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Cursor + MCP + A2A 설치, 설정, 활용법 가이드

GilliLab IT 2025. 5. 27. 10:59
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Cursor + MCP + A2A 설치, 설정, 활용법 가이드

Cursor는 AI 기반의 코드 편집기이며, MCP(Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)과 외부 도구 및 데이터 소스를 연결하기 위한 표준화된 프로토콜입니다. A2A(Agent-to-Agent)는 Google이 제공하는 특정 MCP 서버로, AI 에이전트 간의 상호작용을 지원합니다. 이 가이드는 Cursor에서 MCP와 A2A를 설치, 설정하고 활용하는 방법을 자세히 설명합니다.

1. 개요

1.1. Cursor란?

Cursor는 AI를 활용한 코드 편집기로, 자연어 기반 코딩, 자동 완성, 코드 디버깅, 그리고 외부 도구와의 통합을 지원합니다. VS Code와 유사한 인터페이스를 제공하며, AI 에이전트를 통해 생산성을 극대화합니다.

1.2. MCP(Model Context Protocol)란?

MCP는 Anthropic에서 개발한 오픈 표준 프로토콜로, AI 모델과 외부 데이터 소스(파일, 데이터베이스, API 등)를 표준화된 방식으로 연결합니다. 이를 통해 Cursor는 외부 도구와 데이터를 활용해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

1.3. A2A(Agent-to-Agent)란?

A2A는 Google이 제공하는 MCP 서버로, AI 에이전트 간의 협업을 가능하게 합니다. 예를 들어, Cursor의 AI 에이전트가 다른 AI 서비스와 상호작용하여 데이터를 주고받거나 작업을 자동화할 수 있습니다. A2A는 MCP를 통해 표준화된 인터페이스로 동작하며, API 호출, 데이터 처리, 워크플로우 자동화에 사용됩니다.

2. 설치

2.1. Cursor 설치

  1. 다운로드: 공식 Cursor 웹사이트에서 운영 체제(Windows, macOS, Linux)에 맞는 설치 파일을 다운로드합니다.
  2. 설치:
    • Windows: 다운로드한 .exe 파일을 실행하고 화면 지침을 따릅니다.
    • macOS: .dmg 파일을 열고 응용 프로그램 폴더로 드래그합니다.
    • Linux: .deb 또는 .rpm 파일을 설치하거나, .tar.gz 파일을 압축 해제하여 실행합니다.
  3. 초기 설정:
    • Cursor를 실행한 후, 계정을 생성하거나 로그인합니다.
    • 선호하는 프로그래밍 언어와 기본 설정(테마, 키보드 단축키 등)을 구성합니다.

2.2. MCP 설치

MCP는 Cursor에 기본적으로 포함된 기능이지만, 특정 MCP 서버를 추가하려면 별도의 설정이 필요합니다.

  1. MCP 활성화:
    • Cursor IDE에서 File > Preferences > Settings로 이동합니다.
    • MCP 섹션을 찾아 활성화합니다.
  2. MCP 서버 설치:
    • MCP 서버는 stdio 또는 SSE(Server-Sent Events) 방식으로 실행됩니다.
    • 필요한 MCP 서버를 설치하기 위해, npm 또는 Python 기반의 서버를 사용할 수 있습니다.

2.3. A2A 설치

A2A는 Google의 MCP 서버로, 공식적으로 제공되는 패키지를 설치해야 합니다. 현재 A2A 관련 정보는 제한적이며, Google의 공식 문서나 Smithery AI와 같은 플랫폼에서 제공하는 MCP 서버를 참고해야 합니다.

  1. A2A MCP 서버 확인:
    • Smithery AI 또는 Google의 공식 MCP 저장소에서 A2A 관련 MCP 서버를 검색합니다.
    • 예: npx @google/a2a-mcp-server@latest와 같은 명령어를 통해 설치 가능(가정).
  2. 의존성 설치:
    npm install -g @modelcontextprotocol/sdk
    또는 Python 기반 서버의 경우:
    pip install modelcontextprotocol
  3. API 키 생성:
    • Google Cloud Console에서 A2A 관련 API 키를 생성합니다.
    • Google Cloud API 문서를 참고하여 API 키를 발급받습니다.

3. 설정

3.1. Cursor에서 MCP 서버 설정

MCP 서버는 프로젝트별 또는 전역적으로 설정할 수 있습니다. A2A를 사용하려면 MCP 서버 설정에 A2A 관련 정보를 추가합니다.

  1. 프로젝트별 MCP 설정:

    • 프로젝트 루트 디렉토리에 .cursor/mcp.json 파일을 생성합니다.
    • A2A 서버를 추가하는 예시:
      {
  "mcpServers": {
    "a2a-server": {
      "command": "npx",
      "type": "stdio",
      "args": [
        "-y",
        "@google/a2a-mcp-server@latest",
        "--api-key",
        "<YOUR_API_KEY>"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
    • <YOUR_API_KEY>를 Google Cloud에서 발급받은 API 키로 대체합니다.

  2. 전역 MCP 설정:

    • 홈 디렉토리에 ~/.cursor/mcp.json 파일을 생성하여 모든 프로젝트에서 사용 가능하도록 설정합니다.
    • 위와 동일한 JSON 구조를 사용합니다.

  3. 설정 확인:

    • Cursor를 재시작한 후, Settings > MCP에서 서버 상태를 확인합니다.
    • 서버가 정상적으로 연결되면 상태 표시가 녹색으로 나타납니다.

3.2. A2A MCP 서버 설정

A2A는 Google의 특정 서비스(예: Google Cloud Functions, AI Platform)와 통합되므로, 추가적인 인증이 필요할 수 있습니다.

  1. OAuth 인증:
    • Google Cloud Console에서 OAuth 2.0 클라이언트 ID를 생성합니다.
    • Cursor에서 A2A 서버 추가 시, OAuth URL을 브라우저에 복사하여 인증을 완료합니다.
  2. 환경 변수 설정:
    • .env 파일에 API 키와 인증 토큰을 추가합니다:
      GOOGLE_API_KEY=your_api_key
GOOGLE_AUTH_TOKEN=your_auth_token
  3. 서버 활성화:
    • Cursor의 MCP 설정에서 A2A 서버를 활성화합니다.
    • 성공적으로 연결되면, mcp_a2a_* 형식의 도구가 자동으로 표시됩니다.

4. 활용법

4.1. 기본 활용

Cursor에서 MCP와 A2A를 사용하면 AI 에이전트가 외부 도구와 상호작용하여 작업을 자동화하거나 데이터를 가져올 수 있습니다.

  1. A2A를 통한 에이전트 간 상호작용:

    • A2A는 Cursor의 AI 에이전트가 다른 AI 서비스와 협업하도록 돕습니다.
    • 예: Cursor에서 Google의 Vertex AI와 통합하여 특정 데이터셋에 대한 예측 모델을 호출.
    • 사용 예시:
      mcp_a2a_predict({ dataset: "my_dataset", model: "vertex-ai-model" })
      이 명령은 A2A 서버를 통해 Vertex AI에 요청을 보내고 결과를 반환합니다.

  2. 자동화 워크플로우:

    • A2A를 사용해 Google Cloud Functions를 호출하여 서버리스 작업을 실행.
    • 예: 데이터 처리 후 결과를 Google Sheets에 저장.
      mcp_a2a_invoke({ function: "process-data", params: { input: "data.csv" } })

4.2. 고급 활용

  1. 코드 생성 및 디버깅:

    • A2A를 통해 Google의 Codey 모델과 통합하여 고급 코드 생성 요청을 처리.
    • 예: "REST API를 호출하는 Python 코드를 생성해줘"라고 요청하면, A2A 서버가 Codey 모델을 호출하여 최적화된 코드를 반환.

  2. 데이터 통합:

    • A2A를 사용해 Google BigQuery에서 데이터를 가져와 분석.
    • 예:
      mcp_a2a_query({ query: "SELECT * FROM my_table LIMIT 10" })

  3. 워크플로우 자동화:

    • A2A를 통해 Google Workspace와 통합하여 이메일 전송, 캘린더 이벤트 생성 등을 자동화.
    • 예:
      mcp_a2a_send_email({ to: "user@example.com", subject: "Report", body: "Generated by Cursor" })

4.3. 실제 사용 사례

  • API 개발: A2A를 통해 Google Cloud Endpoints와 통합하여 API 스펙을 자동으로 가져오고, Cursor에서 API 클라이언트 코드를 생성.
  • 데이터 분석: BigQuery 데이터를 가져와 Cursor에서 시각화 코드를 생성.
  • CI/CD 통합: A2A를 통해 Google Cloud Build와 통합하여 배포 파이프라인을 트리거.

5. 문제 해결 및 팁

5.1. 일반적인 문제

  1. "No tools found" 또는 빨간색 서버 상태:
    • .cursor/mcp.json 파일의 구문 오류를 확인합니다.
    • API 키 또는 인증 토큰이 올바른지 확인합니다.
    • 서버 명령어 경로와 인자를 정확히 입력했는지 확인합니다.
  2. 타임아웃 오류:
    • 네트워크 연결을 확인합니다.
    • A2A 서버의 URL 또는 포트가 방화벽에 의해 차단되지 않았는지 확인합니다.
  3. Windows에서 작동하지 않음:
    • Windows의 경우 wsl.exe -e를 명령어 앞에 추가하여 WSL 환경에서 실행:
      wsl.exe -e npx -y @google/a2a-mcp-server@latest

5.2. 팁

  • 명확한 프롬프트: Cursor의 AI 에이전트가 A2A 도구를 정확히 호출하려면 구체적인 프롬프트를 사용하세요.
  • Composio 사용: Composio와 같은 플랫폼을 활용하여 A2A를 포함한 100개 이상의 MCP 서버를 쉽게 통합.
  • 디버깅: MCP 서버 로그를 확인하려면 npx @modelcontextprotocol/inspector@latest를 실행하여 도구 호출을 디버깅.

6. 참고 자료

7. 결론

Cursor, MCP, 그리고 A2A를 결합하면 AI 기반 개발 환경의 생산성과 자동화 수준을 크게 높일 수 있습니다. 본 가이드에서 제시한 설치, 설정, 활용법을 따라 하면 Google의 AI 및 클라우드 서비스와 손쉽게 연동하여 코드 생성, 데이터 분석, 워크플로우 자동화 등 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 실제 프로젝트에 적용하여 AI 에이전트의 잠재력을 최대한 활용해 보세요.

Keywords

Cursor, MCP, A2A, Google Cloud, AI agent, 코드 자동화, 데이터 분석, 워크플로우, 통합, 생산성

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