Google Cloud의 MCP 서버를 사용하면 Claude Code가 BigQuery를 쿼리하고 GCS를 직접 관리할 수 있습니다. claude mcp add google-cloud 명령어로 설치하고 인증하세요.

핵심 요약 (Key Takeaways)

• Google Cloud의 MCP 서버를 사용하면 Claude Code가 BigQuery를 쿼리하고 GCS를 직접 관리할 수 있습니다.
• claude mcp add google-cloud 명령어로 설치하고 인증하세요.

변경 사항

Google Cloud가 Model Context Protocol (MCP)을 네이티브하게 채택했으며, 이는 자사 플랫폼을 위한 공식 MCP 서버를 출시한 최초의 주요 클라우드 제공업체가 되었음을 의미합니다. 이제 서드파티 래퍼(third-party wrappers)나 커스텀 스크립트 없이도 Claude Code를 BigQuery, Cloud Storage (GCS), Vertex AI에 직접 연결할 수 있습니다.

MCP 생태계는 2026년 6월 말 기준으로 13,000개 이상의 서버로 폭발적으로 성장했지만, 품질은 천차만별입니다. 그중 54%는 커뮤니티 채택이 전혀 없는 상태입니다. Google Cloud의 참가는 엔터프라이즈급 MCP 서버가 등장했음을 알리는 신호이며, 이들은 실제 운영 환경(production) 사용을 위해 구축되었습니다.

사용자에게 미치는 영향

GCP에서 작업하는 Claude Code 사용자라면 이는 일상적인 워크플로우를 변화시킵니다. GCP 콘솔로 컨텍스트 스위칭(context-switching)을 하거나 별도의 gcloud 명령어를 실행하는 대신, 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• BigQuery 테이블 직접 쿼리: Claude Code에서 직접 실행 - "지난 분기 매출 기준 상위 10개 고객을 보여줘"
• Cloud Storage 버킷 목록 확인 및 관리: "이 파일을 내 data-lake 버킷에 업로드해줘"
• Vertex AI 모델 호출: "배포된 내 모델을 사용하여 예측을 실행해줘"

이 모든 과정은 모델이 사용자의 GCP 리소스와 스키마(schema)를 이해하는 상태로 Claude Code 세션 내부에서 이루어집니다.

지금 바로 시도해보세요

설치 (Installation)

claude mcp add google-cloud

이 명령은 공식 Google Cloud MCP 서버를 Claude Code 설정에 추가합니다. GCP 자격 증명으로 인증하라는 메시지가 표시됩니다. 서버는 Application Default Credentials (ADC)를 사용하므로, 이미 gcloud가 구성되어 있다면 원활하게 작동할 것입니다.

액세스 구성 (Configure Access)

기본적으로 서버는 사용자의 자격 증명(credentials)이 접근할 수 있는 모든 프로젝트에 대한 액세스 권한을 가집니다. 권한 범위를 제한하려면(운영 환경에서는 권장됨), ~/.claude/settings.json 파일을 수정하세요:

{
  "mcpServers": {
    "google-cloud": {
...

예시 워크플로 (Example Workflow)

Claude Code 세션을 시작하고 다음을 시도해 보세요:

> List my BigQuery datasets in project my-project-id
> What tables are in the `analytics` dataset?
> Write a SQL query to find the top 10 products by sales in the `orders` table and execute it

Claude Code는 MCP 서버를 사용하여 사용자의 데이터셋을 탐색하고, 테이블 스키마(schema)를 조사하며, 쿼리를 실행하고 결과를 반환합니다. 이 모든 과정은 터미널을 떠나지 않고도 이루어집니다.

이것이 중요한 이유

Google의 MCP 채택은 매우 의미가 큽니다. Google은 자체 에이전트 프레임워크(지난주 그래프 기반 워크플로와 인간 참여형(human-in-the-loop) 기능과 함께 출시된 ADK Go 2.0)에 막대한 투자를 해왔습니다. 자체 도구와 함께 MCP를 지원하기로 선택한 것은 MCP가 AI 시스템을 위한 범용 커넥터(universal connector)가 되고 있음을 시사합니다.

또한 이는 Claude Code 사용자들이 유지 관리 여부가 불확실한 커뮤니티 구축 서버를 기다릴 필요 없이, GCP에 대한 퍼스트 클래스(first-class) 액세스 권한을 얻게 된다는 것을 의미합니다. MCP 서버의 54%가 채택률이 0%라는 점을 고려하면, 주요 벤더의 공식 서버에 의존하는 것이 안전한 선택입니다.

제한 사항

• 기본적으로 읽기 전용 (Read-only by default): 서버는 BigQuery 및 Storage에 대해 읽기 전용 모드로 시작됩니다. 쓰기 작업을 수행하려면 환경 변수(environment variables)를 통해 명시적으로 활성화해야 합니다.
• Vertex AI 기능 제한: 현재 모델 호출(model invocation)은 지원하지만, 학습(training) 또는 배포(deployment) 워크플로는 지원하지 않습니다.
• IAM 관리 불가: MCP 서버를 통해 권한을 수정할 수 없습니다. 권한 관리는 GCP 콘솔 또는 gcloud를 사용하세요.

출처: news.google.com

원문은 gentic.news에 게시되었습니다.