AI 에이전트에게 실시간 항공 기상 정보 제공하기 — 무료 항공 MCP 서버 구축

저는 소프트웨어를 개발하는 민간 항공기 조종사입니다. 지난주에 한 가지 사실을 발견했습니다. 어떤 AI 어시스턴트에게든 "지금 JFK의 날씨는 어떻고 VFR(시계 비행 규칙)이 가능한가요?"라고 물으면, AI는 추측을 하거나, METAR(항공 기상 보고)를 환각(hallucination)하거나, 아니면 웹사이트를 확인하라고 말합니다. LLM(대규모 언어 모델)은 실시간 항공 데이터를 가지고 있지 않습니다.

그래서 저는 이 문제를 해결하는 MCP 서버를 구축했습니다. 이 서버는 Claude, ChatGPT, Cursor 등 모든 MCP 클라이언트에게 실제 데이터를 반환하는 6가지 항공 도구를 제공합니다:

• get_metar — 모든 ICAO 공항에 대한 현재 해독된 METAR(비행 카테고리, 풍향/풍속, 시정, 기온, 이슬점) 및 선택적 TAF(공항 예보)
• get_airport — ICAO 기준 공항 정보(이름, IATA, 도시, 좌표, 고도, 활주로)
• get_aircraft — 슬러그(slug) 기준 항공기 사양(엔진, 항속 거리, 순항 속도, 상승 한도, MTOW(최대 이륙 중량), 형식 등급)
• get_glossary_term — 항공 용어집의 정의
• practice_questions — 정답이 포함된 FAA(미국 연방 항공청) 스타일의 시험 문제
• quiz_of_the_day — 일일 항공 퀴즈

API 키는 필요 없습니다. 회원가입도 필요 없습니다. 이것은 제가 관리하는 무료 항공 API(Rotate Pilot)를 얇게 감싼 MCP 래퍼(wrapper)이므로, 도구들은 단순히 타입이 지정된 HTTP 호출일 뿐입니다. 어려운 부분은 프로토콜이 아니라 데이터입니다.

왜 MCP인가, 그리고 왜 이것이 쉬웠는가

Model Context Protocol (MCP)은 2026년에 LLM에 도구를 전달하는 기본 방식이 되고 있습니다. Claude, Cursor, Cline, Continue, Windsurf 모두 이 프로토콜을 지원합니다. 만약 여러분에게 API가 있다면, 이를 MCP 서버로 감싸는 것만으로 모든 AI 클라이언트에 한 번에 배포할 수 있습니다. 이는 대부분의 API 소유자들이 놓치고 있는 무료 배포 채널입니다.

이 서버는 공식 @modelcontextprotocol/sdk를 사용하여 Apify Standby Actor(Streamable HTTP /mcp + 레거시 SSE)로 실행됩니다. 각 도구 정의는 이름, JSON 스키마, 그리고 API 경로를 반환하는 buildPath(args)를 포함하여 약 10줄 정도입니다. 서버는 이를 가져와 JSON을 반환합니다. 그게 전부입니다.

연결하기

{
  "mcpServers": {
    "aviation": {
...

그런 다음 에이전트에게 다음과 같이 요청해 보세요: "KSFK와 EGLL의 METAR를 가져와서, 어느 곳이 VFR인지 알려주고, Cessna 172와 Piper Warrior의 순항 속도(cruise speed)를 비교해줘." 그러면 에이전트는 도구(tools)를 호출하여 실제 데이터를 바탕으로 답변할 것입니다.

시도해 보기 / 출처

• GitHub (MIT): https://github.com/Perufitlife/aviation-mcp
• Apify Store: https://apify.com/renzomacar/aviation-mcp
• 기반이 되는 무료 API + OpenAPI 명세(spec): https://rotatepilot.com/developers

MCP 생태계에서 아직 빠져 있는 다른 니치(niche) 데이터 버티컬(verticals)이 무엇인지 궁금하지 않으신가요? 조종사 입장에서 항공 분야는 명백한 공백처럼 느껴졌습니다. 여러분이 생각하는 분야는 무엇인가요?