This guide covers how to configure and use MCP servers with popular AI host applications. Each host has its own configuration approach, but once set up, they all communicate with MCP servers using the standardized protocol.
An MCP Host is an AI application that can connect to MCP servers to extend its capabilities. Think of it as the "front end" that users interact with, while MCP servers provide the "back end" tools and data.
flowchart LR
User[👤 User] --> Host[🖥️ MCP Host]
Host --> S1[MCP Server A]
Host --> S2[MCP Server B]
Host --> S3[MCP Server C]
subgraph "Popular Hosts"
H1[Claude Desktop]
H2[VS Code]
H3[Cursor]
H4[Cline]
H5[Windsurf]
end
---
Claude Desktop is Anthropic's official desktop application that natively supports MCP.
1. Download Claude Desktop from claude.ai/download
2. Install and sign in with your Anthropic account
Claude Desktop uses a JSON configuration file to define MCP servers.
Configuration file location:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.jsonExample configuration:
{
"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_calculator_server"],
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/your/server"
}
},
"weather": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/weather-server/build/index.js"]
},
"database": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost/mydb"
}
}
}
}
| Field | Description | Example |
|-------|-------------|---------|
| command | The executable to run | "python", "node", "npx" |
| args | Command line arguments | ["-m", "my_server"] |
| env | Environment variables | {"API_KEY": "xxx"} |
| cwd | Working directory | "/path/to/server" |
1. Save the configuration file
2. Restart Claude Desktop completely (quit and reopen)
3. Open a new conversation
4. Look for the 🔌 icon indicating connected servers
5. Try asking Claude to use one of your tools
Server not appearing:
Server crashes on startup:
---
VS Code supports MCP through GitHub Copilot Chat extensions.
1. VS Code 1.99+ installed
2. GitHub Copilot extension installed
3. GitHub Copilot Chat extension installed
VS Code uses .vscode/mcp.json in your workspace or user settings.
Workspace configuration (.vscode/mcp.json):
{
"servers": {
"my-calculator": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_calculator_server"]
},
"my-database": {
"type": "sse",
"url": "http://localhost:8080/sse"
}
}
}
User settings (settings.json):
{
"mcp.servers": {
"global-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-memory"]
}
},
"mcp.enableLogging": true
}
1. Open the Copilot Chat panel (Ctrl+Shift+I / Cmd+Shift+I)
2. Type @ to see available MCP tools
3. Use natural language to invoke tools: "Calculate 25 * 48 using the calculator"
MCP servers not loading:
---
Cursor is an AI-first code editor with built-in MCP support.
1. Download Cursor from cursor.sh
2. Install and sign in
Cursor uses a similar configuration format to Claude Desktop.
Configuration file location:
~/.cursor/mcp.json%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json~/.cursor/mcp.jsonExample configuration:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/directory"]
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token_here"
}
}
}
}
1. Open Cursor's AI chat (Ctrl+L / Cmd+L)
2. MCP tools appear automatically in suggestions
3. Ask the AI to perform tasks using connected servers
---
Cline is a terminal-based MCP client, ideal for command-line workflows.
npm install -g @anthropic/cline
Cline uses environment variables and command-line arguments.
Using environment variables:
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
export MCP_SERVER_CALCULATOR="python -m mcp_calculator_server"
Using command-line arguments:
cline --mcp-server "calculator:python -m mcp_calculator_server" \
--mcp-server "weather:node /path/to/weather/index.js"
Configuration file (~/.clinerc):
{
"apiKey": "your-api-key",
"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_calculator_server"]
}
}
}
# Start an interactive session
cline
# Single query with MCP
cline "Calculate the square root of 144 using the calculator"
# List available tools
cline --list-tools
---
Windsurf is another AI-powered code editor with MCP support.
1. Download Windsurf from codeium.com/windsurf
2. Install and create an account
Windsurf configuration is managed through the settings UI:
1. Open Settings (Ctrl+, / Cmd+,)
2. Search for "MCP"
3. Click "Edit in settings.json"
Example configuration:
{
"windsurf.mcp.servers": {
"my-tools": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/server.py"],
"env": {}
}
},
"windsurf.mcp.enabled": true
}
---
Different hosts support different transport mechanisms:
| Host | stdio | SSE/HTTP | WebSocket |
|------|-------|----------|-----------|
| Claude Desktop | ✅ | ❌ | ❌ |
| VS Code | ✅ | ✅ | ❌ |
| Cursor | ✅ | ✅ | ❌ |
| Cline | ✅ | ✅ | ❌ |
| Windsurf | ✅ | ✅ | ❌ |
stdio (standard input/output): Best for local servers started by the host
SSE/HTTP: Best for remote servers or servers shared between multiple clients
---
1. Test the server manually first:
```bash
# For Python
python -m your_server_module
# For Node.js
node /path/to/server/index.js
```
2. Check the command path:
- Use absolute paths when possible
- Ensure the executable is in your PATH
3. Verify dependencies:
```bash
# Python
pip list | grep mcp
# Node.js
npm list @modelcontextprotocol/sdk
```
1. Check server logs - Most hosts have logging options
2. Verify tool registration - Use MCP Inspector to test
3. Check permissions - Some tools need file/network access
env configuration field explicitly---
1. Never commit API keys to configuration files
2. Use environment variables for sensitive data
3. Limit server permissions to only what's needed
4. Review server code before granting access to your system
5. Use allowlists for file system and network access
---
---
이 가이드는 인기 있는 AI 호스트 애플리케이션에서 MCP 서버를 구성하고 사용하는 방법을 다룹니다. 각 호스트는 자체 구성 방식을 가지고 있지만, 설정이 완료되면 모두 표준화된 프로토콜을 사용하여 MCP 서버와 통신합니다.
MCP 호스트는 MCP 서버에 연결하여 기능을 확장할 수 있는 AI 애플리케이션입니다. 사용자가 상호작용하는 "프론트 엔드"로 생각할 수 있으며, MCP 서버는 "백 엔드" 도구와 데이터를 제공합니다.
flowchart LR
User[👤 사용자] --> Host[🖥️ MCP 호스트]
Host --> S1[MCP 서버 A]
Host --> S2[MCP 서버 B]
Host --> S3[MCP 서버 C]
subgraph "인기 호스트"
H1[클로드 데스크톱]
H2[VS 코드]
H3[커서]
H4[클라인]
H5[윈드서프]
end
---
Claude Desktop은 Anthropic의 공식 데스크톱 애플리케이션으로 MCP를 네이티브로 지원합니다.
1. claude.ai/download에서 Claude Desktop 다운로드
2. 설치 후 Anthropic 계정으로 로그인
Claude Desktop은 MCP 서버를 정의하기 위해 JSON 구성 파일을 사용합니다.
구성 파일 위치:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.json구성 예시:
{
"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_calculator_server"],
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/your/server"
}
},
"weather": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/weather-server/build/index.js"]
},
"database": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost/mydb"
}
}
}
}
| 필드 | 설명 | 예시 |
|-------|-------------|---------|
| command | 실행할 실행 파일 | "python", "node", "npx" |
| args | 명령행 인수 | ["-m", "my_server"] |
| env | 환경 변수 | {"API_KEY": "xxx"} |
| cwd | 작업 디렉터리 | "/path/to/server" |
1. 구성 파일 저장
2. Claude Desktop 완전히 재시작 (종료 후 다시 열기)
3. 새 대화 열기
4. 연결된 서버를 나타내는 🔌 아이콘 확인
5. Claude에게 도구 중 하나를 사용해 보라고 요청
서버가 나타나지 않는 경우:
서버가 시작 시 충돌하는 경우:
---
VS Code는 GitHub Copilot Chat 확장 기능을 통해 MCP를 지원합니다.
1. VS Code 1.99 이상 설치
2. GitHub Copilot 확장 설치
3. GitHub Copilot Chat 확장 설치
VS Code는 작업 공간 또는 사용자 설정에 .vscode/mcp.json 파일을 사용합니다.
작업 공간 구성 (.vscode/mcp.json):
{
"servers": {
"my-calculator": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_calculator_server"]
},
"my-database": {
"type": "sse",
"url": "http://localhost:8080/sse"
}
}
}
사용자 설정 (settings.json):
{
"mcp.servers": {
"global-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-memory"]
}
},
"mcp.enableLogging": true
}
1. Copilot Chat 패널 열기 (Ctrl+Shift+I / Cmd+Shift+I)
2. @ 입력하여 사용 가능한 MCP 도구 보기
3. 자연어로 도구 호출: "계산기 사용하여 25 * 48 계산하기"
MCP 서버 로드 실패:
---
Cursor는 MCP를 내장한 AI 중심 코드 에디터입니다.
1. cursor.sh에서 Cursor 다운로드
2. 설치 후 로그인
Cursor는 Claude Desktop과 비슷한 구성 형식을 사용합니다.
구성 파일 위치:
~/.cursor/mcp.json%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json~/.cursor/mcp.json구성 예시:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/directory"]
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token_here"
}
}
}
}
1. Cursor의 AI 채팅 열기 (Ctrl+L / Cmd+L)
2. MCP 도구가 제안에 자동으로 나타남
3. 연결된 서버를 사용해 AI에게 작업 요청
---
Cline은 터미널 기반 MCP 클라이언트로 명령줄 작업에 적합합니다.
npm install -g @anthropic/cline
Cline은 환경 변수와 명령행 인수를 사용합니다.
환경 변수 사용:
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
export MCP_SERVER_CALCULATOR="python -m mcp_calculator_server"
명령행 인수 사용:
cline --mcp-server "calculator:python -m mcp_calculator_server" \
--mcp-server "weather:node /path/to/weather/index.js"
구성 파일 (~/.clinerc):
{
"apiKey": "your-api-key",
"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_calculator_server"]
}
}
}
# 대화형 세션 시작
cline
# MCP로 단일 쿼리
cline "Calculate the square root of 144 using the calculator"
# 사용 가능한 도구 목록
cline --list-tools
---
Windsurf는 MCP를 지원하는 또 다른 AI 기반 코드 에디터입니다.
1. codeium.com/windsurf에서 Windsurf 다운로드
2. 설치 후 계정 생성
Windsurf 구성은 설정 UI를 통해 관리됩니다:
1. 설정 열기 (Ctrl+, / Cmd+,)
2. "MCP" 검색
3. "settings.json에서 편집" 클릭
구성 예시:
{
"windsurf.mcp.servers": {
"my-tools": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/server.py"],
"env": {}
}
},
"windsurf.mcp.enabled": true
}
---
각 호스트는 다양한 전송 방식을 지원합니다:
| 호스트 | stdio | SSE/HTTP | WebSocket |
|------|-------|----------|-----------|
| Claude Desktop | ✅ | ❌ | ❌ |
| VS Code | ✅ | ✅ | ❌ |
| Cursor | ✅ | ✅ | ❌ |
| Cline | ✅ | ✅ | ❌ |
| Windsurf | ✅ | ✅ | ❌ |
stdio (표준 입력/출력): 호스트가 시작한 로컬 서버에 가장 적합
SSE/HTTP: 원격 서버나 여러 클라이언트에서 공유하는 서버에 가장 적합
---
1. 서버를 수동으로 먼저 테스트:
```bash
# 파이썬용
python -m your_server_module
# Node.js용
node /path/to/server/index.js
```
2. 명령 경로 확인:
- 가능하면 절대 경로 사용
- 실행 파일이 PATH에 포함되어 있는지 확인
3. 종속 항목 확인:
```bash
# 파이썬
pip list | grep mcp
# Node.js
npm list @modelcontextprotocol/sdk
```
1. 서버 로그 확인 - 대부분의 호스트는 로깅 옵션 제공
2. 도구 등록 확인 - MCP Inspector로 테스트
3. 권한 확인 - 일부 도구는 파일/네트워크 접근 권한 필요
env 구성 필드를 명시적으로 사용---
1. API 키를 구성 파일에 절대 커밋하지 말 것
2. 민감한 데이터는 환경 변수로 관리
3. 서버 권한은 필요한 범위로 제한
4. 시스템 접근 권한 부여 전 서버 코드 검토
5. 파일 시스템 및 네트워크 접근에 허용 목록 사용
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면책 조항:
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