MCP 서버

MCP란 무엇인가요?

Model Context Protocol (MCP)는 Anthropic이 개발한 오픈 표준으로, AI 어시스턴트가 외부 도구 및 데이터 소스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 합니다. MCP는 범용 어댑터와 같습니다 — Cursor, Claude Desktop, Claude Code와 같은 AI 기반 IDE가 서드파티 서비스, API 및 데이터에 원활하게 연결할 수 있도록 해줍니다.

MCP를 사용하면 개발자는 AI 어시스턴트의 기능을 단순한 코드 완성 이상으로 확장할 수 있습니다: 문서 검색, 이미지·비디오·오디오·3D 모델 생성, LLM과의 상호작용 등 — 코딩 환경 내에서 자연어 명령을 통해 모든 것이 가능합니다.

Atlas Cloud MCP 서버

Atlas Cloud는 Atlas Cloud의 AI API 플랫폼의 모든 기능을 IDE에 직접 가져오는 공식 MCP 서버 (npm의 atlascloud-mcp)를 제공합니다. 이미지, 비디오, 3D, 오디오(TTS), 대규모 언어 모델을 아우르는 400개 이상의 AI 모델을 사용할 수 있으며, 브라우저 탭을 전환하거나 API 호출을 수동으로 작성할 필요 없이 모든 것에 접근할 수 있습니다.

GitHub 리포지토리: AtlasCloudAI/mcp-server

지원 모델

• 🎬 비디오 — Seedance 2.0 · Kling 3 · Sora 2 · Veo 3.1 · HappyHorse 1 · Grok Imagine 1.5 · Wan 2.7
• 🎨 이미지 — Nano Banana 2/Pro · GPT Image 2 · Flux 2 · Seedream 5
• 🧊 3D — Hunyuan 3D image-to-3D / text-to-3D
• 💬 LLM — Claude · GPT · DeepSeek · MiniMax · Kimi · GLM · Qwen
• 🔊 오디오 (TTS) — Seed Audio · xAI/Grok TTS · ElevenLabs

전체 카탈로그는 Models 페이지에서 확인하세요.

주요 기능

• 문서 검색 — IDE에서 직접 Atlas Cloud 문서, 모델 및 API 레퍼런스를 검색할 수 있습니다
• 모델 탐색 — 가격 및 기능 정보를 포함한 400개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 조회하고 살펴볼 수 있으며, 유형별(Text/Image/Video/Audio) 필터링이 가능합니다
• 이미지 생성 — Nano Banana, GPT Image 2, Flux 2, Seedream 등의 모델을 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다
• 비디오 생성 — Seedance, Kling, Sora, Veo, Wan 등의 모델을 사용하여 비디오를 생성할 수 있습니다
• 3D 생성 — Hunyuan 3D로 텍스트나 사진을 3D 모델(GLB/OBJ/USDZ)로 변환할 수 있습니다
• 오디오 생성 (TTS) — Seed Audio, xAI/Grok TTS, ElevenLabs 등으로 음성을 합성할 수 있습니다
• 빠른 생성 — 키워드로 알맞은 모델을 자동으로 찾고 파라미터를 구성하는 원스텝 이미지/비디오/오디오 생성
• 미디어 업로드 — 로컬 파일을 업로드해 이미지 편집이나 image-to-video 워크플로에서 사용할 URL을 얻을 수 있습니다
• LLM 채팅 — Claude, GPT, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM 등 LLM 모델과 채팅할 수 있습니다 (OpenAI 호환)
• 잔액 및 사용량 — Atlas Cloud Public API를 통해 계정 잔액, 일별 사용량, 비용 내역을 확인할 수 있습니다
• 동적 스키마 — 각 모델의 파라미터 스키마를 자동으로 가져와 제출 전에 파라미터를 검증하므로, 잘못된 요청은 크레딧을 소모하지 않고 빠르게 실패합니다

사전 요구사항

Atlas Cloud MCP 서버를 설정하기 전에 다음을 준비하세요:

• Node.js 18 이상 — Node.js 다운로드
• Atlas Cloud API 키 — atlascloud.ai에서 가입하고 키를 받으세요

설정

CLI 에이전트 (한 줄 설치)

가장 빠른 방법입니다 — 아래 AI 코딩 에이전트는 명령 한 줄로 서버를 추가할 수 있습니다:

# Claude Code
claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# OpenAI Codex CLI
codex mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Gemini CLI
gemini mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Goose CLI
goose mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

그런 다음 API 키를 환경 변수로 설정합니다:

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

터미널 세션 간에 API 키를 유지하려면 셸 프로필(~/.bashrc, ~/.zshrc 등)에 export 명령을 추가하세요.

Cursor

~/.cursor/mcp.json 파일을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursor를 재시작하여 변경사항을 적용합니다.

Claude Desktop

설정 파일을 엽니다:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

MCP 서버 설정을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop을 재시작하여 변경사항을 적용합니다.

Windsurf

Windsurf MCP 설정에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Codex

위의 한 줄 설치를 권장하며, 또는 Codex 설정 파일 ~/.codex/config.toml을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

[mcp_servers.atlascloud]
command = "npx"
args = ["-y", "atlascloud-mcp"]

[mcp_servers.atlascloud.env]
ATLASCLOUD_API_KEY = "your-api-key-here"

Gemini CLI

위의 한 줄 설치를 권장하며, 또는 Gemini 설정 파일 ~/.gemini/settings.json을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Kilo Code

프로젝트 수준 설정 파일 .kilocode/mcp.json을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

OpenCode

OpenCode 설정 파일 opencode.json을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcp": {
    "atlascloud": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "atlascloud-mcp"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

기타 MCP 클라이언트

동일한 JSON 설정이 모든 MCP 호환 클라이언트에서 작동합니다:

사용 가능한 도구

Atlas Cloud MCP 서버는 AI 어시스턴트가 사용할 수 있는 13가지 도구를 제공합니다:

참고: 잔액, 사용량 및 비용 도구는 Atlas Cloud Public API (https://api.atlascloud.ai/public/v1)를 기반으로 하므로, IDE를 벗어나지 않고도 지출과 할당량을 점검할 수 있습니다.

사용 예시

설정이 완료되면 자연어를 통해 Atlas Cloud와 상호작용할 수 있습니다:

모델 검색

• "Atlas Cloud에서 비디오 생성 모델을 검색해 주세요"
• "모든 이미지 생성 모델과 가격을 보여주세요"
• "DeepSeek V3 모델에 대한 세부사항을 알려주세요"

이미지 생성

"Seedream을 사용하여 우주에 있는 고양이 이미지를 생성해 주세요"

어시스턴트가 수행하는 작업:

1. atlas_list_models를 사용하여 Seedream 이미지 모델을 찾습니다
2. atlas_get_model_info를 사용하여 모델의 파라미터를 가져옵니다
3. atlas_generate_image를 올바른 파라미터로 호출합니다

비디오 생성

"Kling v3를 사용하여 로켓 발사 영상을 만들어 주세요"

어시스턴트가 수행하는 작업:

1. Kling 비디오 모델을 찾습니다
2. 필수 파라미터를 파악하기 위해 스키마를 가져옵니다
3. atlas_generate_video를 적절한 파라미터로 호출합니다

편집 또는 비디오 생성을 위한 로컬 이미지 업로드

"이 이미지 /Users/me/photos/cat.jpg 를 편집해서 모자를 씌워 주세요"

어시스턴트가 수행하는 작업:

1. atlas_upload_media를 사용하여 로컬 파일을 업로드하고 URL을 얻습니다
2. 이미지 편집 모델을 찾습니다
3. 업로드된 URL로 atlas_generate_image를 호출합니다

참고: 업로드된 파일은 Atlas Cloud 생성 작업에서 임시로 사용하기 위한 용도입니다. 파일은 주기적으로 정리될 수 있습니다. 영구 파일 호스팅 용도로 사용하지 마세요 — 남용 시 API 키가 정지될 수 있습니다.

음성 생성 (TTS)

"Seed Audio로 이 문장을 읽어 주세요: Welcome to Atlas Cloud"

어시스턴트가 수행하는 작업:

1. atlas_list_models를 type="Audio"로 사용하여 TTS 모델을 찾습니다
2. 합성할 텍스트로 atlas_generate_audio를 호출합니다
3. atlas_get_prediction을 사용하여 생성된 오디오 URL을 가져옵니다

3D 모델 생성

"Hunyuan 3D로 이 제품 사진을 3D 모델로 변환해 주세요"

3D 모델은 Image 유형 모델이므로, 어시스턴트가 image 파라미터와 함께 atlas_generate_image를 호출하고 atlas_get_prediction을 통해 GLB/OBJ/USDZ 파일을 가져옵니다.

LLM과 채팅

"DeepSeek V3에게 양자 컴퓨팅을 설명해 달라고 해주세요"

어시스턴트가 atlas_chat을 사용하여 DeepSeek 모델과 대화합니다.

잔액 및 사용량 확인

"Atlas Cloud 크레딧이 얼마나 남았고, 이번 달에 얼마나 썼나요?"

어시스턴트가 atlas_get_balance로 현재 잔액을 조회하고 atlas_get_model_costs로 지출 내역을 확인합니다.

문제 해결

일반적인 문제

npx 실행 시 "Command not found" 오류

Node.js 18 이상이 설치되어 있고 npx가 PATH에서 사용 가능한지 확인하세요:

node --version  # Should be 18.x or higher
npx --version   # Should output a version number

"Invalid API Key" 오류

API 키가 올바르게 설정되어 있는지 확인하세요:

echo $ATLASCLOUD_API_KEY  # Should output your key

비어 있다면 다시 설정하고 추가 공백이나 따옴표가 없는지 확인하세요.

IDE에 MCP 서버가 표시되지 않는 경우

• 설정을 추가한 후 IDE를 재시작했는지 확인하세요
• 설정 파일의 JSON 구문을 다시 확인하세요
• 설정 파일이 IDE에 맞는 올바른 위치에 있는지 확인하세요

도움 받기

• GitHub Issues: AtlasCloudAI/mcp-server/issues
• Atlas Cloud 지원팀: 문의하기

더 많은 Atlas Cloud 도구

다른 통합 방식을 선호하시나요? Atlas Cloud는 다음도 제공합니다:

• CLI — 터미널에서 Atlas Cloud 사용: atlascloud-cli
• Skills — Claude Code 및 기타 스킬 호환 에이전트를 위한 Skills 패키지: atlas-cloud-skills
• ComfyUI 노드 — atlascloud_comfyui
• n8n 노드 — n8n-nodes-atlascloud

FAQ

MCP 서버는 무료인가요?

MCP 서버 자체는 무료이며 오픈소스(MIT 라이선스)입니다. 사용하는 모델에 따라 Atlas Cloud API 사용료만 지불하면 됩니다. 자세한 내용은 모델 가격을 확인하세요.

어떤 AI 모델에 접근할 수 있나요?

비디오 모델(Seedance, Kling, Sora, Veo, Wan), 이미지 모델(Nano Banana, GPT Image, FLUX, Seedream), 3D 모델(Hunyuan 3D), TTS 모델(Seed Audio, xAI/Grok TTS, ElevenLabs), LLM(Claude, GPT, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax)을 포함하여 Atlas Cloud에서 사용 가능한 400개 이상의 모든 모델에 접근할 수 있습니다. 전체 목록은 모델 페이지를 방문하세요.

Node.js 외에 다른 것을 설치해야 하나요?

아니요. MCP 서버는 npm을 통해 배포되며 npx를 사용하여 실행되므로 패키지를 자동으로 다운로드하고 실행합니다. 전역 설치가 필요하지 않습니다.

다른 IDE에서 MCP 서버를 사용할 수 있나요?

MCP 서버는 Model Context Protocol을 지원하는 모든 IDE 또는 애플리케이션에서 작동합니다. 현재 지원: Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Goose, Windsurf, Kilo Code, OpenCode, Cline, Continue, VS Code (Copilot), Trae, JetBrains IDEs, ChatGPT Desktop, Amazon Q Developer 및 Roo Code.

내 API 키는 안전한가요?

API 키는 IDE의 설정 파일에 로컬로 저장되며 Atlas Cloud의 API 엔드포인트에만 전송됩니다. MCP 서버는 API 키를 수집, 기록 또는 서드파티 서비스에 전송하지 않습니다.