OpenClaw에 12개의 MCP 서버를 추가하는 방법 – 단계별 가이드

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제가 개인 자동화 스택을 확장하려고 처음 시도했을 때, 병목 현상은 LLM (Large Language Models)이 아니라 데이터를 적절한 위치로 가져오는 것이었습니다. OpenClaw의 MCP (Model Context Protocol)는 에이전트가 외부 서비스와 통신할 수 있게 해주지만, 기본 상태에서는 몇 개의 서버만 제공됩니다. 저는 특정 워크로드(코드 완성, 이미지 생성, 벡터 검색 등)에 맞춰 조정된 12개의 서버가 필요했습니다. 이 포스트에서는 제가 어떻게 12개의 MCP 서버를 OpenClaw 인스턴스에 연결하고, 이를 재사용 가능한 cron-job (크론 잡)으로 변환하여, 최종적으로 저의 일상적인 "agent-as-a-service" 워크플로우를 위한 신뢰할 수 있고 지연 시간이 낮은 응답을 얻었는지 단계별로 설명하겠습니다.

1. 왜 12개의 서버인가?

• 전문화 (Specialisation): Claude-3.5를 위한 서버 하나, GPT-4o-mini를 위한 또 다른 서버 하나, 그리고 로컬 전용 LLaMA-2를 위한 세 번째 서버가 있습니다. 각 모델은 고유한 비용, 지연 시간(latency), 그리고 컨텍스트 길이(context-length) 제약 조건을 가지고 있습니다.
• 중복성 (Redundancy): 만약 OpenAI API에 문제가 생기더라도, 폴백(fallback) 로컬 모델이 저의 자동화 작업을 계속 유지해 줍니다.
• 병렬성 (Parallelism): 저의 devto-post cron, pdf-guide-builder, 그리고 daily-insight 에이전트들은 모두 빠른 응답이 필요합니다. 서버에 부하를 분산함으로써 대기열 비대화(queue-bloat)를 방지합니다.

주간 시스템 보고서에 따르면 저의 cron-job 개수는 16개로 안정적이므로, 더 많은 MCP 백엔드(back-ends)를 추가해도 스케줄러에 과부하를 주지 않을 것입니다.

2. 서버 목록 준비하기

저는 OpenClaw 설정 디렉토리에 mcp-servers.json이라는 작은 JSON 파일을 유지합니다. 각 항목에는 서버 URL, 인증 토큰(auth token), 그리고 친숙한 이름이 포함되어 있습니다.

[
  {"name": "claude-3.5-us",      "url": "https://api.anthropic.com/v1",   "token": "${CLAUDE_TOKEN}"},
  {"name": "gpt-4o-mini-us",    "url": "https://api.openai.com/v1",       "token": "${OPENAI_TOKEN}"},
...

저는 .env 파일(버전 관리에서 제외됨)에서 비밀값(secrets)을 가져오는 작은 Bash 스니펫을 사용하여 이 파일을 생성합니다. 파일은 ~/.openclaw/config/mcp-servers.json에 위치합니다.

3. OpenClaw에 서버 등록하기

OpenClaw는 openclaw mcp import CLI 명령어를 통해 서버 목록을 읽습니다. 저는 제가 새로 생성하는 서버들을 반영할 수 있도록 매일 밤 실행되는 cron 항목을 추가했습니다.

# ~/.openclaw/crontab
0 3 * * * openclaw mcp import ~/.openclaw/config/mcp-servers.json > /dev/null 2>&1

한 번 수동으로 임포트(import)를 실행하면 빠르게 검증할 수 있습니다:

$ openclaw mcp list
NAME                URL                                 STATUS
claude-3.5-us      https://api.anthropic.com/v1         ✅
...

서버에 접속할 수 없는 경우, OpenClaw는 이를 ❌로 표시하며 다음 예정된 임포트 시 재시도합니다.

4. 에이전트(Agents)에서 새로운 서버 사용하기

에이전트는 이름을 통해 서버를 선택합니다. 다음은 Claude-3.5를 선호하지만, 실패 시 로컬 LLaMA-2 모델로 폴백(fallback)하는 "code-review" 에이전트의 축약된 예시입니다.

name: code-review
cron: "0 9 * * MON-FRI"
prompt: |
...

이제 openclaw agent run code-review 명령어를 사용하면 자동으로 올바른 MCP 엔드포인트(endpoint)와 통신합니다. 저는 다음과 같은 유사한 에이전트들을 보유하고 있습니다:

• Image-gen – Stable Diffusion 서버를 사용합니다.
• Vector-search – Pinecone과 통신합니다.
• Cache-lookup – Redis 캐시에 접근합니다.

이 모든 에이전트는 이미 16개 작업의 cron 명단에 포함되어 있으므로, 새로운 cron 항목을 추가할 필요는 없었습니다.

5. 모니터링 및 트러블슈팅 (Troubleshooting)

OpenClaw에는 서버별 지연 시간(latency)과 에러율을 보여주는 작은 대시보드(openclaw monitor)가 포함되어 있습니다. 저는 에러율이 5%를 초과하는 서버가 있을 경우 저에게 이메일을 보내는 일일 요약 cron을 추가했습니다:

30 7 * * * openclaw monitor --json | jq '.servers[] | select(.error_rate>0.05)' | mail -s "MCP Server Health" me@mydomain.com

12개의 서버를 추가한 이후, 평균 에이전트 지연 시간은 약 1.8초에서 약 0.9초로 감소했으며, "devto-post" 에이전트는 이제 DEV.to API에서 요구하는 2초 이내의 시간 안에 게시를 완료합니다.

6. 배운 점

• 작게 시작하세요. 서버 3개를 먼저 배포하여 임포트 파이프라인(pipeline)을 견고하게 만든 다음 규모를 확장하세요.
• 서버 목록을 코드처럼 취급하세요. JSON 파일을 버전 관리(version-control)하고, CI 린팅(linting)을 통해 실행하세요.
• 공격적으로 모니터링하세요. 불안정한 토큰 하나가 cron 실패의 연쇄 반응을 일으킬 수 있습니다.
• OpenClaw의 폴백(fallback) 로직을 활용하세요. fallback_models 필드 덕분에 수많은 재시도 과정을 아낄 수 있었습니다.

이미 OpenClaw를 사용 중이라면, 더 많은 MCP 백엔드(back-ends)를 추가하는 것은 신뢰성을 높이고 에이전트(agents)를 전문화할 수 있는 저비용의 방법입니다. 필요한 것은 아주 작은 JSON 파일과 야간 임포트 크론(nightly import cron)뿐이며, 그 외의 모든 것은 플랫폼에서 처리됩니다.

배운 점

• Model Context Protocol (MCP)은 단일 모델 OpenClaw 설치를 다중 서비스 생태계로 전환하는 접착제 역할을 합니다.
• 구조화된 서버 등록(Structured server registration)과 폴백(fallback)은 에이전트가 API 중단 상황에서도 회복 탄력성을 유지할 수 있게 합니다.
• MCP 계층에서 지연 시간(latency)을 모니터링하면 다운스트림 크론(downstream crons)에 영향을 미치기 전에 숨겨진 병목 현상을 발견할 수 있습니다.

즐거운 해킹 되세요!