12,534개의 MCP 및 에이전트 스킬 레포지토리 분석: 이 생태계에는 중산층이 없다

원래 MCPMarkets에서 게시됨. 실시간 수치 및 방법론: [mcpmarkets.com/insights].

스냅샷 기준 2026년 10월 17일, MCP 서버 및 에이전트 스킬 생태계에 대한 전체 카탈로그 데이터 분석

우리는 찾을 수 있는 모든 MCP 서버와 에이전트 스킬의 공개 GitHub 데이터를 크롤링하고 분류했으며, 출시 게시물에서 주장하는 모습이 아니라 실제로 이 생태계가 어떤 모습인지 측정했습니다. 해당 카탈로그에는 13,598개의 출판된 항목이 스냅샷 시점에 포함되어 있었으며, 본 분석은 우리가 추출하고 검증할 수 있었던 12,534개의 중복 제거된 항목(MCP 서버 5,945개, 에이전트 스킬 6,589개)을 다루고 있습니다. 이는 약 92%의 커버리지를 의미합니다.

도출되는 그림은 건강한 긴 꼬리가 아닙니다. 매우 높고 매우 좁은 머리 부분, 넓고 미지근한 평야, 그리고 그 사이의 협곡입니다.

먼저 세 가지 발견 사항:

1. 머리 부분이 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 좁습니다. 별(stars) 기준으로 상위 1%의 레포지토리가 모든 서버 측 별의 47.5%(스킬 측에서는 41.7%)를 보유하고 있습니다. 상위 10%가 약 83%를 차지합니다. 지니 계수(Gini): 서버는 0.867, 스킬은 0.882입니다.
2. 중간 부분이 거의 비어 있습니다. MCP 서버의 62.8%는 별이 100개 미만입니다. 중앙값(Median): 64. 평균/중앙값 비율: 8.4배입니다.
3. 스킬이 서버보다 더 활발합니다—그리고 그 차이는 결코 작지 않습니다. 중앙별은 160개 대 64개(2.5배); 스킬 레포지토리의 84.6%는 지난 6개월 이내에 푸시되었으나, 서버는 64.2%였습니다. 서버의 5분의 1은 1~2년 동안 휴면 상태였습니다.

수치로 보는 분석

방법론

데이터는 MCPMarkets 카탈로그(mcpmarkets.com)에서 가져왔으며, GitHub의 공개 API를 통해 별(stars), 라이선스, 주 언어, 마지막 푸시 날짜 및 README 콘텐츠를 출처로 삼았습니다. 숫자를 얼마나 신뢰할 수 있는지에 중요한 세 가지 사항을 명확히 밝힙니다:

• 스냅샷: 2026-10-17. 카탈로그는 우리가 데이터를 가져오는 동안 계속 성장했으며(~3시간 동안 약 690개의 새 항목 추가), 따라서 라이브 데이터셋에 대한 페이지네이션은 경계에서 벗어납니다. 최종적으로 중복이 제거된 12,534개 항목을 확보했는데, 이는 스냅샷 시점에 게시된 13,598개의 약 92%입니다. 분포 지표는 거의 영향을 받지 않았으며, 절대 개수는 약간 낮게 측정되었습니다.
• 서버/스킬 분리는 휴리스틱(heuristic)적입니다. 이는 데이터 수집 시 키워드 및 README의 기능 규칙에서 비롯됩니다. 이로 인해 발생하는 비용은 Limitations를 참조하십시오.
• 스타는 품질이 아닌 관심도의 대리 지표(proxy for attention)입니다. 이는 프로덕션 사용량보다는 HN 스레드, Twitter 게시물, awesome-list 교차 홍보에 따라 증가합니다.

발견 1: 상위 10개 레포지토리가 전체의 약 5분의 1을 차지함

서버 측: 5,945개의 레포지토리, 3,211,236개의 스타. 스타가 어떻게 분포되어 있는지 표로 보여드립니다:

리더보드에는 각주가 필요합니다. #1은 _punkpeye/awesome-mcp-servers_로 96,415개의 스타를 기록한 아우썸 리스트이며, 이는 키워드 규칙에 의해 서버로 분류되었습니다(Limitations에서 더 자세히 다룹니다). 그 뒤를 이어 headroomlabs-ai/headroom (75,471)과 sansan0/trendradar (62,923)가 있습니다.

스킬 측은 상위권에서 더욱 불균형합니다: 상위 10개 레포지토리가 전체 스킬 스타의 15.6%를 차지하며, 카탈로그 전체에서 가장 큰 단일 레포지토리는 스킬 레포지토리이며 openclaw/openclaw가 392,124개의 스타로 서버 측 리더보다 네 배나 많습니다. 그 다음으로 vinta/awesome-python (327,970개, 또 다른 아우썸 리스트)과 obra/superpowers (299,876개)가 있습니다.

주목해야 할 리더보드 항목이 하나 있습니다: anthropics/skills — 181,394개의 스타, 라이선스 필드가 설정되지 않음. 이 프로토콜을 만든 회사조차 공식 예시 레포지토리에 대한 라이선스를 부여하지 않았습니다. 이는 발견 4에서 다룰 주제입니다.

발견 2: 서버의 62.8%가 100스타 미만에서 활동함

헤드 스토리의 뒷부분은 긴 꼬리(long tail)입니다. 서버 측 별점 히스토그램:

이것은 매끄러운 긴 꼬리가 아닙니다. 이것은 협곡이 있는 넓고 온화한 평원입니다: 모든 서버의 3분의 1이 11–50 범위에 위치하고, 두 번째 클러스터가 101–500에 있으며, 그 사이에 눈에 띄게 작은 틈(51–100)이 있고, 이후 네 자리 숫자가 시작되기 전까지 깊은 간격이 있습니다.

서버의 93.1%는 별점이 1,000개 미만입니다. 약 16개 중 1개(6.3%)가 10개 미만이며, 0개를 가진 서버는 단지 229개(3.9%)에 불과합니다. 따라서 "아무도 그것을 보지 않았다"는 경우는 소수 사례입니다. 일반적인 MCP 서버는 사용 중이지만 별점은 거의 받지 못하는 상태로, 한 팀에게는 필수 생산 종속성이지만 다른 모든 사람들에게는 눈에 띄지 않습니다.

스킬 측 분포 역시 같은 모양이며, 브래킷이 하나 올라간 형태를 보입니다: 100개 미만 37.1%, 1,000개 미만 78.1%, 중앙값(median)은 160입니다.

발견 3: 스킬은 생태계의 혼잡한 끝부분이다

이것은 우리가 예상하지 못했던 부분입니다: 스킬 저장소는 서버 저장소보다 눈에 띄게 더 활발합니다.

• 중앙값 별점: 160 (스킬) 대 64 (서버) — 2.5배 차이
• 총 별점: 14,168,570 대 3,211,236 — 4.4배 차이
• 지난 6개월 이내 푸시된 항목 비율: 84.6% 대 64.2%
• 1~2년 동안 비활성 상태인 항목 비율: ≈0% 대 20.4%
• ≥ 10,000 별점 클럽: 256개 스킬 대 54개 서버

두 가지 설명이 있으며, 둘 다 사실일 가능성이 높습니다. 스킬을 작성하는 것은 진입 장벽이 낮습니다—SKILL.md 자체가 결과물이 되므로 구현해야 할 프로토콜 계층이 없습니다. 게다가 스킬은 에이전트(agent)의 하이프 사이클에 맞춰 더 늦게 등장했습니다.

실질적인 해석은 직관에 반합니다: 서버 측은 진입하기에 덜 혼잡해 보이지만, 그 중앙값 생존 환경은 더 차갑습니다. 서버를 배포한다면, "진정으로 유지보수되고 있다"는 것 자체가 이미 차별화 요소가 됩니다 (발견 6 참조).

발견 4: 라이선스는 지루할 정도로 관대하다 — 문제는 아예 라이선스가 없다는 것이다

서버 측 라이선스 분포:

이러한 도구를 사용하는 모든 사람에게는 좋은 소식입니다. 즉, 비공개 출처 사용(closed-source use), 상업적 임베딩(commercial embedding), 재배포가 라이선스 장벽에 부딪히는 경우가 거의 없다는 것입니다.

진짜 위험은 **모호성(ambiguity)**입니다: 레이블이 지정되지 않은(unlabeled) + 명시적 주장 없음(NOASSERTION) 조합이 서버의 **21.8%**와 스킬의 **30.4%**를 차지합니다. "라이선스 없음"은 모든 사용자가 스스로 답해야 하는 질문이며, 대부분은 잘못된 답변을 할 것입니다. 항목별로 해당 필드를 그대로 보여주는 디렉토리는 작지만 실질적인 서비스를 제공하고 있습니다.

발견 5: 설치가 생태계의 가장 약한 고리

이 발견은 README 파일을 파싱하는 과정에서 나왔습니다. 모든 서버에 대해 실행 가능한 설치 명령어(예: npx -y @modelcontextprotocol/server-xxx와 같은 것) 하나와 복사하여 붙여넣기만 하면 되는 mcpServers JSON 블록을 하나씩 추출하려고 시도했습니다:

• 서버의 28.7%만이 실행 가능한 설치 명령어를 제공합니다.
• 사용할 수 있는 설정 스니펫(config snippet)을 포함하는 서버는 34.5%에 불과합니다.

쉽게 말해, 10개 중 7개가 넘는 MCP 서버에서 설치 경로가 깨져 있습니다. 독자는 README를 다 읽고도 어떤 명령어를 실행해야 할지 알지 못합니다—README는 소스 저장소로 연결되거나, 본문 300줄 깊숙이 설정을 숨기거나, 아니면 npm install을 언급하고 넘어갑니다.

반면에 스킬(Skills)은 설치 명령어 추출에서 **100%**를 기록했습니다—왜냐하면 설치 경로가 일관되게 npx skillfish add owner/repo/path이기 때문입니다. 하나의 규칙, 그리고 모호성이 없습니다.

만약 서버를 유지 관리한다면, 이것이 가장 저렴하게 확보할 수 있는 경쟁 우위(edge)입니다: 설치 명령어와 JSON 설정을 README의 맨 위, 별도의 감싸진 블록에 배치하십시오. 10분 정도의 작업으로 충분합니다. 이는 사용자와 이탈자 사이의 차이를 만듭니다.

발견 6: 3분의 2는 활발히 개발되고, 5분의 1은 잠들어 있음

최근 업스트림 푸시(2026-10-17 기준)에 따르면:

'인기 있는(popular)'보다 '유지보수되는(Maintained)'이 더 유용한 필터입니다. 또한 노출시키기도 쉽습니다. 그래서 저희 카탈로그의 모든 항목에는 별점 수 옆에 마지막 푸시 날짜가 표시됩니다.

여기서 활동한다면 의미하는 바

예상 영향도 순으로 세 가지 실질적인 시사점을 말씀드립니다:

1. 별점에 집착하지 마세요. 서버의 62.8%는 100개 미만이며, 중앙값(median)은 64입니다. 별점이 40개인 서버가 실패를 의미하는 것이 아닙니다. 그것은 정상적인 수준입니다. 타임라인이 아닌, 채택할 단 하나의 팀에 최적화하세요.
2. 설치 명령어를 먼저 고치세요. 저장소(repo)의 10개 중 7개는 작동하지 않게 배포됩니다. 복사-붙여넣기 가능한 명령어와 준비된 mcpServers 블록이 이 생태계에서 가장 높은 레버리지를 가진 10분입니다.
3. 그냥 유지보수만 하세요. 서버 저장소의 다섯 개 중 하나는 잠자고 있습니다. 만약 실제 작동하는 서버를 배포하고 그것을 계속 작동 상태로 유지한다면, 당신은 이미 '다음 분기에도 여전히 작동할 가능성이 있는' 상위 5분위에 속하며, 이를 주장할 수 있습니다. 왜냐하면 커밋 날짜에 나타나기 때문입니다.

그리고 생태계 데이터를 읽는 사람들을 위한 메타 교훈(meta-lesson)이 하나 더 있습니다: 머리 부분은 목록이고, 꼬리 부분이 시장입니다. 별점 기준으로 상위권인 저장소들은 상당 부분 큐레이션된 목록이나 집계기(aggregators)입니다 (양쪽 모두에서 상위 5개 중 두 개가 awesome-lists입니다). 실제로 작동하는 소프트웨어의 공급은 11–50과 101–500 구간에 있습니다. 이는 아무도 출시 게시물로 작성하지 않는 부분입니다.

한계점(Limitations)

솔직히 말씀드리자면, 결론을 얼마나 밀어붙일 수 있는지 판단하실 수 있도록 다음과 같습니다:

1. 분류 노이즈(Classification noise). 항목들은 키워드 휴리스틱스(keyword heuristics)로 수집되었으며, 일부 명백한 목록들(_punkpeye/awesome-mcp-servers_를 서버로; _vinta/awesome-python_을 스킬로)도 포함되었습니다. 이는 상위 숫자를 부풀리지만, 꼬리 모양(tail shape)에는 영향을 미치지 않습니다.
2. 스타 개수(Stars)가 품질 지표는 아닙니다. 이는 사용량보다는 노출에 의해 좌우됩니다. 스타가 30개인 서버도 팀의 프로덕션 의존성일 수 있습니다.
3. 단일 출처(Single source). npm/PyPI 다운로드 데이터가 없기 때문에 '스타 등록'과 '사용'을 분리할 수 없습니다.
4. 스냅샷 드리프트(Snapshot drift). 방법론(Method)에서 설명했듯이 약 92%의 커버리지를 가지며, 절대적인 카운트는 보수적입니다.
5. 우리의 분류 체계는 초기 단계입니다. 현재 서버 항목 중 89%가 단일 범주(개발자 도구, developer tools)에 속하며, 스킬은 아직 유용한 범주 분할이 없기 때문에 여기서는 범주별 분석을 제공하지 않습니다.

위에 제시된 모든 숫자는 공개 카탈로그에서 재현 가능합니다. 만약 불일치를 발견하시면 알려주세요. 저희는 방어하는 것보다 수정하는 것을 더 선호합니다.

데이터 탐색하기

• 실시간 수치 및 방법론: mcpmarkets.com/insights — 동일한 지표를 페이지의 새로고침 버튼을 통해 온디맨드(on demand)로 재계산할 수 있으며, 인용 가능한 일일 스냅샷이 제공됩니다.
• 카탈로그 찾아보기: **MCP 서버**와 에이전트 스킬
• 범주별 찾아보기: 예시로 개발자 도구 — 서버 목록에는 범주 필터가 있습니다.
• 모든 항목은 설치 명령어(install command), 품질 점수(quality score), 마지막 푸시 날짜, 라이선스를 포함하고 있습니다.

이것은 우리가 분기별로 제공하고자 하는 MCP 및 에이전트 스킬 생태계 리포트의 첫 번째 보고서입니다. 다음 에디션에서는 범주별 분석과 설치 명령어 커버리지 추세가 다뤄질 예정입니다.

MCPMarkets 소개. 우리는 다국어(EN/ZH/JA/KO/RU)의 MCP 서버 및 에이전트 스킬 디렉토리를 크롤링, 분류하고 유지합니다 — 설치 명령어, 품질 점수, 유지보수 신호가 포함된 13,000개 이상의 항목입니다. 핵심은 모든 것을 나열하는 것이 아니라, 실제로 채택을 결정하는 필드를 통해 유용한 한 가지를 찾을 수 있게 만드는 것입니다.

데이터: MCPMarkets 카탈로그의 공개 스냅샷, 2026-10-17 작성. MCPMarkets 팀 작성.