이제는 AI도 Cloudflare에 접속한다: 13개의 신규 MCP 서버 전격 공개

https://blog.cloudflare.com/thirteen-new-mcp-servers-from-cloudflare/

2025년 5월, Cloudflare는 자사의 인프라를 활용한 13개의 신규 원격 MCP(Model Context Protocol) 서버를 공식 공개했습니다. 이번 발표는 Claude.ai와 같은 AI 기반 툴이 Cloudflare 리소스와 직접 연결돼 실시간으로 정보를 얻고, 작업을 수행할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 기술적으로도 매우 큰 의미가 있습니다.

이 블로그에서는 Cloudflare가 새롭게 선보인 MCP 서버의 개념과 배경, 각 서버의 주요 기능과 활용 사례, 그리고 어떤 방식으로 사용할 수 있는지를 체계적으로 소개합니다.

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MCP 서버란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol)는 자연어 기반으로 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계된 프로토콜입니다. 원격 MCP 서버는 AI 클라이언트가 실시간 데이터를 불러오고, 분석하며, 직접 변경 사항을 적용할 수 있도록 연결 포인트를 제공합니다.

기존에는 AI가 정적 데이터(모델 학습 시점의 정보)에 의존해야 했지만, MCP 서버를 통해 이제는 실시간으로 최신 데이터를 불러오고, 이를 바탕으로 사용자 맞춤형 응답을 제공할 수 있게 되었습니다.

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Cloudflare의 13개 신규 MCP 서버 소개

Cloudflare는 다양한 개발 및 보안 환경에 최적화된 총 13개의 MCP 서버를 새롭게 출시했습니다. 각 서버는 특정 기능에 특화되어 있으며, 자연어 인터페이스를 통해 쉽게 접근할 수 있도록 설계되어 있습니다.

1. Cloudflare Documentation Server

Cloudflare 개발자 문서에서 최신 정보를 실시간으로 가져와 질문에 대한 신뢰성 높은 답변을 제공합니다. 예: “AI 에이전트를 구축하는 가장 좋은 방법은?”

2. Workers Bindings Server

D1, R2, KV 등 Cloudflare Workers와 관련된 리소스를 생성하고 제어할 수 있습니다. AI가 전체 애플리케이션을 자연어로 생성하는 데 필요한 리소스를 실시간으로 다룰 수 있습니다.

3. Workers Observability Server

Workers의 로그를 분석하고, 오류를 추적하며, 특정 조건에 맞는 호출 결과를 빠르게 필터링할 수 있습니다.

4. Container Server

코드를 테스트할 수 있는 격리된 실행 환경을 제공합니다. 개발 중인 AI 에이전트가 코드 실행 결과를 직접 확인하고 수정할 수 있도록 지원합니다.

5. Browser Rendering Server

웹 페이지의 HTML 추출, 마크다운 변환, 스크린샷 캡처 등의 기능을 제공합니다. 웹 자동화 또는 크롤링 작업에 유용합니다.

6. Radar Server

전 세계 인터넷 트래픽 통계, 트렌드, 장애 분석, 인기 도메인 등을 실시간으로 질의할 수 있는 서버입니다.

7. Logpush Server

Logpush 작업의 상태를 요약해 보여주며, 실패한 작업이나 오류 로그를 빠르게 확인할 수 있습니다.

8. AI Gateway Server

AI Gateway 로그 데이터를 기반으로 지연 시간, 프롬프트 결과 등 상세 분석을 제공합니다.

9. AutoRAG Server

다수의 문서를 검색하고 통합해 AI 응답의 품질을 높이는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 질의가 가능합니다. 예: 특정 블로그에서 Amiga 1000 복원에 대한 정보를 종합 정리 요청.

10. Audit Logs Server

시스템 활동 로그를 조회하고 특정 시간대의 이상 징후나 API 사용 내역을 보고서 형태로 정리해 줍니다.

11. DNS Analytics Server

도메인별 DNS 성능 및 설정을 분석해 문제를 진단하고 성능 향상을 위한 제안을 제공합니다.

12. Digital Experience Monitoring Server

조직 내 핵심 애플리케이션의 성능, 사용자 경험, 네트워크 경로 안정성을 모니터링할 수 있습니다.

13. Cloudflare One CASB Server

SaaS 애플리케이션의 설정 오류나 보안 문제를 탐지하고 사용자와 자산 간의 관계를 파악합니다.

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어떻게 사용할 수 있나요?

Cloudflare의 MCP 서버를 사용하려면, 해당 서버 URL을 지원하는 MCP 클라이언트(예: Claude.ai)에 입력해야 합니다. 설정 방법은 다음과 같습니다:

1. Claude.ai 설정에서 ‘Integration’ 추가
2. MCP 서버의 URL 입력 (예: https://observability.mcp.cloudflare.com/sse)
3. Cloudflare 인증 후 사용하고자 하는 도구 선택

만약 사용 중인 클라이언트가 MCP 서버를 직접 지원하지 않는 경우, mcp_config.json 파일에 아래와 같은 형태로 서버를 설정할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "cloudflare-observability": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://observability.mcp.cloudflare.com/sse"]
    },
    "cloudflare-bindings": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse"]
    }
  }
}

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AI와 Cloudflare가 연결되었을 때의 가능성

Cloudflare의 MCP 서버는 AI와 인프라가 긴밀하게 연결될 수 있는 실질적인 예시입니다. AI가 더 이상 추상적인 지식에만 머물지 않고, 실시간 데이터에 기반한 실행 가능한 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다.

앞으로 Claude.ai, Cursor, Windsurf 등 다양한 MCP 클라이언트에서 이 서버들이 어떻게 활용될지 기대됩니다. 개발자, 보안 전문가, 운영 담당자 모두에게 유용한 도구가 될 수 있으며, 향후 자동화의 핵심 도구로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

지금 바로 여러분의 AI 클라이언트와 Cloudflare를 연결해보세요. 더 빠르고 정확한 의사결정이 가능한 새로운 시대가 시작되었습니다.

https://blog.cloudflare.com/thirteen-new-mcp-servers-from-cloudflare/

Thirteen new MCP servers from Cloudflare you can use today