MCP 배포하기

클라우드 배포 서비스는 크게 이렇게 나눌 수 있어요.

---

☁️ 주요 클라우드 배포 서비스

🏢 빅3 클라우드 (IaaS/PaaS)

서비스특징

AWS (Amazon)	가장 넓은 서비스 생태계, EC2·Lambda·S3 등
Google Cloud (GCP)	AI/ML 강점, Firebase 통합
Azure (Microsoft)	기업 환경·MS 제품 연동 강점

🚀 개발자 친화적 PaaS

서비스특징

Vercel	Next.js 최적화, 프론트엔드 배포 최강
Netlify	정적 사이트·JAMstack 특화
Railway	풀스택 앱 간편 배포, DB 포함
Render	Heroku 대체제, 무료 티어 있음
Fly.io	글로벌 엣지 배포, Docker 기반
Heroku	오랜 PaaS 강자, 유료화 이후 입지 축소

🐳 컨테이너/쿠버네티스

서비스특징

AWS ECS / EKS	AWS 컨테이너 오케스트레이션
Google GKE	구글 관리형 쿠버네티스
Azure AKS	애저 쿠버네티스
Docker Hub	이미지 레지스트리

⚡ 서버리스 / 엣지

서비스특징

AWS Lambda	함수형 서버리스 원조
Cloudflare Workers	엣지 서버리스, 초고속
Supabase	BaaS (백엔드 as a 서비스), PostgreSQL
Firebase	Google BaaS, 실시간 DB

---

 

구글 클라우드(GCP) 배포 방법을 주요 서비스별로 정리해 드릴게요.

구글 클라우드(GCP) 배포 방법을 주요 서비스별로 정리해 드릴게요.

---

🚀 GCP 배포 방법 총정리

1️⃣ Cloud Run (가장 추천 - 컨테이너 서버리스)

 

bash

# 1. gcloud CLI 설치 후 로그인
gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# 2. Docker 이미지 빌드 & GCR에 푸시
docker build -t gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/my-app .
docker push gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/my-app

# 3. Cloud Run 배포
gcloud run deploy my-app \
  --image gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/my-app \
  --platform managed \
  --region asia-northeast3 \  # 서울 리전
  --allow-unauthenticated

---

2️⃣ App Engine (코드만 올리면 끝)

 

 

bash

# app.yaml 작성
runtime: python311  # 또는 nodejs20, go122 등

# 배포 명령어 하나로 끝
gcloud app deploy

---

3️⃣ GKE (Google Kubernetes Engine)

 

bash

# 클러스터 생성
gcloud container clusters create my-cluster \
  --zone asia-northeast3-a \
  --num-nodes 3

# kubectl 연결
gcloud container clusters get-credentials my-cluster

# 배포
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml

---

4️⃣ Compute Engine (VM 직접 운영)

 

bash

# VM 인스턴스 생성
gcloud compute instances create my-vm \
  --zone=asia-northeast3-a \
  --machine-type=e2-medium \
  --image-family=ubuntu-2204-lts \
  --image-project=ubuntu-os-cloud

# SSH 접속 후 직접 앱 실행
gcloud compute ssh my-vm

---

5️⃣ Cloud Functions (함수형 서버리스)

 

bash

# index.js 또는 main.py 작성 후
gcloud functions deploy myFunction \
  --runtime nodejs20 \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated \
  --region asia-northeast3

---

📊 서비스 선택 가이드

상황추천 서비스

컨테이너 앱, 빠른 배포	Cloud Run ✅
코드만 올리고 싶음	App Engine
마이크로서비스, 대규모	GKE
완전한 서버 제어 필요	Compute Engine
단순 API 함수	Cloud Functions

---

🔧 공통 사전 준비

 

bash

# 1. gcloud CLI 설치
# https://cloud.google.com/sdk/docs/install

# 2. 프로젝트 설정
gcloud projects create YOUR_PROJECT_ID
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# 3. 결제 계정 연결 (콘솔에서)
# console.cloud.google.com

# 4. 필요한 API 활성화
gcloud services enable run.googleapis.com
gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com

---

MCP 서버를 클라우드에 배포해서 Claude와 연결

---

🎯 전체 흐름

 

 

MCP 서버 코드 → Docker 빌드 → Cloud Run 배포 → HTTPS URL 획득 → Claude MCP 연결

---

1️⃣ MCP 서버 준비 (예: Python)

 

 

python

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("my-server")

@mcp.tool()
def hello(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="sse")  # SSE transport 필수!

 

 

txt

# requirements.txt
mcp[cli]
uvicorn

---

2️⃣ Dockerfile

 

 

dockerfile

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

EXPOSE 8080
CMD ["python", "server.py"]

---

3️⃣ Cloud Run 배포

 

 

bash

# 프로젝트 설정
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# 빌드 & 배포 한 번에
gcloud run deploy my-mcp-server \
  --source . \
  --region asia-northeast3 \
  --allow-unauthenticated \
  --port 8080

배포 완료되면 이런 URL 받아요:

 

 

https://my-mcp-server-xxxxxxxxxx-du.a.run.app

---

4️⃣ Claude에 MCP 연결

claude.ai (Artifacts API 방식)

 

 

javascript

mcp_servers: [
  {
    type: "url",
    url: "https://my-mcp-server-xxxxxxxxxx-du.a.run.app/sse",
    name: "my-mcp-server"
  }
]

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

 

 

json

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "url": "https://my-mcp-server-xxxxxxxxxx-du.a.run.app/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

---

⚠️ Cloud Run MCP 주의사항

항목내용

Transport	sse 또는 streamable-http 사용
포트	반드시 8080
인증	우선 --allow-unauthenticated, 나중에 API Key 추가
Cold Start	첫 요청 느릴 수 있음 → --min-instances 1 옵션
타임아웃	기본 60초 → SSE는 --timeout 3600 권장

 

 

bash

# 타임아웃 설정 추가한 배포
gcloud run deploy my-mcp-server \
  --source . \
  --region asia-northeast3 \
  --allow-unauthenticated \
  --port 8080 \
  --timeout 3600 \
  --min-instances 1

---

 

 

 

 

 

GCP Cloud Run → MCP 연결 치트시트

 

 

markdown

# GCP Cloud Run MCP 서버 배포

## 사전준비
gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
gcloud services enable run.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com

## 파일 구조
my-mcp-server/
├── server.py
├── requirements.txt
└── Dockerfile

## server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("my-server")

@mcp.tool()
def hello(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="sse")

## requirements.txt
mcp[cli]
uvicorn

## Dockerfile
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8080
CMD ["python", "server.py"]

## 배포 (타임아웃/인스턴스 포함)
gcloud run deploy my-mcp-server \
  --source . \
  --region asia-northeast3 \
  --allow-unauthenticated \
  --port 8080 \
  --timeout 3600 \
  --min-instances 1

## 결과 URL
https://my-mcp-server-xxxxxxxxxx-du.a.run.app

## Claude Desktop 연결 (claude_desktop_config.json)
{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "url": "https://my-mcp-server-xxxxxxxxxx-du.a.run.app/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

## Artifacts API 연결
mcp_servers: [{ type: "url", url: "...URL.../sse", name: "my-mcp-server" }]

## 주의
- transport: sse 필수
- 포트: 8080 고정
- SSE timeout: 3600 권장
- Cold start 방지: --min-instances 1

---

26-04-25 클라우드 코딩 작업일지 참조