Vertex AI의 Google Cloud MCP 지원을 통해 Claude Code 사용자는 BigQuery 및 GCS를 직접 쿼리할 수 있습니다. MCP 서버를 설정하여 커스텀 스크립트를 표준화된 프로토콜로 교체하세요.

핵심 요약 (Key Takeaways)

• Vertex AI의 Google Cloud MCP 지원을 통해 Claude Code 사용자는 BigQuery 및 GCS를 직접 쿼리할 수 있습니다.
• MCP 서버를 설정하여 커스텀 스크립트를 표준화된 프로토콜로 교체하세요.

변경 사항 — Google Cloud, Vertex AI에 MCP 추가

Google Cloud는 자사의 관리형 AI 플랫폼인 Vertex AI에 Model Context Protocol (MCP) 지원을 공식적으로 추가했습니다. 2026년 7월 말에 발표된 이번 업데이트를 통해 개발자는 표준화된 MCP 서버를 통해 Claude Code를 포함한 AI 모델을 BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI Search와 같은 Google Cloud 서비스에 연결할 수 있습니다.

이는 중대한 변화입니다. 이전에는 Claude Code를 Google Cloud에 연결하려면 커스텀 스크립트, API 래퍼(wrapper) 또는 제3자 도구가 필요했습니다. 이제 MCP는 데이터 액세스를 위한 단일 개방형 프로토콜을 제공합니다. Google Cloud는 Anthropic, GitHub 등과 함께 MCP를 채택함으로써, 이를 AI 도구 통합을 위한 사실상의 표준(de facto standard)으로 만들고 있습니다.

사용자에게 미치는 영향 — 기업 데이터에 대한 직접 액세스

Claude Code 사용자에게 이는 터미널을 벗어나거나 상용구 코드(boilerplate code)를 작성할 필요 없이, Claude Code 세션에서 직접 BigQuery 테이블을 쿼리하고, Cloud Storage 파일을 읽고, Vertex AI 인덱스를 검색할 수 있음을 의미합니다.

주요 이점:

• 커스텀 통합 불필요: MCP 서버가 인증, 쿼리 형식 지정 및 데이터 검색을 처리합니다.
• 기업 보안: Google Cloud의 IAM 정책이 MCP 서버가 액세스할 수 있는 데이터를 제어합니다.
• 컨텍스트 비대화 감소: MCP 서버는 전체 데이터 세트가 아닌 관련 데이터만 반환합니다.

이는 데이터 집약적인 환경에서 작업하는 개발자들에게 특히 강력합니다. 프롬프트에 CSV 파일을 쏟아붓는 대신, 운영 데이터베이스(production databases)에 대해 실시간 쿼리를 실행할 수 있습니다.

지금 바로 시도해 보세요 — Vertex AI에서 MCP 서버 설정하기

MCP를 사용하여 Claude Code를 Google Cloud에 연결하는 방법은 다음과 같습니다:

1. Vertex AI에서 MCP 활성화

Google Cloud 프로젝트에서 Vertex AI > Model Garden으로 이동하여 MCP 통합을 활성화합니다. 이를 통해 관리형 MCP 엔드포인트(managed MCP endpoint)가 생성됩니다.

2. BigQuery MCP 서버 구성

프로젝트 루트에 claude_mcp.json 파일을 생성합니다:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
...

3. Claude Code에서 사용하기

Claude Code를 시작하고 다음과 같이 질문합니다:

"bigquery MCP 서버를 사용하여, 2026년 2분기 판매 데이터 세트에서 매출 기준 상위 10명의 고객을 찾아줘."

Claude Code는 다음과 같이 동작합니다:

1. BigQuery MCP 서버에 연결합니다.
2. 쿼리를 실행합니다 (사용자의 IAM 권한을 사용).
3. 채팅창에 결과를 직접 반환합니다.

4. Vertex AI Search 추가

비정형 데이터(unstructured data)를 위해 다음을 추가합니다:

"vertex_search": {
  "type": "vertex_ai",
  "project": "your-project-id",
...

이제 Claude Code는 수동 인덱싱 없이도 내부 문서, 지원 티켓 또는 제품 카탈로그를 검색할 수 있습니다.

다음 단계 — Google의 MCP 로드맵

이것은 시작일 뿐입니다. Google의 궤적을 바탕으로 볼 때, MCP 지원은 다음과 같이 확장될 것으로 예상됩니다:

• Spanner 및 Pub/Sub (수개월 내)
• Cloud Run 및 GKE (MCP 서버를 마이크로서비스(microservices)로 배포하기 위해)
• Gemini API (Anthropic의 Claude와 경쟁하는 Google 자체 모델을 위한 직접적인 MCP 지원)

MCP에 대한 Google의 투자는 전략적 변화를 시사합니다. 독점적인 커넥터(proprietary connectors)를 구축하는 대신, 개방형 표준(open standard)에 승부수를 던지고 있습니다. Claude Code 사용자들에게 이는 통합의 번거로움은 줄어들고, 개발에 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 의미합니다.

결론

Vertex AI에서의 Google Cloud MCP 지원은 Claude Code를 기업 데이터로 연결되는 직접적인 파이프라인으로 변모시킵니다. 지금 바로 MCP 서버를 설정하여, 수 시간의 커스텀 스크립팅 작업을 단 하나의 설정 파일로 대체하십시오.

출처: news.google.com

원문 게시지: gentic.news