MCP 기반 AI 도구 플랫폼 비교: Smithery.ai vs Pulsemcp.com

 

 

AI 활용이 고도화되면서, 다양한 도구와 기능을 한 번에 연결하고 관리할 수 있는
Model Context Protocol(MCP) 생태계가 주목받고 있습니다.

MCP는 AI 모델이 외부 데이터나 서비스에 안전하게 접근할 수 있도록 돕는 표준 프로토콜입니다.
오늘은 MCP 관련 플랫폼 중 Smithery.ai와 Pulsmcp.com의 특징과 차이점을 살펴보겠습니다.

 

1. Smithery.ai — MCP 서버 레지스트리 & 개발자 도구 허브

Smithery.ai는 AI 프롬프트 마켓플레이스가 아니라, MCP 서버 레지스트리를 제공하는 개발자 중심 플랫폼입니다.
여기서 ‘MCP 서버’란, 검색 엔진, 데이터베이스, 클라우드 문서, API 등 다양한 기능을 AI 모델과 연결해 주는 모듈을 의미합니다.

https://smithery.ai/

 주요 기능

• MCP 서버 검색·설치
  검색, GitHub, Google Drive, SQL 데이터베이스 등 다양한 서버를 쉽게 찾고 설치 가능.
• 개발자 공유 허브
  MCP 서버를 배포하고, 다른 개발자가 만든 서버를 공유·활용할 수 있습니다.
• Claude·Cursor 연동 지원
  Smithery에서 찾은 MCP 서버를 Claude AI나 Cursor IDE에서 바로 적용할 수 있습니다.

  

 

장점

• 다양한 AI 기능을 한곳에서 탐색 가능
• Claude와의 직접 연동으로 작업 효율 향상
• 개발자와 AI 사용자 모두 활용 가능

 

 

Pulsemcp.com — MCP 커뮤니티 & 정보 허브

Pulsemcp.com은 MCP 서버 자체를 판매·거래하는 플랫폼이 아니라,
MCP 관련 정보와 소식을 공유하는 커뮤니티 허브입니다.
MCP 생태계의 새로운 서버, 기능 업데이트, 활용 사례 등을 뉴스레터와 웹사이트를 통해 소개합니다.

 

 주요 기능

• MCP 뉴스레터 발행
  최신 MCP 서버 출시, 업데이트, 활용 팁을 정기적으로 제공합니다.
• 커뮤니티 정보 공유
  MCP 관련 개발자·사용자 커뮤니티를 연결하고 사례를 소개합니다.
• 신규 기능 소개
  실험적인 MCP 서버나 흥미로운 프로젝트를 발굴해 알립니다.

장점

• MCP 최신 동향을 한 번에 파악 가능
• 커뮤니티 중심 정보 공유
• 다양한 사용 사례 발굴

3. 비교 정리

 

성격	MCP 서버 레지스트리 & 설치 플랫폼	MCP 커뮤니티·뉴스레터
주요 기능	MCP 서버 검색, 설치, 공유	MCP 최신 소식·활용 사례 공유
타겟 사용자	MCP 서버 개발자 & 활용자	MCP 관심 사용자 & 정보 탐색자
강점	Claude·Cursor 연동, 서버 설치 간소화	최신 동향·트렌드 파악

4. 결론

• Smithery.ai는 MCP 서버를 직접 설치하고 활용하려는 개발자·AI 사용자에게 적합합니다.
  특히 Claude AI와 Cursor IDE를 자주 쓰는 사람에게 효율적입니다.
• Pulsmcp.com은 MCP 생태계의 흐름을 빠르게 파악하고, 새로운 아이디어나 사례를 얻고 싶은 사용자에게 좋습니다.

MCP 기반 생태계는 앞으로 더 많은 AI 서비스와 연결되며 확장될 가능성이 큽니다.
따라서 두 플랫폼을 함께 활용하면, 최신 정보를 얻으면서도 필요한 MCP 서버를 바로 적용하는
완전한 MCP 워크플로우를 만들 수 있습니다.

 

 MCP 사용 예시 1 — Claude에서 Google Drive 데이터 불러오기

상황
마케팅 팀의 분석 담당자 A씨는 Claude AI를 이용해 월간 보고서를 자동 작성하려고 합니다.
그런데 보고서 데이터가 전부 Google Drive 스프레드시트에 저장되어 있습니다.

1. Smithery.ai에서 Google Drive MCP 서버를 검색·설치. 

2. claude에 해당 mcp 서버 연결

3. claude 대화창에서 명령 실행

4. claude가 스프레드시트 읽고 데이터 요약  작성 자동 수행

효과

• 파일 다운로드/업로드 과정 없이 실시간 데이터 사용 가능.
• 보고서 작성 시간을 30분 → 5분으로 단축.

MCP 사용 예시 2 — 개발자가 API 데이터로 코드 생성

상황
개발자 B씨는 고객 주문 내역을 기반으로 추천 상품 리스트를 생성하는 기능을 만들고자 합니다.
주문 데이터는 회사 API 서버에 있습니다.

MCP 활용 과정

1. 자체 Order API MCP 서버를 만들어 Smithery.ai에 등록.
2. Claude에 MCP 서버 연결.
3. Claude 대화창에서
4. Claude가 API 응답 데이터를 분석하고, 추천 알고리즘에 맞춘 코드 스니펫을 자동 생성.

효과

• 데이터 접근과 코드 생성이 한 환경에서 이루어져 개발 속도 향상.
• 반복 테스트 과정이 훨씬 간단해짐.

MCP 사용 예시 3 — 문서 자동 번역·정리

상황
컨텐츠 매니저 C씨는 해외 파트너가 보낸 수십 개의 PDF 문서를 번역하고 요약해야 합니다.

MCP 활용 과정

1. Smithery.ai에서 Local File MCP 서버와 번역 API MCP 서버 설치.
2. Claude에 두 서버를 연결.
3. 번역과 요약이 한 번에 완료.

효과

• 문서당 처리 시간 수 분에서 수 초로 단축.
• 번역→요약의 연속 작업이 자동화됨.

 

참고로 local computer 를 자동으로 사용하는 방법의 MCP 는 "desktop commander" 를 사용합니다.

 

다음에는 스미더리에서 api 키 받는 방법과 유용한 MCP 를 소개하고

실제로 어떻게 설정하고 사용하는지 알려 드리겠습니다.

 

좋은 하루 보내세요