이 기사에서 할 일

AI 에이전트(Claude Desktop / Cursor / Cline 등)에서 직접 호출할 수 있는 MCP 서버를 Cloudflare Workers 상에 구축한다.

실례로서, 일본 EC 기업 104사의 AI 검색 가시성 데이터를 반환하는 AI Visibility Index의 MCP 서버 구현을 모두 공개한다.

소스 코드: pulse-digital-dev/mcp-ai-visibility-index (Public)

Claude Desktop → JSON-RPC 2.0 → Cloudflare Worker → KV에서 데이터 취득 → JSON-RPC 응답

MCP란 무엇인가 (30초 만에)

Model Context Protocol (MCP) 는 Anthropic이 책정한 오픈 사양으로, AI 모델이 외부 도구·데이터 소스에 액세스하기 위한 프로토콜이다.

사양: JSON-RPC 2.0 기반 -
트랜스포트 (Transport): Streamable HTTP / stdio / SSE -
버전: 2025-03-26

（Zsonrpc" : "2.0", id, result: { tools: TOOLS } };case 'tools/call':

return handleToolsCall(id, params, request, env);default:

return { jsonrpc: '2.0', id, error: { code: -32601, message:Method not found: ${method}

} };

}

}

**흐름**: `initialize` → `tools/list` → `tools/call` 로 이어지는 MCP의 표준 흐름.
### 3. 도구 정의 (tools.js)
MCP의 "도구"
...
```javascript
annotations: {
readOnlyHint: true, // 데이터를 변경하지 않음
idempotentHint: true, // 몇 번을 호출해도 동일한 결과
openWorldHint: false, // 닫힌 데이터셋
}

이것을 작성하는 것만으로, AI 에이전트가 안심하고 도구를 사용할 수 있다.

비용

요약

• MCP 서버는 JSON-RPC 2.0 엔드포인트를 하나 만드는 것만으로 구현할 수 있다.
• Cloudflare Workers라면 콜드 스타트(Cold Start)가 없으며, 무료 범위 내에서 충분히 운용 가능하다.
• 초당 레이트 리미트 (Rate Limit) 는 필수다. AI 에이전트는 루프를 돌기 때문이다.
• Tool Annotations를 통해 에이전트에게 안전성을 전달한다.
• .well-known/mcp.json으로 Discovery 대응을 해두면 향후 에이전트 자동 발견에 대비할 수 있다.

AI Visibility Index의 MCP 서버는 MCP 공식 레지스트리에 등록 완료되었으며, 실제 운영 중이다. Claude Desktop에서 바로 사용할 수 있다.

👉 MCP 서버

👉 MCP 서버 등록

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