NotebookLM으로 내가 쓸만한 MCP 서버 찾기
Anthropic이 만든 MCP(Model Context Protocol)는 요새 AI 업계에서 가장 핫한 키워드 중 하나죠. API가 있는 서비스라면 누구나 MCP 서버를 제공해줄 수 있기 때문이기도 한데요. 그래서인지 공식, 비공식 가리지 않고 이미 수천개의 서버가 등장했고 지금도 계속 늘어나고 있습니다. 서버 목록을 큐레이션해주는 깃헙 저장소와 서비스도 아주 많아요.
이렇게 감당 안되게 서버가 많다보니, MCP 개념도 이미 잡히고 유용하다는 걸 인지한 분들조차도 따라가기가 벅차다는 말을 몇번 들었습니다. 저도 그랬고요.
그러던 차에 패스트캠퍼스 바이브 코딩 강의와 MCP 관련 세미나를 준비하면서, NotebookLM을 이용해 이 '발견'을 더 쉽게 할 방법을 하나 고안해서 이렇게 공유드립니다.
NotebookLM 활용하기
아래 파일을 다운받고, NotebookLM에 소스로 올린 다음 이런 식으로 질문해보세요.
나는 <주제> 에 관심이 있어. 나에게 도움이 될 만한 MCP 서버를 카테고리와 함께 추천해줄래?
그리고 추천받은 카테고리와 서버를 Awesome MCP Servers 깃헙 저장소에서 찾아보신 뒤 사용하시면 됩니다.
참고로 저는 이렇게 질문했습니다.
나는 AI의 도움을 받아 웹앱을 개발하고 수익화하는 데 관심이 있어서 이 주제로 자주 LLM과 얘기하곤 해. 여기에 도움이 될 만한, 즉 내가 클로드 같은 MCP 클라이언트에 연결할 만한 서버를 카테고리와 함께 추천해줄래?
메모리 기능 활용하기
NotebookLM 대신, 메모리 기능이 있는 ChatGPT나 Gemini에 이 파일을 업로드하고 질문하시는 것도 괜찮습니다. 주제를 알려줄 필요 없다는 장점이 있죠.
지금까지 너와 대화한 걸 바탕으로, 이 파일의 Model Context Protocol 서버 목록 중 내가 연결하면 좋을 만한 카테고리와 서버를 추천해줄래?
다만 소스 파일 크기가 그리 작지는 않고, 정확한 출처로 답변받는 게 중요할 거라 저는 NotebookLM이 더 좋은 선택이라고 봅니다.
번외: 서버 목록 파일은 어떻게 만들었나?
- Awesome MCP Servers 깃헙 저장소에서 리드미 파일 다운로드 (53.k stars)
- 서버 목록만 남기고, 정규화되지 않은 포맷 수동으로 맞춤
- 정규표현식을 이용해 링크와 이모지를 비롯한 불필요한 텍스트 제거 (LLM이 읽기 편하게)
계속 업데이트되는 깃헙 저장소라서 얼마 지나지 않아 이 파일도 outdated될 거라, 나중에 기회 되면 1~3도 자동화를 해볼 생각입니다.
누구나 나만의 과외선생님을 만들 수 있어서 아주 좋네요. 딱 3개만 하면 되겠습니다.
- 과외선생님을 내가 만들 수 있다는 인식
- 과외선생님이 되어줄 좋은 자료 찾고, 읽기 쉽게 정제
- 선생님이 과외 잘 해주게 프롬프팅
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