Google은 AI 기술을 사용하여 콘텐츠를 사용자의 기본 언어로 번역합니다. AI 번역에는 오류가 있을 수 있습니다.

Developer Connect MCP 서버 사용

이 문서에서는 Developer Connect 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 사용하여 Antigravity, ChatGPT, Claude, 개발 중인 커스텀 애플리케이션을 비롯한 AI 애플리케이션과 연결하는 방법을 보여줍니다. Developer Connect 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 사용하여 Antigravity, ChatGPT, Claude, 사용자 또는 조직에서 개발 중인 커스텀 애플리케이션을 비롯한 AI 애플리케이션과 연결할 수 있습니다.

Developer Connect 원격 MCP 서버를 사용하면 AI 애플리케이션과 코딩 지원이 GitHub, GitHub Enterprise, GitLab, GitLab Enterprise에서 동일한 방식으로 작동하는 도구 모음을 사용하여 Developer Connect에 연결한 소스 코드 저장소와 함께 작동할 수 있습니다. 에이전트는 SCM 사용자 인증 정보 없이도 커밋, diff, blame, pull 요청을 읽고 pull 요청을 열고 댓글을 달고 업데이트할 수 있습니다. Developer Connect API를 사용 설정하면 Developer Connect 원격 MCP 서버가 사용 설정됩니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 애플리케이션 또는 에이전트가 외부 데이터 소스에 연결하는 방식을 표준화합니다. MCP 서버를 사용하면 도구, 리소스, 프롬프트를 사용하여 작업을 실행하고 백엔드 서비스에서 업데이트된 데이터를 가져올 수 있습니다.

로컬 MCP 서버와 원격 MCP 서버의 차이점은 무엇인가요?

로컬 MCP 서버: 일반적으로 로컬 머신에서 실행되며 동일한 기기의 서비스 간 통신에 표준 입력 및 출력 스트림(stdio)을 사용합니다.
원격 MCP 서버: 서비스의 인프라에서 실행되며 AI MCP 클라이언트와 MCP 서버 간의 통신을 위해 AI 애플리케이션에 HTTP 엔드포인트를 제공합니다. MCP 아키텍처에 대한 자세한 내용은 MCP 아키텍처를 참조하세요.

스테이트리스(Stateless) 코어

MCP 버전 2026-07-28부터 MCP는 양방향 스테이트풀(Stateful) 프로토콜에서 스테이트리스(Stateless) 프로토콜로 변경됩니다. 각 MCP 요청은 자체 설명적이며 헤더를 사용하여 라우팅할 수 있습니다. 각 요청에는 HTTP 헤더 또는 _meta 매개변수에 필요한 모든 정보가 포함되어 있으므로 initialize/initialized 핸드셰이크 또는 Mcp-Session-Id가 필요하지 않습니다. MCP 서버는 다중 왕복 요청(MRTR)을 통해 도구에 필요한 추가 정보를 요청할 수 있습니다.

요청 본문을 파싱하지 않고 요청을 라우팅하고 처리하려면 다음을 포함한 일부 MCP 헤더가 필요합니다.

프로토콜 버전 헤더 및 표준 요청 헤더와 같이 MCP 사양에 필요한 헤더입니다.
MCP 서버에서 정의한 커스텀 헤더입니다. 이러한 헤더는 x-mcp-header 속성을 사용하여 도구의 입력 스키마에서 HTTP 헤더로 미러링됩니다. 예를 들어 MCP 서버는 Google Cloud 리전 또는 프로젝트 ID를 지정하는 커스텀 헤더를 정의할 수 있습니다.

MCP 아키텍처에 관한 자세한 내용은 MCP 버전 2026-07-28 사양 및 주요 변경사항을 참고하세요.

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버에는 다음과 같은 기능과 이점이 있습니다.

간소화된 중앙 집중식 탐색
관리형 전역 또는 리전 HTTP 엔드포인트
세부적인 승인
Model Armor 보호를 통한 선택적 프롬프트 및 대답 보안
중앙 집중식 감사 로깅

다른 MCP 서버에 대한 정보와 Google Cloud MCP 서버에 사용할 수 있는 보안 및 거버넌스 제어에 대한 자세한 내용은 Google Cloud MCP 서버 개요를 참조하세요.

시작하기 전에

Developer Connect MCP 서버를 사용하여 저장소로 작업하려면 소스 코드 관리(SCM) 제공업체에 대한 Developer Connect 연결과 저장소에 대한 Git 저장소 링크가 있어야 합니다.

필요한 역할

Developer Connect MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 Developer Connect 연결이 포함된 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

MCP 도구 호출: MCP 도구 사용자(roles/mcp.toolUser)
연결 및 Git 저장소 링크 나열: Developer Connect 뷰어(roles/developerconnect.viewer)
커밋, diff, blame, pull 요청을 읽고 pull 요청을 열고, 댓글을 달고, 수정합니다(프리뷰 기간 동안 승인된 프로젝트만 해당). Developer Connect 사용자(roles/developerconnect.user)
연결 및 Git 저장소 링크 만들기: Developer Connect 관리자(roles/developerconnect.admin)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 Developer Connect MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

Developer Connect MCP 서버를 사용하려면 다음 권한이 필요합니다.

MCP 도구 호출: mcp.tools.call

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

인증 및 승인

Developer Connect 원격 MCP 서버는 인증 및 승인에 Identity and Access Management(IAM)와 함께 OAuth 2.0 프로토콜을 사용합니다. 모든 Google Cloud ID는 MCP 서버 인증에 지원됩니다.

Developer Connect MCP 서버에는 Identity and Access Management(IAM) 제어를 위한 주 구성원이 필요하며 API 키를 허용하지 않습니다. 리소스에 대한 액세스를 제어하고 모니터링할 수 있도록 MCP 도구를 사용하는 에이전트에 대해 별도의 ID를 만드는 것이 좋습니다.

MCP 서버는 SCM 토큰이나 기타 사용자 인증 정보를 에이전트에 반환하지 않습니다. Developer Connect는 각 연결에 저장된 사용자 인증 정보를 사용하여 SCM 제공업체를 호출합니다. 에이전트가 사용할 수 있는 저장소를 제한하려면 특정 연결에 대한 역할을 부여하거나 태그 및 거부 정책을 사용합니다.

인증에 대한 자세한 내용은 MCP 서버에 인증을 참고하세요.

Developer Connect MCP OAuth 범위

OAuth 2.0은 범위와 사용자 인증 정보를 사용하여 인증된 주 구성원이 리소스에 대해 특정 작업을 수행할 수 있는 권한이 있는지 확인합니다. Google의 OAuth 2.0 범위에 대한 자세한 내용은 OAuth 2.0을 사용하여 Google API에 액세스를 참조하세요.

Developer Connect에는 다음과 같은 MCP 도구 OAuth 범위가 있습니다.

Google Cloud CLI의 범위 URI	설명
`https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform`	모든 Google Cloud 리소스에 대한 전체 액세스 권한입니다.

도구 호출 중에 액세스하는 리소스에 추가 권한이 필요할 수 있습니다. Developer Connect에 필요한 역할 및 권한 목록을 보려면 IAM으로 액세스 제어를 참조하세요.

Developer Connect MCP 서버를 사용하도록 MCP 클라이언트 구성

Claude 또는 Antigravity와 같은 AI 애플리케이션 및 에이전트는 단일 MCP 서버에 연결되는 MCP 클라이언트를 인스턴스화할 수 있습니다. AI 애플리케이션은 서로 다른 MCP 서버에 연결하는 여러 클라이언트를 가질 수 있습니다. 애플리케이션이 클라이언트별 안내에 나열되지 않은 경우 다음 정보를 사용하여 대부분의 애플리케이션에서 연결할 수 있습니다.

서버 이름: Developer Connect MCP 서버
서버 URL 또는 엔드포인트: https://developerconnect.googleapis.com/mcp. Developer Connect MCP 서버는 전역 엔드포인트에서만 사용할 수 있습니다.
전송: 스트리밍 가능한 HTTP
인증 세부정보: 인증 방법에 따라 Google Cloud 사용자 인증 정보, OAuth 클라이언트 ID 및 보안 비밀번호 또는 에이전트 ID 및 사용자 인증 정보를 입력할 수 있습니다. 인증에 대한 자세한 내용은 MCP 서버에 인증을 참조하세요.
OAuth 범위: Developer Connect MCP 서버에 연결할 때 사용할 OAuth 2.0 범위입니다.

MCP 서버 설정 및 연결에 관한 애플리케이션별 안내는 클라이언트별 안내를 참고하세요.

일반적인 안내는 다음 리소스를 참고하세요.

사용 가능한 도구

Developer Connect MCP 서버에 사용 가능한 MCP 도구 및 해당 설명의 세부정보를 보려면 Developer Connect MCP 참조를 확인하세요.

대부분의 도구는 projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connections/CONNECTION_ID/gitRepositoryLinks/LINK_ID 형식의 Git 저장소 링크의 리소스 이름을 사용합니다. 에이전트는 list-connections 및 list-repo-links 도구를 사용하여 이를 찾을 수 있습니다.

fetch-repo-commit 및 diff-repo-commit 도구는 기본적으로 파일 경로와 변경 상태만 반환합니다. 줄별 변경사항도 반환하려면 path_filters를 전달합니다(예: 모든 파일의 경우 ["**"]).

도구 나열

MCP 검사기를 사용하여 도구를 나열하거나 Developer Connect 원격 MCP 서버에 tools/list HTTP 요청을 직접 전송합니다. tools/list 메서드에는 인증이 필요하지 않습니다.

curl -X POST https://developerconnect.googleapis.com/mcp \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list"
    }'

사용 사례

AI 에이전트 또는 IDE 어시스턴트를 Developer Connect MCP 서버에 연결하면 자연어를 사용하여 SCM 제공업체 전반에서 코드를 검토하고 변경할 수 있습니다.

다음 사용 사례에 Developer Connect MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

변경사항 검토: 에이전트가 두 브랜치 또는 커밋 간의 커밋과 차이점을 읽고 요약하거나 검토하도록 합니다.
코드 기록 조사: 파일의 특정 줄을 변경한 커밋을 찾고 커밋 메시지를 읽습니다.
pull 요청 워크플로 자동화: pull 요청을 열고, 토론 및 인라인 검토 댓글을 추가하고, pull 요청을 업데이트하거나 닫습니다. 프리뷰 기간에는 승인된 프로젝트에서만 이 사용 사례를 사용할 수 있습니다.

프롬프트 예시

다음은 연결된 AI 애플리케이션에서 사용할 수 있는 프롬프트 예시입니다.

변경사항 요약: "https://github.com/my-org/my-repo에서 main와 feature/login의 차이점을 요약해 줘."
pull 요청 검토: "my-repo의 pull 요청 #42에서 변경된 파일을 나열하고 오류 처리가 누락된 함수를 지적해 줘."
줄 추적: "main에서 service.go의 10~20번째 줄을 마지막으로 변경한 사람은 누구이며 그 이유는 무엇인가요?"

다음 프롬프트는 미리보기 기간 동안 승인된 프로젝트에서만 사용할 수 있는 도구를 사용합니다.

pull 요청 열기: "my-repo에서 feature/login에서 main로 '로그인 페이지 추가'라는 제목의 pull 요청을 열어 줘."
pull 요청에 댓글 달기: "pull 요청 #42의 auth.go 45번째 줄에 더 나은 오류 처리를 제안하는 인라인 댓글을 추가해 줘."

선택적 보안 및 안전 구성

MCP는 MCP 도구로 수행할 수 있는 다양한 작업으로 인해 새로운 보안 위험과 고려사항을 도입합니다. 이러한 위험을 최소화하고 관리하기 위해Google Cloud 는 Google Cloud조직 또는 프로젝트에서 MCP 도구 사용을 제어할 수 있는 기본 설정과 맞춤설정 가능한 정책을 제공합니다.

MCP 보안 및 거버넌스에 대한 자세한 내용은 AI 보안 및 안전을 참조하세요.

Model Armor 사용

Model Armor는 AI 애플리케이션의 보안과 안전을 강화하도록 설계된Google Cloud 서비스입니다. LLM 프롬프트와 응답을 선제적으로 검사하고, 다양한 위험으로부터 보호하며, 책임감 있는 AI 개발 관행을 지원합니다. 클라우드 환경에 AI를 배포하든 외부 클라우드 제공업체에 배포하든 Model Armor를 사용하면 악의적인 입력을 차단하고, 콘텐츠 안전을 확인하고, 민감한 정보를 보호하고, 규정 준수를 유지하고, 다양한 AI 환경 전반에서 AI 안전 및 보안 정책을 일관되게 적용할 수 있습니다.

로깅이 사용 설정된 상태에서 Model Armor가 사용 설정되면 Model Armor는 전체 페이로드를 로깅합니다. 이로 인해 로그에 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.

Model Armor로의 MCP 요청 라우팅

Developer Connect MCP 서버는 관할권 간 라우팅을 사용하는 전역 엔드포인트에서만 사용할 수 있습니다. Model Armor를 사용 설정하면 MCP 서버는 항상 Model Armor에 요청과 응답을 전송합니다. 다른 MCP 서버의 동작에 대한 자세한 내용은 Model Armor 지원 제품을 참조하세요.

도구 응답에는 소스 코드와 diff가 포함되는 경우가 많습니다. Sensitive Data Protection 익명화는 코드의 식별자를 변경할 수 있으므로 차이가 무효화됩니다. 에이전트가 코드를 사용하는 경우 Developer Connect의 Model Armor 구성에서 Sensitive Data Protection을 사용 중지하고 프롬프트 인젝션 및 탈옥 감지, 악성 URL 감지, 책임감 있는 AI 필터를 사용하는 것이 좋습니다.

Model Armor 사용 설정

Model Armor를 사용하려면 먼저 Model Armor API를 사용 설정해야 합니다.

콘솔

Model Armor API가 아직 사용 설정되지 않았으면 사용 설정합니다.
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 필요합니다. 프로젝트를 만든 경우 소유자 역할(roles/owner)을 통해 이 권한이 이미 있을 수 있습니다. 그렇지 않으면 서비스 사용량 관리자 역할(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)을 통해 이 권한을 얻을 수 있습니다. 역할 부여 방법 알아보기
API 사용 설정하기
Model Armor를 활성화할 프로젝트를 선택합니다.

gcloud

시작하기 전에 Model Armor API와 함께 Google Cloud CLI를 사용하여 다음 단계를 따르세요.

Google Cloud CLI를 설치한 후 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인합니다. 로그인한 후 다음 명령어를 실행하여 Google Cloud CLI를 초기화합니다.
```
gcloud init
```
다음 명령어를 실행하여 Model Armor 서비스의 API 엔드포인트를 설정합니다.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
LOCATION을 Model Armor를 사용하려는 리전으로 바꿉니다.

MCP 서버 보호 구성

Model Armor 최소 기준 설정을 사용하여 MCP 도구 호출 및 응답을 보호할 수 있습니다. 최소 기준 설정은 프로젝트 전반에 적용되는 최소 보안 필터를 정의합니다. 이 구성은 프로젝트 내의 모든 MCP 도구 호출 및 응답에 일관된 필터 집합을 적용합니다.

MCP 정제가 사용 설정된 Model Armor 최소 기준 설정을 설정합니다. 자세한 내용은 Model Armor 최소 기준 설정 구성을 참조하세요.

다음 명령어 예시를 참고하세요.

gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--enable-floor-setting-enforcement=TRUE \
--add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \
--google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \
--enable-google-mcp-server-cloud-logging \
--malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \
--add-rai-settings-filters='[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]'

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

다음 설정을 참고하세요.

INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP 서버의 콘텐츠를 검사하고 필터와 일치하는 프롬프트 및 대답을 차단하는 시정 조치 유형입니다.
ENABLEDI will use these as hints for our translations.
MEDIUM_AND_ABOVE: 책임감 있는 AI - 위험 필터 설정의 신뢰도 수준입니다. 이 설정을 수정할 수 있지만 값이 낮을수록 거짓양성이 더 많이 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 Model Armor 신뢰도 수준을 참조하세요.

Model Armor를 사용한 MCP 트래픽 스캔 사용 중지

프로젝트의 하한 설정에 따라 Google MCP 서버를 오가는 트래픽을 Model Armor가 자동으로 스캔하지 않도록 하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다. Model Armor는 이 프로젝트의 하한선 설정에 정의된 규칙을 Google MCP 서버 트래픽에 자동으로 적용하지 않습니다.

Model Armor 하한 설정 및 일반 구성은 MCP뿐만 아니라 다른 요소에도 영향을 미칠 수 있습니다. Model Armor는 Vertex AI와 같은 서비스와 통합되므로 최소 기준 설정을 변경하면 MCP뿐만 아니라 모든 통합 서비스에서 트래픽 스캔 및 안전 동작에 영향을 미칠 수 있습니다.

IAM 정책으로 MCP 사용 제어

Identity and Access Management(IAM) 거부 정책 및 허용 정책은 Google Cloud 및 Google MCP 서버를 보호하는 데 도움이 됩니다.

다음을 기준으로 액세스를 허용하거나 거부하여 여러 기준을 결합하여 맞춤설정된 보안 및 거버넌스 정책을 빌드할 수 있습니다.

주 구성원입니다.
읽기 전용 속성과 같은 도구 속성
서비스 이름 또는 도구 이름입니다.
애플리케이션의 OAuth 클라이언트 ID입니다.

자세한 내용은 Identity and Access Management를 사용한 MCP 사용 제어를 참조하세요.

다음 단계

Developer Connect MCP 참고 문서를 검토합니다.
Google Cloud MCP 서버에 대해 자세히 알아보세요.
IAM으로 액세스 제어 자세히 알아보기