 서버의 모든 도구를 활성화합니다:

{
  "type": "mcp_toolset",
  "mcp_server_name": "google-calendar-mcp"
}

허용 목록: 특정 도구만 활성화

기본값으로 enabled: false를 설정한 다음, 특정 도구를 명시적으로 활성화합니다:

{
  "type": "mcp_toolset",
  "mcp_server_name": "google-calendar-mcp",
  "default_config": {
    "enabled": false
  },
  "configs": {
    "search_events": {
      "enabled": true
    },
    "create_event": {
      "enabled": true
    }
  }
}

차단 목록: 특정 도구 비활성화

기본적으로 모든 도구를 활성화한 다음, 원하지 않는 도구를 명시적으로 비활성화합니다. 읽기 전용 어시스턴트를 구축하거나 상태 변경 전에 사람의 확인 단계를 두고 싶은 경우, 쓰기 또는 파괴적인 도구를 차단 목록에 추가하는 것이 권장됩니다:

{
  "type": "mcp_toolset",
  "mcp_server_name": "google-calendar-mcp",
  "configs": {
    "delete_all_events": {
      "enabled": false
    },
    "share_calendar_publicly": {
      "enabled": false
    }
  }
}

혼합: 도구별 구성이 포함된 허용 목록

허용 목록과 각 도구에 대한 사용자 지정 구성을 결합합니다:

{
  "type": "mcp_toolset",
  "mcp_server_name": "google-calendar-mcp",
  "default_config": {
    "enabled": false,
    "defer_loading": true
  },
  "configs": {
    "search_events": {
      "enabled": true,
      "defer_loading": false
    },
    "list_events": {
      "enabled": true
    }
  }
}

이 예시에서:

• search_events는 defer_loading: false로 활성화됩니다
• list_events는 defer_loading: true로 활성화됩니다(default_config에서 상속)
• 그 외 모든 도구는 비활성화됩니다

유효성 검사 규칙

API는 다음 유효성 검사 규칙을 적용합니다:

• 서버가 존재해야 함: MCPToolset의 mcp_server_name은 mcp_servers 배열에 정의된 서버와 일치해야 합니다
• 서버가 사용되어야 함: mcp_servers에 정의된 모든 MCP 서버는 정확히 하나의 MCPToolset에서 참조되어야 합니다
• 서버당 고유한 도구 세트: 각 MCP 서버는 하나의 MCPToolset에서만 참조될 수 있습니다
• 알 수 없는 도구 이름: configs의 도구 이름이 MCP 서버에 존재하지 않는 경우, 백엔드 경고가 기록되지만 오류는 반환되지 않습니다(MCP 서버는 동적으로 도구 가용성이 달라질 수 있습니다)

응답 콘텐츠 타입

Claude가 MCP 도구를 사용하면 응답에 두 가지 새로운 콘텐츠 블록 타입이 포함됩니다:

MCP 도구 사용 블록

{
  "type": "mcp_tool_use",
  "id": "mcptoolu_014Q35RayjACSWkSj4X2yov1",
  "name": "echo",
  "server_name": "example-mcp",
  "input": { "param1": "value1", "param2": "value2" }
}

MCP 도구 결과 블록

{
  "type": "mcp_tool_result",
  "tool_use_id": "mcptoolu_014Q35RayjACSWkSj4X2yov1",
  "is_error": false,
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello"
    }
  ]
}

다중 MCP 서버

mcp_servers에 여러 서버 정의를 포함하고 tools 배열에 각각에 해당하는 MCPToolset을 포함하여 여러 MCP 서버에 연결할 수 있습니다:

{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 1000,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Use tools from both mcp-server-1 and mcp-server-2 to complete this task"
    }
  ],
  "mcp_servers": [
    {
      "type": "url",
      "url": "https://mcp.example1.com/sse",
      "name": "mcp-server-1",
      "authorization_token": "TOKEN1"
    },
    {
      "type": "url",
      "url": "https://mcp.example2.com/sse",
      "name": "mcp-server-2",
      "authorization_token": "TOKEN2"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "mcp_toolset",
      "mcp_server_name": "mcp-server-1"
    },
    {
      "type": "mcp_toolset",
      "mcp_server_name": "mcp-server-2",
      "default_config": {
        "defer_loading": true
      }
    }
  ]
}

사용 가능한 도구가 많을 때 Claude는 도구 이름과 설명을 기반으로 선택합니다. 명확하고 구체적인 도구 설명은 선택 정확도를 높입니다. 대규모 도구 세트(여러 서버에 걸친 수십 개의 도구)의 경우, 쿼리마다 관련 도구만 표시되도록 도구 검색 도구와 함께 defer_loading을 활성화하는 것을 고려하세요.

인증

OAuth 인증이 필요한 MCP 서버의 경우 액세스 토큰을 얻어야 합니다. MCP 커넥터 베타는 MCP 서버 정의에 authorization_token 매개변수를 전달하는 것을 지원합니다. API 사용자는 API 호출 전에 OAuth 흐름을 처리하여 액세스 토큰을 얻고, 필요에 따라 토큰을 갱신해야 합니다.

테스트용 액세스 토큰 얻기

MCP inspector는 테스트 목적으로 액세스 토큰을 얻는 과정을 안내해 줍니다.

다음 명령으로 inspector를 실행하세요. 컴퓨터에 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.

npx @modelcontextprotocol/inspector

1. 왼쪽 사이드바의 Transport type에서 SSE 또는 Streamable HTTP를 선택하세요.
2. MCP 서버의 URL을 입력하세요.
3. 오른쪽 영역에서 "Need to configure authentication?" 뒤에 있는 Open Auth Settings를 클릭하세요.
4. Quick OAuth Flow를 클릭하고 OAuth 화면에서 인증하세요.
5. inspector의 OAuth Flow Progress 섹션의 단계를 따라 Authentication complete에 도달할 때까지 Continue를 클릭하세요.
6. access_token 값을 복사하세요.
7. MCP 서버 구성의 authorization_token 필드에 붙여넣으세요.

액세스 토큰 사용하기

앞서 설명한 OAuth 흐름 중 하나를 사용하여 액세스 토큰을 얻었다면, MCP 서버 구성에서 사용할 수 있습니다:

{
  "mcp_servers": [
    {
      "type": "url",
      "url": "https://example-server.modelcontextprotocol.io/sse",
      "name": "authenticated-server",
      "authorization_token": "YOUR_ACCESS_TOKEN_HERE"
    }
  ]
}

OAuth 흐름에 대한 자세한 설명은 MCP 사양의 Authorization 섹션을 참조하세요.

클라이언트 측 MCP 헬퍼

자체 MCP 클라이언트 연결을 관리하는 경우(예: 로컬 stdio 서버, MCP 프롬프트 또는 MCP 리소스 사용), SDK는 MCP 타입과 Claude API 타입 간을 변환하는 헬퍼 함수를 제공합니다. 이를 통해 해당 언어의 MCP SDK(예: TypeScript MCP SDK)를 Anthropic SDK와 함께 사용할 때 수동 변환 코드가 필요 없어집니다.

URL로 접근 가능한 원격 서버가 있고 도구 지원만 필요한 경우 mcp_servers API 매개변수를 사용하세요. 로컬 서버, 프롬프트, 리소스가 필요하거나 기본 SDK로 연결을 더 세밀하게 제어해야 하는 경우 클라이언트 측 헬퍼를 사용하세요.

설치

Anthropic SDK와 MCP SDK를 모두 설치하세요.

MCP 헬퍼는 mcp extra에 포함되어 있으며, Python 3.10 이상이 필요합니다:

pip install "anthropic[mcp]"

사용 가능한 헬퍼

해당 언어의 헬퍼를 가져오세요:

from anthropic.lib.tools.mcp import (
    async_mcp_tool,
    mcp_message,
    mcp_resource_to_content,
    mcp_resource_to_file,
)

헬퍼 이름과 정확한 시그니처는 각 언어의 관례를 따릅니다. 이 표는 TypeScript 형식을 보여줍니다:

헬퍼	설명
mcpTools(tools, mcpClient)	client.beta.messages.toolRunner()와 함께 사용할 수 있도록 MCP 도구를 Claude API 도구로 변환합니다
mcpMessages(messages)	MCP 프롬프트 메시지를 Claude API 메시지 형식으로 변환합니다
mcpResourceToContent(resource)	MCP 리소스를 Claude API 콘텐츠 블록으로 변환합니다
mcpResourceToFile(resource)	MCP 리소스를 업로드용 파일 객체로 변환합니다

MCP 도구 사용하기

도구 실행을 자동으로 처리하는 SDK의 도구 러너와 함께 사용할 수 있도록 MCP 도구를 변환합니다:

from anthropic.lib.tools.mcp import async_mcp_tool
from mcp import ClientSession
from mcp.client.stdio import StdioServerParameters, stdio_client

client = AsyncAnthropic()


async def main() -> None:
    # MCP 서버에 연결
    server_params = StdioServerParameters(command="mcp-server")
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as mcp_client:
            await mcp_client.initialize()

            # 도구 목록을 가져와 Claude API 용으로 변환
            tools_result = await mcp_client.list_tools()
            runner = client.beta.messages.tool_runner(
                model="claude-opus-5",
                max_tokens=1024,
                messages=[
                    {"role": "user", "content": "What tools do you have available?"},
                ],
                tools=[async_mcp_tool(tool, mcp_client) for tool in tools_result.tools],
            )

            final_message = await runner.until_done()
            print(final_message)


asyncio.run(main())

MCP 프롬프트 사용하기

MCP 프롬프트 메시지를 Claude API 메시지 형식으로 변환합니다:

from anthropic.lib.tools.mcp import mcp_message

prompt = await mcp_client.get_prompt(name="my-prompt")
response = await client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[mcp_message(message) for message in prompt.messages],
)

print(response)

MCP 리소스 사용하기

MCP 리소스를 메시지에 포함할 콘텐츠 블록으로 변환하거나, 업로드용 파일 객체로 변환합니다:

from anthropic.lib.tools.mcp import (
    mcp_resource_to_content,
    mcp_resource_to_file,
)

# 메시지 내 콘텐츠 블록으로 사용
resource = await mcp_client.read_resource(uri="file:///path/to/doc.txt")
response = await client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                mcp_resource_to_content(resource),
                {"type": "text", "text": "Summarize this document"},
            ],
        }
    ],
)
print(response)

# 파일 업로드로 사용
file_resource = await mcp_client.read_resource(
    uri="file:///path/to/data.json",
)
uploaded = await client.files.upload(
    file=mcp_resource_to_file(file_resource),
)
print(uploaded.id)

오류 처리

변환 함수는 MCP 값이 Claude API에서 지원되지 않는 경우 UnsupportedMCPValueError를 발생시킵니다(Go에서는 헬퍼가 UnsupportedValueError를 반환하고, Java와 C#에서는 AnthropicInvalidDataException을 발생시킵니다). 이는 지원되지 않는 콘텐츠 타입, MIME 타입 또는 리소스 링크에서 발생할 수 있습니다(리소스 링크는 변환 전에 MCP 클라이언트로 해석하세요).

배치 요청

Message Batches API 요청에 mcp_servers를 포함할 수 있습니다. Batches API를 통한 MCP 도구 호출은 일반 Messages API 요청과 동일하게 가격이 책정됩니다.

데이터 보존

MCP 커넥터는 ZDR 계약의 적용 대상이 아닙니다. 도구 정의 및 실행 결과를 포함하여 MCP 서버와 교환되는 데이터는 Anthropic의 표준 데이터 보존 정책에 따라 보존됩니다.

모든 기능의 ZDR 적격 여부는 API 및 데이터 보존을 참조하세요.

마이그레이션 가이드

지원 중단된 mcp-client-2025-04-04 베타 헤더를 사용하고 있다면, 이 가이드를 따라 새 버전으로 마이그레이션하세요.

주요 변경 사항

• 새 베타 헤더: mcp-client-2025-04-04에서 mcp-client-2025-11-20으로 변경
• 도구 구성 위치 이동: 도구 구성은 이제 MCP 서버 정의가 아닌 tools 배열의 MCPToolset 객체에 위치합니다
• 더 유연한 구성: 새 패턴은 허용 목록, 차단 목록 및 도구별 구성을 지원합니다

마이그레이션 단계

이전 (지원 중단):

{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 1000,
  "messages": [
    // ...
  ],
  "mcp_servers": [
    {
      "type": "url",
      "url": "https://mcp.example.com/sse",
      "name": "example-mcp",
      "authorization_token": "YOUR_TOKEN",
      "tool_configuration": {
        "enabled": true,
        "allowed_tools": ["tool1", "tool2"]
      }
    }
  ]
}

이후 (현재):

{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 1000,
  "messages": [
    // ...
  ],
  "mcp_servers": [
    {
      "type": "url",
      "url": "https://mcp.example.com/sse",
      "name": "example-mcp",
      "authorization_token": "YOUR_TOKEN"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "mcp_toolset",
      "mcp_server_name": "example-mcp",
      "default_config": {
        "enabled": false
      },
      "configs": {
        "tool1": {
          "enabled": true
        },
        "tool2": {
          "enabled": true
        }
      }
    }
  ]
}

일반적인 마이그레이션 패턴

이전 패턴	새 패턴
tool_configuration 없음 (모든 도구 활성화)	default_config 또는 configs가 없는 MCPToolset
tool_configuration.enabled: false	default_config.enabled: false가 있는 MCPToolset
tool_configuration.allowed_tools: [...]	default_config.enabled: false와 configs에서 특정 도구를 활성화한 MCPToolset

지원 중단된 버전: mcp-client-2025-04-04

이 버전은 지원 중단되었습니다. 앞의 마이그레이션 가이드를 사용하여 mcp-client-2025-11-20으로 마이그레이션하세요.

이전 버전의 MCP 커넥터는 MCP 서버 정의에 도구 구성을 직접 포함했습니다:

{
  "mcp_servers": [
    {
      "type": "url",
      "url": "https://example-server.modelcontextprotocol.io/sse",
      "name": "example-mcp",
      "authorization_token": "YOUR_TOKEN",
      "tool_configuration": {
        "enabled": true,
        "allowed_tools": ["example_tool_1", "example_tool_2"]
      }
    }
  ]
}

지원 중단된 필드 설명

속성	타입	설명
tool_configuration	object	지원 중단: 대신 tools 배열의 MCPToolset을 사용하세요
tool_configuration.enabled	boolean	지원 중단: MCPToolset의 default_config.enabled를 사용하세요
tool_configuration.allowed_tools	array	지원 중단: MCPToolset의 configs를 사용한 허용 목록 패턴을 사용하세요

Compatibility

Supported platforms

플랫폼	상태
Claude API	Beta
Claude Platform on AWS	Beta
Microsoft Foundry¹	Beta

¹ Microsoft Foundry에서 MCP 커넥터를 사용하려면 Hosted on Anthropic 배포가 필요합니다. ↩