AI news

phone mcp(model context protocol) in open webui, claude 사용법 상세 정리

King

28 6월 2025 — 5 min read

MCP(Model Context Protocol) 및 Open WebUI, Claude 사용법 상세 가이드

MCP(Model Context Protocol)은 AI 모델이 외부 툴이나 데이터와 안전하게 상호작용할 수 있게 설계된 오픈소스 프로토콜입니다. Open WebUI는 다양한 LLM(대형언어모델)을 통합·관리하며, MCP를 통해 Claude 같은 모델이나 여러 외부 도구 호출을 지원합니다. 아래에서 MCP의 개념부터 Open WebUI 및 Claude 활용, 실제 사용 예시까지 상세히 안내합니다.

MCP란 무엇인가?

MCP는 2024년 11월 Anthropic에서 발표한 오픈소스 프로토콜로, AI(LLM)이 외부 도구를 안전하게 사용할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
기존에도 AI가 외부 플러그인을 호출하는 구조는 있었지만, MCP는 개방성과 보안, 표준화를 강조하여 커뮤니티의 다양한 참여를 촉진하고 있습니다.
이를 통해 AI는 코드 실행, 시간 조회, 이미지 생성 등 다양한 기능을 쉽고, 안전하게 사용할 수 있습니다[2].

Open WebUI와 MCP의 연동 구조

Open WebUI는 자체 UI 및 API 서버를 통해 다양한 LLM(클라우드/로컬)과 연동합니다.
MCP와의 연결은 mcpo라는 MCP-to-OpenAPI 프록시 서버를 통해 이뤄집니다.
Open WebUI에서 mcpo를 설정하면, MCP 서버의 각종 기능을 Open WebUI 채팅 인터페이스 및 API에서 직접 활용할 수 있습니다.
이 구조를 통해 예를 들면, Claude가 실시간 웹검색, 코드 실행, 외부API 호출 등 다양한 확장 작업을 안전하게 처리할 수 있습니다[1][3][4].

설치 및 환경 구성(예시)

1. 필요 도구 준비

Docker, Docker Compose 설치
NVIDIA GPU 및 드라이버(지원 모델 실행을 위함)
(로컬 LLM 활용 시) Ollama 등 로컬 모델 배포 도구

2. Open WebUI 설치

docker run -d -p 3000:8080 --gpus all -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

위 명령으로 Open WebUI를 설치하고 실행합니다[2][5].

3. MCP 서버 및 mcpo 프록시 설정

MCP 서버(MCP 지원 기능 실행용)와 mcpo(MCP ↔ Open WebUI 브릿지) 컨테이너를 추가로 배포합니다.
환경변수(.env 파일)를 통해 API 키 등 민감 정보를 관리합니다[4].

예시 mcpo 설정(json):

"mcpServers": {
  "open-webui-mcpo": {
    "args": [
      "--port",
      "8000",
      "--api-key",
      "{{config.API_KEY}}",
      "--",
      "your_mcp_server_command"
    ],
    "command": "mcpo"
  }
}

Open WebUI에서 Claude 및 MCP 활용법

1. Claude 연결

Open WebUI에서 Claude API 키를 등록해 별도 프로필로 사용할 수 있습니다.
Ollama 등으로 로컬 모델도 동시에 연결 가능하여, Claude/로컬 LLM을 자유롭게 선택하며 채팅이 가능합니다[2][5].

2. MCP 기반 기능 활용

채팅 입력창에서 자연어로 “코드 실행”, “현재 시간 알려줘”, “이 URL 요약해줘” 등 명령을 입력하면, MCP를 통해 해당 도구가 호출되어 결과가 반환됩니다.
MCP 플러그인은 Open WebUI의 사이드바(플러그인/도구 메뉴)에서 활성화하거나, 프롬프트 내 자연어 명령으로 직접 호출할 수도 있습니다[1].

3. 실제 사용 예시

로컬 html 문서 요약: “이 html 문서 요약해줘” → MCP 서버에서 문서 파싱 및 요약 후 결과 반환[2].
SDXL 이미지 생성: “cat이 있는 사진 그려줘” → MCP의 이미지 생성 툴 호출
파이썬 코드 실행: "아래 코드를 실행해서 결과 알려줘." → 코드를 MCP로 전송해 안전하게 실행 후 결과 반환[1].

MCP 통합의 장점

LLM의 기능 확장성: Claude 등 대형언어모델로 다양한 작업 자동화 및 외부 연동이 용이.
사용자 데이터 보호: 민감 정보와 연동키를 안전하게 별도 관리 가능.
커뮤니티 확장성: 오픈소스 기반이므로 다양한 플러그인 및 기능 개발 참여 가능[4].
복수 LLM/플러그인을 하나의 Open WebUI에서 손쉽게 관리.

정리

MCP는 LLM에 도구적 ‘팔’을 달아주는 표준 프로토콜로, Open WebUI와 mcpo 프록시를 통해 Claude 등 AI가 다양한 외부 기능을 자유롭게 사용할 수 있게 합니다.
Docker 기반 설치와 API 키 관리만 잘하면, 코딩 없이도 강력한 AI 개발 환경과 자동화 도구를 구축할 수 있습니다.

- MCP 기반 Claude 사용은 차세대 AI 개발 및 실무 자동화 트렌드로 자리잡고 있으며, 여러 오픈소스 도구와 연계해 끊임없이 발전하고 있습니다[1][2][4][5].

https://lobehub.com/ko/mcp/joshua-hub-mcpthings2,https://johnny-mh.github.io/blog/open-webui-mcp-fetch/,https://docs.openwebui.com/openapi-servers/mcp/,https://lobehub.com/ko/mcp/open-webui-mcpo,https://www.youtube.com/watch?v=CVOGWjTyTs