AI가 직접 웹에서 데이터를 가져올 수 있다면?

읽는 시간: 10분 | 2026년 1월 기준

핵심 요약

ChatGPT, Claude, Cursor 같은 AI 도구는 강력하지만, 실시간 웹 데이터에 직접 접근하지 못합니다. "쿠팡에서 이 상품 가격 알려줘"라고 물어도 실제로 쿠팡에 들어가서 가격을 확인하지 않습니다.

MCP(Model Context Protocol)를 사용하면 이 한계를 넘을 수 있습니다. AI 에이전트에 크롤링 MCP 서버를 연결하면, AI가 직접 웹사이트에서 데이터를 가져와 분석할 수 있습니다.

이 글에서 다루는 내용:
- MCP가 뭔지 (비개발자도 이해할 수 있게)
- 왜 AI에 크롤링이 필요한지 (실제 유즈케이스)
- 어떻게 연결하는지 (Claude, Cursor 설정 방법)
- 실제 사용 예시 (크롤링 MCP로 할 수 있는 것들)

목차

1. MCP란 무엇인가
2. AI에 크롤링이 필요한 이유
3. 크롤링 MCP 서버의 동작 원리
4. 설정 방법: Claude Desktop
5. 설정 방법: Cursor
6. 설정 방법: Windsurf
7. 실전 활용 예시
8. 크롤링 MCP 서버 비교
9. 자주 묻는 질문

1. MCP란 무엇인가

비유로 이해하기

스마트폰에 앱을 설치하면 새로운 기능이 추가됩니다. 카카오맵을 설치하면 길 찾기를, 카카오뱅크를 설치하면 송금을 할 수 있습니다.

MCP는 AI 에이전트의 앱스토어와 같습니다.

MCP 서버를 AI에 연결하면 AI가 새로운 능력을 얻습니다. 크롤링 MCP 서버를 연결하면 AI가 웹사이트에서 데이터를 가져올 수 있고, 데이터베이스 MCP 서버를 연결하면 AI가 DB를 조회할 수 있습니다.

기술적으로 설명하면

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년 11월에 발표한 개방형 프로토콜입니다. AI 모델이 외부 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 접근할 수 있게 합니다.

[AI 에이전트]  ←→  [MCP 프로토콜]  ←→  [MCP 서버 (도구)]
                                         ├── 크롤링 서버
                                         ├── DB 서버
                                         ├── 파일 시스템
                                         └── API 연동

핵심은 표준화입니다. MCP 이전에는 각 AI 도구마다 플러그인 방식이 달랐습니다. MCP는 하나의 서버를 만들면 Claude, Cursor, Windsurf 등 모든 MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있게 합니다.

MCP의 구성 요소

2. AI에 크롤링이 필요한 이유

AI가 아무리 똑똑해도, 학습 데이터에 없는 실시간 정보는 알 수 없습니다.

시나리오 1: 시장 조사

당신: "쿠팡에서 '에어팟 프로' 검색하면 최저가가 얼마야?"

기존 AI: "제가 실시간 가격을 확인할 수 없지만, 
         일반적으로 30만원대입니다..." ( 부정확)

MCP 연결 AI: "쿠팡에서 확인했습니다. 
             에어팟 프로 2 최저가 289,000원, 
             로켓배송 가능, 4.8점 (리뷰 12,340건)" ( 실시간)

시나리오 2: 경쟁사 모니터링

당신: "우리 제품과 경쟁사 제품의 쿠팡 가격을 비교해줘"

기존 AI: "죄송합니다, 실시간 데이터에 접근할 수 없습니다."

MCP 연결 AI: [쿠팡에서 5개 상품 크롤링 수행]
             "비교 결과:
              - 우리 제품: 45,900원 (4.5점)
              - 경쟁A: 42,000원 (4.3점)
              - 경쟁B: 48,500원 (4.7점)
              가격 경쟁력은 중간이지만 평점이..."

시나리오 3: 콘텐츠 리서치

당신: "이 블로그 글의 주요 내용을 요약해줘" [URL 전달]

기존 AI: (URL에 접근 불가)

MCP 연결 AI: [페이지 크롤링 → 본문 추출]
             "이 글의 핵심 3가지:
              1. ...
              2. ...
              3. ..."

이런 작업을 매번 수동으로 하면 시간이 많이 걸립니다. MCP로 크롤링을 연결하면 AI가 대신 수행합니다.

3. 크롤링 MCP 서버의 동작 원리

크롤링 MCP 서버는 다음과 같이 동작합니다:

1. 사용자가 AI에게 요청
   "쿠팡에서 이 상품 가격 확인해줘"

2. AI가 MCP 서버에 크롤링 요청
   → POST /scrape { "url": "https://coupang.com/..." }

3. MCP 서버가 크롤링 실행
   → 안티봇 우회
   → JavaScript 렌더링
   → 데이터 추출

4. MCP 서버가 결과 반환
   → { "title": "...", "price": 29900, "rating": 4.8 }

5. AI가 결과를 해석하여 사용자에게 답변
   "해당 상품은 29,900원이며 평점 4.8점입니다."

중요한 점: 사용자는 크롤링에 대해 알 필요가 없습니다. 그냥 AI에게 자연어로 요청하면 됩니다. MCP 서버가 뒤에서 모든 기술적 작업을 처리합니다.

4. 설정 방법: Claude Desktop

Claude Desktop에서 MCP 서버를 연결하는 방법입니다.

Step 1: Claude Desktop 설치

claude.ai/download에서 데스크톱 앱을 다운로드합니다.

Step 2: MCP 설정 파일 열기

macOS:
```bash

설정 파일 열기

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
```

Windows:
```bash

설정 파일 열기

code %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
```

Step 3: 크롤링 MCP 서버 추가

아래 예시는 HashScraper MCP 서버를 연결하는 설정입니다. 다른 MCP 서버도 같은 형식으로 추가할 수 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "hashscraper": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@hashscraper/mcp-server"],
      "env": {
        "HASHSCRAPER_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

API Key는 hashscraper.com/mcp에서 무료 가입 후 발급받을 수 있습니다.

Step 4: Claude Desktop 재시작

설정 저장 후 Claude Desktop을 완전히 종료했다가 다시 실행합니다. 좌측 하단에 도구 아이콘()이 나타나면 연결 성공입니다.

Step 5: 사용하기

이제 Claude에게 웹 데이터와 관련된 질문을 하면 됩니다:

"https://www.coupang.com/vp/products/12345678 이 상품 정보 알려줘"
"네이버 쇼핑에서 '무선 이어폰' 검색 결과 상위 5개 가져와"
"이 URL의 본문 내용을 요약해줘: https://example.com/article"

5. 설정 방법: Cursor

Cursor IDE에서 MCP 서버를 연결하면 코딩 중에 웹 데이터를 바로 활용할 수 있습니다.

Step 1: Cursor Settings 열기

Cmd+Shift+P (Mac) 또는 Ctrl+Shift+P (Windows) → "Cursor Settings" 검색 → MCP 탭 이동

Step 2: MCP 서버 추가

"Add new MCP server" 클릭 후 다음을 입력:

{
  "hashscraper": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@hashscraper/mcp-server"],
    "env": {
      "HASHSCRAPER_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Step 3: 활용 예시

# Cursor의 AI Chat에서:
"쿠팡 API 응답 형식이 궁금한데, 
 실제로 이 URL을 크롤링해서 HTML 구조를 분석해줘"

→ AI가 MCP 서버로 페이지를 크롤링하고, 
   HTML 구조를 분석하여 파싱 코드를 작성해줍니다.

6. 설정 방법: Windsurf

Step 1: MCP 설정 파일 열기

Windsurf에서 Cmd+Shift+P (Mac) 또는 Ctrl+Shift+P (Windows) → "Open MCP Config" 검색하여 설정 파일을 엽니다.

Step 2: MCP 서버 추가

{
  "mcpServers": {
    "hashscraper": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@hashscraper/mcp-server"],
      "env": {
        "HASHSCRAPER_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Step 3: Cascade에서 활용

Windsurf의 Cascade(AI 에이전트)가 자동으로 MCP 서버를 인식합니다. Cascade에게 웹 데이터 관련 요청을 하면 크롤링 MCP 서버를 호출합니다.

# Cascade에서:
"이 웹페이지의 API 응답 구조를 분석해서 
 타입스크립트 인터페이스를 만들어줘"

→ Cascade가 페이지를 크롤링 → HTML 분석 → 
   TypeScript interface 자동 생성

7. 실전 활용 예시

예시 1: 가격 모니터링 자동화

프롬프트: "다음 5개 URL의 상품 가격을 가져와서 표로 정리해줘"

AI 응답:
| 상품 | 가격 | 배송 | 평점 |
|------|------|------|------|
| 에어팟 프로 2 | 289,000원 | 로켓배송 | 4.8 |
| 갤럭시 버즈 3 | 179,000원 | 일반배송 | 4.6 |
| ...

예시 2: 리뷰 분석

프롬프트: "이 상품 페이지에서 최근 리뷰 20개를 수집하고, 
         긍정/부정 키워드를 분석해줘"

AI 응답:
긍정 키워드: 음질(12회), 노이즈캔슬링(8회), 디자인(6회)
부정 키워드: 가격(5회), 배터리(3회), 착용감(2회)
전체 만족도: 87% 긍정

예시 3: 경쟁사 콘텐츠 분석

프롬프트: "경쟁사 블로그 3개를 크롤링해서 
         최근 1달간 어떤 주제를 다뤘는지 분석해줘"

AI 응답:
경쟁사 A: AI 활용 사례 (3편), 제품 업데이트 (2편)
경쟁사 B: SEO 가이드 (4편), 고객 성공 사례 (1편)
...
트렌드: AI 관련 콘텐츠가 공통적으로 증가 추세

8. 크롤링 MCP 서버 비교

현재 사용 가능한 주요 크롤링 MCP 서버입니다.

선택 기준:
- 일반 웹사이트만 크롤링, 무료로 시작 → Firecrawl 또는 Crawl4AI
- 글로벌 사이트 크롤링, 넉넉한 무료 사용 → Bright Data MCP (월 5,000건 무료)
- 안티봇이 강한 사이트 (Akamai, Cloudflare 등) → HashScraper MCP

9. 자주 묻는 질문

Q: MCP를 사용하려면 프로그래밍을 알아야 하나요?

설정 단계에서 JSON 파일을 수정해야 하므로 약간의 기술 지식이 필요합니다. 하지만 위 가이드를 따라하면 5분이면 완료됩니다. 설정 이후에는 프로그래밍 없이 자연어로 AI에게 요청하면 됩니다.

Q: 크롤링 비용은 어떻게 되나요?

MCP 서버 제공업체에 따라 다릅니다. 무료(Crawl4AI, 직접 호스팅)부터 월 수십~수백 달러까지 다양합니다. HashScraper MCP는 100건 무료 체험 후 $35/월부터 시작합니다.

Q: ChatGPT에서도 MCP를 쓸 수 있나요?

2026년 1월 기준, ChatGPT는 아직 MCP를 공식 지원하지 않습니다. MCP를 지원하는 AI 클라이언트는 Claude Desktop, Cursor, Windsurf 등이 있습니다. OpenAI도 향후 지원할 가능성이 있습니다.

Q: 여러 MCP 서버를 동시에 연결할 수 있나요?

네. 크롤링 서버, 데이터베이스 서버, GitHub 서버 등을 동시에 연결할 수 있습니다. AI가 상황에 맞는 도구를 자동으로 선택합니다.

Q: 크롤링 데이터의 정확도는?

MCP 서버가 반환하는 데이터는 실제 웹사이트에서 추출한 것이므로, 해당 시점의 웹사이트 내용과 동일합니다. AI가 이 데이터를 해석하는 과정에서 오류가 생길 수 있으나, 원본 데이터 자체는 정확합니다.

마무리

MCP는 AI 에이전트의 가능성을 크게 확장합니다. 크롤링 MCP 서버를 연결하면 AI가 실시간 웹 데이터를 기반으로 더 정확하고 유용한 답변을 제공합니다.

특히 비즈니스 환경에서 가격 모니터링, 시장 조사, 리뷰 분석 등을 AI에게 맡길 수 있다면 상당한 시간을 절약할 수 있습니다.

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HashScraper MCP는 안티봇 우회가 내장된 크롤링 MCP 서버입니다. Akamai, Cloudflare 등 강력한 봇 차단도 자동으로 처리합니다.

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