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AI 기술이 빠르게 발전하면서 이제 AI는 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어 실제 업무에 활용되는 하나의 업무 도구로 자리 잡고 있습니다.
문서 작성부터 데이터 분석, 코드 작성과 검토까지 다양한 분야에서 AI를 활용하면서 업무의 효율성을 높이고 있습니다.
그렇다면 이런 AI를 현재 우리가 사용하고 있는 업무 도구와 연결한다면 어떨까요?
업무를 수행하다 보면 각자의 목적에 맞는 다양한 Tool을 사용하게 됩니다. 개발 환경, 형상관리 도구, 검증 도구 등 각각의 Tool에는 고유한 기능과 데이터가 존재합니다.
만약 AI가 이러한 Tool과 연결되어 필요한 기능을 직접 호출하고 결과를 활용할 수 있다면 단순히 AI에게 정보를 질문하는 것을 넘어 AI가 기존 업무 도구를 활용하여 실제 업무를 수행하는 환경을 만들 수 있습니다.
하지만 여기에는 한 가지 문제가 있습니다.
AI와 각각의 Tool을 어떻게 연결할 것인가?
지금까지는 AI와 도구를 연결하려면 도구마다 별도의 연동 방식을 개발해야 했습니다. 이로 인해 연결하려는 AI와 도구가 늘어날수록 개발과 관리 부담도 함께 커질 수밖에 없는 구조였습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.
이번 글에서는 MCP의 개념과 동작 방식을 살펴보고 MCP 서버를 통해 AI와 CodeSonar를 연결하여 정적 분석을 수행하는 과정을 소개해 보겠습니다.
MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 AI와 외부 Tool 및 데이터 소스를 연결하기 위한 표준화된 프로토콜입니다.
MCP를 지원하는 Tool이라면 AI가 해당 Tool에서 제공하는 기능을 활용하고 필요한 정보를 주고받을 수 있습니다.
여기서 이러한 연결을 담당하는 것이 바로 MCP 서버입니다.
Tool에서는 MCP 서버를 제공하기만 하면 사용하는 AI의 종류나 개수와 관계없이 동일한 규격으로 손쉽게 연동할 수 있습니다.
쉽게 말해 MCP는 AI를 위한 USB-C와 같습니다.
노트북, 모니터, 충전기가 제조사와 관계없이 하나의 공통 규격을 지원한다면 서로 연결할 수 있는 것처럼 Tool이 MCP 규격에 맞춰 기능을 제공하면 MCP를 지원하는 어떤 AI와도 연결할 수 있습니다.
오늘 소개할 CodeSonar 역시 AI와 연동할 수 있도록 MCP 서버를 지원합니다.
그렇다면 CodeSonar MCP 서버를 연동하면 실제로 어떤 방식으로 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
CodeSonar MCP 서버 운용 시나리오
그림 1
사용 중인 AI를 CodeSonar MCP 서버와 연동하면, 그림 1과 같은 방식으로 정적 분석 기능을 활용할 수 있습니다.
먼저 사용자가 AI에게 분석 실행이나 결과 조회 등의 작업을 요청하면 AI는 MCP 서버를 통해 CodeSonar의 해당 기능을 호출합니다.
이후 CodeSonar의 실행 결과가 MCP 서버를 거쳐 AI에게 전달되고 AI는 이를 정리하고 핵심 내용을 요약하여 사용자에게 제공합니다.
덕분에 사용자는 방대한 분석 결과를 한눈에 파악할 수 있으며, 나아가 MCP 서버를 통해 반환되는 데이터를 활용해 결함 리뷰, 수정 방안 도출, 실제 코드 수정까지 AI의 도움을 받을 수 있습니다.
이처럼 CodeSonar의 주요 기능이 MCP 서버에 구현되어 있기 때문에 사용자는 더 이상 정적 분석 도구를 직접 조작하지 않고도 AI와의 대화만으로 정적 분석을 수행할 수 있습니다.
그럼 MCP 서버 내에서는 CodeSonar의 어떤 기능들을 호출할 수 있는지 살펴보겠습니다.
CodeSonar MCP 서버가 제공하는 기능
기능(설명) | 예시 프롬프트
✅ run_analysis (CodeSonar 분석 실행) | 현재 프로젝트를 분석해줘
✅ analysis_status (분석 진행 상태 확인) | Analysis 9의 분석 상태 알려줘
✅ list_warnings (결함 목록 조회 (신규·제거 결함, 정렬, 검색)) | Analysis 9에서 유입된 결함 중 점수 기준 상위 결함 5개 보여줘
✅ warning_info (특정 결함에 대한 상세 정보 조회) | 결함 ID 13의 발생 원인을 알려줘
✅ documentation_info (CodeSonar 매뉴얼 조회) | EDG FrontEnd 옵션 종류 정리해줘
✅ fix_warnings (지정한 개수만큼 결함 수정 및 재분석 실행) | /fix_warnings Demo.prj 5 (Demo라는 프로젝트 기준 5개씩 수정하고 재분석)
결론
지금까지 MCP의 개념과 함께 MCP 서버를 통해 AI와 CodeSonar를 연결하여 정적 분석을 수행하는 방법을 살펴보았습니다.
MCP는 AI와 도구를 하나의 표준 규격으로 연결함으로써 도구마다 별도의 연동 방식을 개발해야 했던 기존의 부담을 크게 줄여 줍니다.
CodeSonar 역시 MCP 서버를 지원하여 사용자는 분석 실행부터 결과 조회, 결함 리뷰와 수정까지 AI와의 대화만으로 진행할 수 있게 되었습니다.
특히 정적 분석에서 가장 많은 시간이 드는 것은 분석 이후 수많은 결함을 검토하고 수정하는 과정입니다.
CodeSonar MCP 서버를 활용하면 AI가 분석 결과를 요약하고 결함의 원인과 수정 방안까지 함께 제시하기 때문에 이 과정을 보다 빠르고 효율적으로 진행할 수 있습니다.
AI 활용이 확대될수록 기존에 사용하던 도구를 AI와 얼마나 잘 연결하느냐가 업무 효율을 좌우하게 될 것입니다.
CodeSonar MCP 서버는 그 출발점으로 정적 분석을 AI와 함께하는 새로운 방식을 경험해 볼 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.
CodeSonar MCP 서버와 관련하여 궁금하신 점이 있으시면 아래 연락처로 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.
출처 : https://modelcontextprotocol.io/docs/2026-07-28/getting-started/intro
📧 codesonar@mdssphere.co.kr ✍️ 문의남기기
