Docker MCP 카탈로그와 툴킷

Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션이 외부 도구와 데이터 소스에 접근하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜이에요. LLM을 로컬 개발 도구, 데이터베이스, API, 기타 리소스에 연결함으로써 MCP는 기본 학습 범위를 넘어 그 기능을 확장해 줘요.

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가용성: Beta

이때의 어려움은 MCP 서버를 로컬에서 실행하면 운영상의 마찰이 생긴다는 거예요. 서버 하나마다 사용하는 모든 애플리케이션에 별도로 설치하고 설정해야 해요. 검증되지 않은 코드를 자기 머신에서 직접 실행하고, 업데이트를 수동으로 관리하고, 의존성 충돌을 직접 해결해야 하죠. GitHub 서버를 Claude용으로 설정한 다음, Cursor용으로 또 설정하고, 그렇게 계속 반복해요. 매번 자격 증명, 권한, 환경 설정을 직접 관리해야 해요.

Docker MCP 기능

MCP Toolkit과 MCP Gateway는 중앙 집중식 관리로 이런 문제를 해결해 줘요. 각 AI 애플리케이션에 서버마다 별도로 설정하는 대신, 한 번만 설정해 두고 모든 클라이언트를 그곳에 연결하면 돼요. 이 워크플로는 카탈로그(catalog), 프로필(profile), 클라이언트(client)라는 세 가지 개념을 중심으로 돌아가요.

카탈로그(Catalogs) 는 선별된 MCP 서버 모음이에요. Docker MCP 카탈로그는 버전 관리, 출처(provenance), 보안 업데이트가 적용된 컨테이너 이미지로 패키징된 300개 이상의 검증된 서버를 제공해요. 조직은 팀을 위해 승인된 서버로 구성된 커스텀 카탈로그를 만들 수도 있어요.

프로필(Profiles) 은 서버를 프로젝트별로 이름 붙여진 모음으로 정리해요. "web-dev" 프로필에는 GitHub와 Playwright를, "backend" 프로필에는 데이터베이스 도구를 넣을 수 있죠. 프로필은 카탈로그의 컨테이너화된 서버와 원격 MCP 서버를 모두 지원해요. 프로필을 한 번 구성한 뒤 클라이언트 간에 공유하거나 팀과 공유할 수 있어요.

클라이언트(Clients) 는 여러분의 프로필에 연결하는 AI 애플리케이션이에요. Claude Code, Cursor, Zed 등이 MCP Gateway를 통해 연결되는데, Gateway가 요청을 올바른 서버로 라우팅하고 인증과 수명 주기 관리를 처리해요.

참고: Docker AI 거버넌스의 일부인 MCP Gateway는 초청 전용(invite-only) 기능이에요. 자세한 내용은 Docker Sales에 문의하세요.

더 알아보기

MCP Toolkit 시작하기: MCP Toolkit을 빠르게 설치하고 서버와 클라이언트를 설정하는 방법을 배워요.
MCP 카탈로그: Docker가 선별한 검증된 MCP 서버 모음을 둘러봐요.
MCP 프로필: 서버를 프로젝트별로 프로필에 구성하고 설정을 공유해요.
MCP Toolkit: Docker Desktop의 UI로 MCP 서버를 탐색, 구성, 관리해요.
MCP Gateway: CLI와 Gateway로 커스텀 설정의 MCP 서버를 실행해요.
Dynamic MCP: 자연어로 MCP 서버를 주문형(on-demand)으로 탐색하고 추가해요. 이 기능은 실험적이에요.
보안 FAQ: MCP 보안, 자격 증명, 서버 검증에 대한 일반적인 질문들.
E2B 샌드박스: MCP 카탈로그 접근이 내장된 AI 에이전트용 클라우드 샌드박스.

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