Monoshiri AI에 Claude, Gemini, Codex에서 연결하기 -- MCP 연동 가이드【2026년판】

평소 사용하는 AI 도구에서 바로 사내 지식에 질문할 수 있다면 편리하지 않을까요?

Monoshiri AI는 MCP(Model Context Protocol)를 지원하며, Claude Desktop, Claude.ai, Gemini CLI, Codex, Dify, Cursor 등 MCP 호환 AI 클라이언트에서 Monoshiri AI의 지식 베이스에 직접 연결할 수 있습니다.

이 글에서는 각 도구에서 Monoshiri AI에 연결하는 구체적인 절차를 안내합니다.

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이 글에서 알 수 있는 것

• MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가
• Monoshiri AI가 제공하는 MCP의 4가지 기능
• Claude Desktop / Claude.ai / Claude Code / Gemini CLI / Codex / Dify / Cursor에서의 연결 방법
• 보안 및 권한 관리

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MCP란

MCP(Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스 및 도구에 연결하기 위한 개방형 표준 프로토콜입니다. Anthropic사가 제안했으며, 2026년 현재 Claude, Gemini CLI, Codex 등 주요 AI 도구가 지원하고 있습니다.

MCP를 사용하면 평소 AI 채팅에서 "사내 취업 규칙을 찾아줘"라고 물어보는 것만으로 Monoshiri AI의 지식 베이스에서 정보를 가져와 답변을 생성할 수 있습니다. AI 도구를 전환할 필요 없이, 작업 흐름이 끊기지 않습니다.

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Monoshiri AI가 제공하는 4가지 MCP 도구

Monoshiri AI의 MCP 서버는 다음 4가지 도구(작업)를 제공합니다.

도구 이름	기능
list_folders	접근 가능한 폴더 목록을 조회합니다
list_documents	지정 폴더 내 문서 목록을 조회합니다
search	자연어로 지식 베이스를 횡단 검색합니다(벡터 검색)
get_document	문서의 상세 정보와 본문을 조회합니다

search 도구가 가장 핵심적인 기능으로, "연차 신청 방법"과 같은 자연어 질문을 보내면 업로드된 문서에서 벡터 검색(의미 검색)으로 관련 정보를 찾아 AI가 답변을 생성합니다.

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사전 요건

• Monoshiri AI 계정을 보유하고 있을 것
• 팀 관리자(admin)가 MCP 연동을 활성화했을 것
• MCP 연결은 읽기 전용(mcp:read 스코프)입니다. 문서의 추가나 삭제는 할 수 없습니다

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연결 방법

Monoshiri AI의 MCP 서버 URL은 다음과 같습니다:

https://api.monoshiri.ai/mcp

인증은 OAuth 2.1(권장) 또는 API 키로 진행합니다. 각 클라이언트에서 OAuth 연결을 하면 브라우저가 열리고 Monoshiri AI 로그인 화면이 표시되며, 허용만 하면 연결이 완료됩니다.

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1. Claude Desktop (Anthropic)

Claude Desktop은 Anthropic사의 데스크톱 앱입니다.

설정 절차:

1. 아래 설정 파일을 엽니다(없으면 생성):

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. 다음 내용을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "monoshiri": {
      "url": "https://api.monoshiri.ai/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

3. Claude Desktop을 재시작하면 브라우저가 자동으로 열리고 Monoshiri AI의 OAuth 인가 화면이 표시됩니다
4. "허용" 을 클릭하면 연결 완료

연결 후 Claude 채팅에서 "사내 OO에 대해 알려줘"라고 물어보기만 하면 Monoshiri AI의 지식 베이스에서 답변이 생성됩니다.

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2. Claude.ai (웹 버전)

Claude.ai 웹 버전에서도 커스텀 커넥터로 연결할 수 있습니다.

설정 절차:

1. Claude.ai에 로그인
2. Settings > Connectors > Add custom connector 선택
3. Server URL에 https://api.monoshiri.ai/mcp 입력
4. Connect 버튼을 누르면 OAuth 인가 화면이 열립니다
5. "허용" 을 클릭하면 연결 완료

브라우저만으로 완료되므로 앱 설치가 필요 없습니다.

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3. Claude Code (CLI)

Claude Code는 터미널에서 동작하는 AI 코딩 에이전트입니다.

설정 절차:

Claude Code의 설정 파일(~/.claude/settings.json 또는 프로젝트 루트의 .claude/settings.json)에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "monoshiri": {
      "url": "https://api.monoshiri.ai/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

또는 CLI에서 직접 추가:

claude mcp add monoshiri --transport streamable-http --url https://api.monoshiri.ai/mcp

개발 중에 "이 기능의 사양서를 확인해줘", "과거 장애 대응 보고서를 검색해줘" 같은 질문을 터미널에서 바로 할 수 있습니다.

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4. Gemini CLI (Google)

Gemini CLI는 Google이 만든 터미널 AI 에이전트입니다. MCP 서버를 지원합니다.

설정 절차:

Gemini CLI의 설정 파일(~/.gemini/settings.json)에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "monoshiri": {
      "url": "https://api.monoshiri.ai/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

참고: Gemini CLI MCP 설정 문서

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5. Codex CLI (OpenAI)

Codex CLI는 OpenAI가 만든 터미널 AI 에이전트입니다. MCP를 지원하며, Streamable HTTP 서버에 연결할 수 있습니다.

설정 절차:

CLI에서 추가:

codex mcp add monoshiri --transport streamable-http --url https://api.monoshiri.ai/mcp

또는 설정 파일(~/.codex/config.toml 또는 프로젝트 루트의 .codex/config.toml)에 기재:

[mcp_servers.monoshiri]
type = "url"
url = "https://api.monoshiri.ai/mcp"
transport = "streamable-http"

참고: Codex MCP 설정 문서

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6. Dify

Dify는 오픈소스 AI 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. v1.6.0부터 MCP를 네이티브 지원하며, MCP 서버를 도구로 사용할 수 있습니다.

설정 절차:

1. Dify 관리 화면에서 Tools > MCP 선택
2. Add Server 클릭
3. Server URL에 https://api.monoshiri.ai/mcp 입력
4. 인증 설정(API 키 사용)
5. 저장하면 Dify의 워크플로우나 에이전트에서 Monoshiri AI의 검색 도구를 사용할 수 있게 됩니다

Dify를 통해 Monoshiri AI에 연결하면 사내 지식을 활용한 커스텀 AI 에이전트를 노코드로 구축할 수 있습니다.

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7. Cursor (IDE)

Cursor는 AI 탑재 코드 에디터입니다. MCP 서버를 지원합니다.

설정 절차:

프로젝트 루트에 .cursor/mcp.json을 생성하거나 사용자 설정의 ~/.cursor/mcp.json에 다음을 기재합니다:

{
  "mcpServers": {
    "monoshiri": {
      "url": "https://api.monoshiri.ai/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

Cursor에서 코드를 작성하면서 "이 사양서에 작성된 요구사항을 확인해줘", "사내 API 설계 가이드라인을 검색해줘" 같은 질문을 에디터 내에서 바로 할 수 있습니다.

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연결 확인: MCP Inspector

연결이 잘 되지 않을 경우 MCP Inspector로 확인할 수 있습니다.

npx @modelcontextprotocol/inspector

실행 후:

1. Transport: "Streamable HTTP" 선택
2. URL: https://api.monoshiri.ai/mcp 입력
3. Connect 버튼을 누르면 OAuth 플로우가 시작됩니다

연결에 성공하면 list_folders, list_documents, search, get_document 4가지 도구가 표시됩니다.

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보안 및 권한 관리

인증

방식	용도	유효 기간
OAuth 2.1 (권장)	Claude Desktop / Claude.ai / Cursor 등	액세스 토큰 15분, 리프레시 토큰 최대 60일
API 키	CI/스크립트 / Dify 등	관리자가 비활성화할 때까지 유효

접근 범위

• MCP는 읽기 전용(mcp:read 스코프)
• 사용자가 접근 권한을 가진 폴더만 검색 대상
• 폴더 단위 접근 제어는 MCP를 통해서도 유효
• 문서의 추가, 삭제, 변경은 MCP에서 할 수 없습니다

관리자 제어

• 팀 관리자(admin)가 MCP 연동 전체의 활성화/비활성화를 전환 가능
• 비활성화하면 모든 멤버의 MCP 연결이 즉시 중단
• API 키의 발급 및 비활성화는 관리자만 가능

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활용 시나리오

시나리오	활용 방법
개발 중 사양 확인	Claude Code / Cursor / Codex에서 "이 기능의 사양서를 확인해줘"
미팅 중 정보 확인	Claude.ai에서 "지난 회의록에서 결정된 사항은?"
커스텀 AI 에이전트 구축	Dify에서 Monoshiri AI의 검색을 포함한 워크플로우 생성
일상적인 업무 질문	Claude Desktop에서 "경비 정산 방법을 알려줘"
코드 리뷰	Cursor에서 "사내 코딩 규약에 맞는지 확인해줘"

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정리

Monoshiri AI의 MCP 연동을 통해 평소 사용하는 AI 도구에서 바로 사내 지식에 질문할 수 있게 됩니다.

• Claude Desktop / Claude.ai / Claude Code: JSON 설정 파일에 3줄만 추가하면 연결 완료
• Gemini CLI: Google이 만든 터미널 AI에서도 연결 가능
• Codex CLI: OpenAI가 만든 코딩 에이전트에서도 연결 가능
• Dify: 노코드로 커스텀 AI 에이전트 구축
• Cursor: AI 탑재 에디터에서 코드를 작성하면서 사양 확인
• 보안: OAuth 2.1 준수, 읽기 전용, 폴더 단위 접근 제어

AI 도구를 전환하지 않고 평소 작업 흐름 속에서 사내 지식에 접근할 수 있다는 것. 이것이 MCP 연동의 가장 큰 가치입니다.

MCP 연결 설정 방법은 Monoshiri AI 관리 화면의 계정 설정 페이지에서도 확인할 수 있습니다.