AI 에이전트를 위한 오픈소스 GroupDocs.Parser Cloud MCP 서버 사용하여 문서 파싱

개요

GroupDocs.Parser Cloud MCP Server는 GroupDocs.Parser Cloud API를 감싸는 가벼운 래퍼로, **Model Context Protocol (MCP)**을 구현합니다. 문서‑파싱 기능(텍스트, 이미지, 바코드)과 클라우드‑스토리지 유틸리티(목록, 업로드, 다운로드, 삭제)를 MCP‑준수 도구로 노출함으로써, 서버는 AI 에이전트, 어시스턴트 및 개발 도구가 문서와 마치 다른 모델‑드리븐 데이터 소스와 상호 작용하듯 사용할 수 있게 합니다. 이를 통해 맞춤형 SDK 호출이나 독점 통합이 필요 없어, LLM‑구동 워크플로, 자동 완성 도구 또는 코드‑어시스턴트 환경에 문서 추출을 손쉽게 삽입할 수 있습니다.

주요 이점:

범용 접근 – VS Code, Cursor, KiloCode, 맞춤형 에이전트 등 MCP‑호환 클라이언트라면 누구나 동일한 엔드포인트를 호출해 GroupDocs Cloud에 저장된 문서를 파싱할 수 있습니다.
풍부한 추출 – 50여 개 파일 형식(PDF, Word, Excel, PowerPoint, 이메일, 아카이브 등)에서 순수 텍스트, 포함된 이미지 및 바코드를 가져옵니다.
스토리지 작업 – 폴더 목록 확인, 새 파일 업로드, 기존 파일 다운로드 및 클라우드 스토리지 관리까지 MCP 호출 하나로 수행합니다.
크로스‑플랫폼 – Windows, macOS, Linux에서 단일 Python 기반 서비스로 실행됩니다.

아래는 프로토콜, 설치, 인기 도구별 설정, 고급 옵션 및 FAQ 섹션을 안내하는 빠른 내비게이션입니다.

Model Context Protocol (MCP)이란?
GroupDocs.Parser Cloud MCP Server를 사용해야 하는 이유
빠른 시작
KiloCode와 MCP 사용
Cursor와 MCP 사용
VS Code와 MCP 사용
고급 옵션
결론
관련 자료
FAQ

Model Context Protocol (MCP)이란?

**Model Context Protocol (MCP)**은 대형 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트가 외부 도구 및 서비스를 구조화되고 예측 가능하며 탐색 가능한 방식으로 상호 작용할 수 있게 하는 표준 인터페이스입니다.

프롬프트에 비즈니스 로직을 직접 삽입하는 대신, MCP는 외부 기능(API, 서비스, 데이터 소스)을 형식이 지정된 도구로 노출하여 AI 에이전트가 필요할 때 호출하도록 합니다.

핵심 MCP 개념

도구 기반 통합
각 기능은 도구로 노출되며 명확한 목적을 가집니다(예: 문서에서 텍스트 추출 또는 스토리지 파일 목록 조회). AI 에이전트는 사용자 의도에 따라 동적으로 도구를 선택하고 호출합니다.
타입이 지정된 입력·출력 스키마
MCP 도구는 입력·출력을 JSON 스키마로 정의합니다. 이를 통해 모호성을 해소하고, 환각을 줄이며, 모델이 어떤 도구를 언제 어떻게 호출할지 논리적으로 판단할 수 있습니다.
추론과 실행의 명시적 분리
LLM은 추론과 의사결정에 집중하고, MCP 서버는 문서 파싱·파일 처리·데이터 검색 등 결정론적 작업을 수행합니다.
다양한 환경에서 재사용 가능
AI IDE, 채팅 애플리케이션, 자율 에이전트, 로컬 도구 등 MCP‑호환 클라이언트라면 모두 동일한 MCP 서버에 연결해 별도 코드 없이 사용할 수 있습니다.

MCP를 구현하면 서비스가 AI‑네이티브가 됩니다: 기능이 발견되고 이해되며 안전하게 AI 에이전트에 의해 호출될 수 있습니다.

GroupDocs.Parser Cloud MCP Server를 사용해야 하는 이유

이점	어떻게 도움이 되나요
단일 통합 포인트	Cursor, VS Code 확장, AI 에이전트, 맞춤형 도구 등 MCP‑호환 클라이언트라면 모두 일관된 인터페이스로 문서 파싱에 접근할 수 있습니다.
포괄적인 콘텐츠 추출	PDF, DOCX, XLSX, PPTX, 이메일, 아카이브 등을 포함해 50여 개 형식에서 순수 텍스트, 이미지 및 바코드를 추출합니다.
클라우드 스토리지 작업 포함	GroupDocs Cloud 스토리지에 직접 파일을 업로드·다운로드·목록 조회·존재 여부 확인·삭제할 수 있어 동일 워크플로에서 관리가 가능합니다.
에이전트에 SDK 불필요	AI 에이전트와 클라이언트 애플리케이션은 GroupDocs SDK를 내장하거나 관리할 필요 없이 MCP 서버가 모든 API 통신 및 인증을 수행합니다.
크로스‑플랫폼·셀프‑호스팅	Windows, macOS, Linux에서 단일 Python 서비스로 로컬 또는 자체 인프라에 배포할 수 있습니다.
AI 워크플로 전용 설계	MCP 인터페이스는 결정론적·스키마 기반 도구를 제공해 AI 에이전트가 보다 안전하고 예측 가능한 방식으로 문서와 상호 작용하도록 돕습니다.

빠른 시작

이 섹션에서는 GroupDocs.Parser Cloud MCP Server를 몇 단계만에 구성하고 실행하는 방법을 보여줍니다.

1. 저장소 복제

git clone https://github.com/groupdocs-parser-cloud/groupdocs-parser-cloud-mcp.git
cd groupdocs-parser-cloud-mcp

2. 환경 변수 설정

CLIENT_ID와 CLIENT_SECRET를 포함한 .env 파일을 만들거나 제공된 .env.example을 복사합니다.

CLIENT_ID=your-client-id
CLIENT_SECRET=your-client-secret
MCP_PORT=8000

Client ID와 Client Secret은 GroupDocs Cloud 대시보드에서 확인할 수 있습니다:
https://dashboard.groupdocs.cloud/#/applications

3. MCP 서버 실행

운영 체제에 맞는 명령을 선택합니다.

Linux / macOS

./run_mcp.sh

Windows (PowerShell)

.\run_mcp.ps1

Windows (Command Prompt)

run_mcp.bat

서버 엔드포인트

서버가 시작되면 아래 주소에서 이용할 수 있습니다.

http://localhost:8000/mcp

이제 이 엔드포인트를 AI 에이전트, IDE 코파일럿 또는 Model Context Protocol을 지원하는 LLM 도구에 연결하면 됩니다.

KiloCode와 MCP 사용

KiloCode는 채팅 인터페이스에서 MCP 엔드포인트를 직접 호출할 수 있습니다.

사전 준비 단계

KiloCode 설정 → MCP 서버를 엽니다.
groupdocs-parser-mcp-local라는 새 서버 항목을 추가합니다.
구성 JSON(URL 및 타입)을 붙여넣습니다.

KiloCode 구성 JSON

{
  "mcpServers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

KiloCode 예시 프롬프트

sample_invoice.pdf 파일에서 모든 텍스트를 추출하고, 청구서 금액을 요약해 주세요.

프롬프트 전송 시 KiloCode는

sample_invoice.pdf를 GroupDocs Cloud에 업로드하고,
MCP parse/text 메서드를 호출하고,
모델이 생성한 요약을 반환합니다.

document.pdf에서 모든 이미지를 추출해 현재 폴더의 subfolder “document_images"에 저장하고, 처리 후 GroupDocs.Cloud 스토리지에서 이미지를 제거해 주세요.

KiloCode는

document.pdf를 업로드하고,
MCP parse/images 엔드포인트로 이미지를 추출하고,
추출된 이미지를 다운로드해 document_images 폴더에 저장한 뒤,
해당 이미지 파일을 스토리지에서 삭제합니다.

Cursor와 MCP 사용

Cursor의 Tools & MCP 패널에서 맞춤형 MCP 서버를 등록할 수 있습니다.

설정 단계

Cursor 설정 → Tools & MCP를 엽니다.
Add Custom MCP를 클릭합니다.
mcp.json 섹션에 아래 JSON을 입력합니다.

Cursor mcp.json 구성

{
  "mcpServers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

Cursor 예시 프롬프트

Message.msg 파일에서 텍스트를 추출하고, 이메일 내용 요약을 제공해 주세요.

Cursor는 자동으로

개인 GroupDocs.Cloud 스토리지에 파일을 업로드하고,
GroupDocs.Parser Cloud를 이용해 텍스트를 추출한 뒤,
결과를 채팅 답변에 포함합니다.

VS Code와 MCP 사용

VS Code에서도 MCP 서버를 활용할 수 있습니다. 아래는 설정 및 사용 방법입니다.

설정 단계

프로젝트에 .vscode 폴더가 없으면 생성합니다.
mcp.json 파일을 만들고 서버 정의를 넣습니다.

VS Code mcp.json 예시

{
  "servers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

VS Code를 새로 고칩니다 (Ctrl+Shift+P → Developer: Reload Window).
이제 채팅 창(Ctrl+Alt+I)을 열면 필요 시 MCP 도구가 자동 호출됩니다.

예시 질문:

Invoice.pdf를 파싱해 청구서 요약을 알려 주세요.

채팅이 요청을 받아 MCP 서버를 통해 문서를 파싱하고, 요약을 반환합니다.

고급 옵션

MCP Inspector로 서버 테스트

MCP Inspector는 서버 스키마를 탐색하고 호출을 인터랙티브하게 시도할 수 있는 가벼운 UI입니다.

# Inspector 실행 (Node.js 필요)
npx @modelcontextprotocol/inspector

브라우저에서

연결 유형으로 “streamable HTTP” 선택
서버 URL 입력: http://127.0.0.1:8000/mcp
Connect 클릭 후 parser_extract_text, parser_extract_barcodes 등 사용 가능한 메서드를 확인합니다.

가상 환경 재초기화

requirements.txt를 수정했거나 의존성 오류가 발생하면 환경을 재설정합니다.

# Linux / macOS
./init_mcp.sh

# Windows PowerShell
.\init_mcp.ps1

# Windows CMD
init_mcp.bat

스크립트는

기존 .venv 삭제
새 가상 환경 생성
requirements.txt에 정의된 모든 패키지 재설치

재설정 후 서버를 다시 시작합니다.

# Linux / macOS
./run.sh

# Windows PowerShell
.\run.ps1

# Windows CMD
run.bat

결론

본 기사에서는

MCP가 무엇이며 AI 도구에 왜 중요한지
GroupDocs.Parser Cloud MCP Server가 어떻게 텍스트·이미지·바코드 추출 및 스토리지 관리를 MCP‑호환 클라이언트에 제공하는지
설치·구성 단계(복제, 환경 변수, 실행)
KiloCode, Cursor, VS Code 등 인기 환경에 서버를 연결하는 방법
MCP Inspector와 가상 환경 재설정 같은 고급 진단 방법

을 다루었습니다.

MCP 서버를 구축하면 개발자는 LLM이 데이터베이스나 API처럼 문서에 직접 접근하도록 할 수 있어, SDK 코드를 제거하고 AI‑구동 문서 워크플로를 크게 가속화할 수 있습니다.

Frequently Asked Questions (FAQs)

Q: 왜 MCP 서버를 오픈소스로 제공하고 로컬에서 실행해야 하나요? 공개 MCP 서버가 없는 이유는?
A: Model Context Protocol은 아직 초기 단계이며 현재 LLM 및 AI 어시스턴트는 **이진 파일 스트림(PDF, 이미지, 아카이브)**에 대한 지원이 제한적이거나 신뢰성이 낮습니다. 문서 파싱·OCR·이미지·바코드 인식은 GroupDocs.Parser Cloud와 같은 특화 API가 강점이며, 로컬 MCP 서버는 이러한 기능을 표준화된 방식으로 안정적으로 연결해 줍니다.
Q: MCP 서버를 사용하려면 추가 소프트웨어가 필요한가요?
A: 필요 없습니다. Python 3.10+가 실행 가능한 OS와 Git만 있으면 되며, 나머지 종속성은 requirements.txt에 정의된 스크립트가 자동으로 설치합니다.
Q: 지원하는 문서 형식은 어떤 것이 있나요?
A: PDF, DOCX, XLSX, PPTX, 이메일(.eml, .msg), ZIP, RAR 등 50여 개 형식과 일반 이미지(PNG, JPG, TIFF)를 포함합니다.
Q: 스캔한 PDF에서 바코드를 추출할 수 있나요?
A: 예. MCP 서버는 parse/barcodes 엔드포인트를 통해 래스터 이미지와 PDF 내 1D·2D 바코드를 감지합니다.
Q: 특정 GroupDocs Cloud 폴더의 파일을 어떻게 나열하나요?
A: MCP 서버는 storage/list, storage/upload, storage/download, storage/delete와 같은 GroupDocs.Cloud 스토리지 엔드포인트를 제공하며, 채팅 세션에서 자동으로 또는 명시적인 요청으로 사용할 수 있습니다.
Q: MCP 포트를 변경하면 어떻게 해야 하나요?
A: .env 파일의 MCP_PORT 값을 새 포트 번호로 수정하고 서버를 재시작하면 됩니다.
Q: 무료 체험이 있나요?
A: 예, 월 150회의 무료 API 호출이 제공됩니다.

개요#

Model Context Protocol (MCP)이란?#

핵심 MCP 개념#

GroupDocs.Parser Cloud MCP Server를 사용해야 하는 이유#

빠른 시작#

1. 저장소 복제#

2. 환경 변수 설정#

3. MCP 서버 실행#

Linux / macOS#

Windows (PowerShell)#

Windows (Command Prompt)#

서버 엔드포인트#

KiloCode와 MCP 사용#

Cursor와 MCP 사용#

VS Code와 MCP 사용#

고급 옵션#

MCP Inspector로 서버 테스트#

가상 환경 재초기화#

결론#

관련 자료#

Frequently Asked Questions (FAQs)#

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