# MCP란 무엇입니까?

**Model Context Protocol (MCP)**은 LLM이 구조화된 방식으로 외부 도구를
호출할 수 있게 하는 Anthropic (2024)의 개방 표준입니다. API 문서를
프롬프트에 붙여넣는 대신, MCP 서버에 도구를 등록하고 LLM이 필요할 때
호출합니다 — function calling과 같지만, 표준화되고 클라이언트에 독립적입니다.

## Synapse MCP 서버

Synapse는 모든 Synapse 기능을 다루는 **79개 도구**를 노출하는 공식 MCP
서버 (`synapse-mcp-api` on npm)를 제공합니다:

| 카테고리 | 도구 | 수 |
|----------|-------|-------|
| Memory | recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export | 22 |
| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |
| Scheduler | cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete | 8 |
| Tasks | task_list, task_get, task_create, task_update | 4 |
| Scripts | script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete | 5 |
| Computers | computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete | 9 |
| Push | vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test | 4 |
| User/Mind | register, login, minds_list, mind_create, mind_delete | 5 |
| Utility | time, calc, random | 3 |
| Visualization | graph, tags, compact | 3 |
| Sharing | share, list, revoke | 3 |
| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |
| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |
| **합계** | | **79+** |

## 작동 방식

```
┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐
│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │
│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │
└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
```

1. LLM 클라이언트 (Claude Desktop, Cursor 등)를 구성하여 Synapse MCP 서버 사용
2. 클라이언트가 MCP 서버 시작 (`npx -y synapse-mcp-api@latest`를 통해)
3. MCP 서버가 Mind Key를 사용하여 Synapse API에 연결
4. LLM이 79개 도구 모두를 호출할 수 있는 네이티브 함수로 봄
5. LLM이 무언가를 기억해야 할 때 `memory_store`를 호출 — MCP 서버가 이를 Synapse의 `POST /memory`로 변환

## 전송

Synapse MCP 서버는 세 가지 전송을 지원합니다:

### stdio (로컬, 데스크톱에 권장)

```json
{
  "mcpServers": {
    "synapse": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "synapse-mcp-api@latest"],
      "env": {
        "SYNAPSE_MIND_KEY": "mk_...",
        "SYNAPSE_URL": "https://synapse.schaefer.zone"
      }
    }
  }
}
```

### HTTP/SSE (원격, 다중 테넌트)

MCP 클라이언트를 다음에 연결:

```
URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse
Headers: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY
```

### WebSocket (모바일, 대용량)

```
URL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY
```

## 도구 프로필 (v1.4.0)

더 작은 LLM의 토큰 오버헤드를 줄이기 위해 MCP 서버는 세 가지 도구
프로필을 지원합니다:

| 프로필 | 도구 | 토큰 | 적합한 용도 |
|---------|-------|--------|----------|
| `minimal` | 8 (복합 디스패치) | ~500 | ≤8k 컨텍스트의 자체 호스팅 LLM |
| `standard` | 25 (이름 지정) | ~2,500 | 중간 크기 LLM (Claude Haiku, GPT-3.5) |
| `full` | 119 (전체) | ~8,250 | 대형 LLM (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — 기본값 |

제어 방법:

- 환경 변수: `MCP_PROFILE=minimal|standard|full`
- 헤더: `Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full`

## 지원되는 클라이언트

- [Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — Anthropic의 데스크톱 앱
- [Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — 터미널 코딩 에이전트
- [Cursor](/docs/mcp/cursor) — AI 구동 IDE
- [Continue.dev](/docs/mcp/continue) — 오픈 소스 AI 코딩 어시스턴트
- [Cline](/docs/mcp/claude-code) — VS Code 확장
- 모든 MCP 호환 클라이언트

## MCP 대신 직접 API를 사용하는 이유?

| 접근 방식 | 장점 | 단점 |
|----------|------|------|
| 직접 API | 단순, 추가 계층 없음 | LLM이 URL, 헤더, 인증을 알아야 함 |
| MCP | LLM이 네이티브 도구를 봄, URL 암기 불필요 | 추가 MCP 서버 프로세스 |

대부분의 LLM 에이전트 사용 사례에서 MCP가 더 나은 선택입니다 — LLM이
API 경로나 인증 패턴을 기억할 필요가 없습니다.

## 다음 단계

- [Claude Desktop 설정](/docs/mcp/claude-desktop) — 2분 구성
- [Claude Code 설정](/docs/mcp/claude-code) — 터미널 통합
- [커스텀 MCP 클라이언트](/docs/mcp/custom-client) — 자체 구축