MCP 서버

Atlas Cloud의 공식 MCP 서버를 사용하여 IDE에서 직접 AI 모델을 사용하세요. Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini CLI 등을 지원합니다.

MCP란 무엇인가요?

Model Context Protocol (MCP)는 Anthropic이 개발한 오픈 표준으로, AI 어시스턴트가 외부 도구 및 데이터 소스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 합니다. MCP는 범용 어댑터와 같습니다 — Cursor, Claude Desktop, Claude Code와 같은 AI 기반 IDE가 서드파티 서비스, API 및 데이터에 원활하게 연결할 수 있도록 해줍니다.

MCP를 사용하면 개발자는 AI 어시스턴트의 기능을 단순한 코드 완성 이상으로 확장할 수 있습니다: 문서 검색, 이미지 생성, 비디오 생성, LLM과의 상호작용 등 — 코딩 환경 내에서 자연어 명령을 통해 모든 것이 가능합니다.

Atlas Cloud MCP 서버

Atlas Cloud는 Atlas Cloud의 AI API 플랫폼의 모든 기능을 IDE에 직접 가져오는 공식 MCP 서버 (npm의 atlascloud-mcp)를 제공합니다. 이미지 생성기, 비디오 생성기, 대규모 언어 모델 등 300개 이상의 AI 모델을 사용할 수 있으며, 브라우저 탭을 전환하거나 API 호출을 수동으로 작성할 필요 없이 모든 것에 접근할 수 있습니다.

GitHub 리포지토리: AtlasCloudAI/mcp-server

주요 기능

문서 검색 — IDE에서 직접 Atlas Cloud 문서, 모델 및 API 레퍼런스를 검색할 수 있습니다
모델 탐색 — 가격 및 기능 정보를 포함한 300개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 조회하고 살펴볼 수 있습니다
이미지 생성 — Seedream, Qwen-Image, FLUX 등의 모델을 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다
비디오 생성 — Kling, Vidu, Seedance, Wan 등의 모델을 사용하여 비디오를 생성할 수 있습니다
LLM 채팅 — GPT, DeepSeek, Qwen, GLM 등 LLM 모델과 채팅할 수 있습니다 (OpenAI 호환)
동적 스키마 — 정확한 API 사용을 위해 각 모델의 파라미터 스키마를 자동으로 가져옵니다

사전 요구사항

Atlas Cloud MCP 서버를 설정하기 전에 다음을 준비하세요:

Node.js 18 이상 — Node.js 다운로드
Atlas Cloud API 키 — atlascloud.ai에서 가입하고 키를 받으세요

설정

Cursor

~/.cursor/mcp.json 파일을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursor를 재시작하여 변경사항을 적용합니다.

Claude Desktop

설정 파일을 엽니다:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

MCP 서버 설정을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop을 재시작하여 변경사항을 적용합니다.

Claude Code

다음 명령을 실행하여 Atlas Cloud MCP 서버를 추가합니다:

claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

그런 다음 API 키를 환경 변수로 설정합니다:

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

터미널 세션 간에 API 키를 유지하려면 셸 프로필(~/.bashrc, ~/.zshrc 등)에 export 명령을 추가하세요.

Windsurf

Windsurf MCP 설정에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Codex

Codex 설정 파일 ~/.codex/config.toml을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

[mcp_servers.atlascloud]
command = "npx"
args = ["-y", "atlascloud-mcp"]

[mcp_servers.atlascloud.env]
ATLASCLOUD_API_KEY = "your-api-key-here"

Gemini CLI

Gemini 설정 파일 ~/.gemini/settings.json을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Kilo Code

프로젝트 수준 설정 파일 .kilocode/mcp.json을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

OpenCode

OpenCode 설정 파일 opencode.json을 열거나 생성하고 다음을 추가합니다:

{
  "mcp": {
    "atlascloud": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "atlascloud-mcp"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

사용 가능한 도구

Atlas Cloud MCP 서버는 AI 어시스턴트가 사용할 수 있는 7가지 도구를 제공합니다:

도구	설명
`atlas_search_docs`	키워드로 Atlas Cloud 문서 및 모델 검색
`atlas_list_models`	사용 가능한 모든 모델 목록 조회, 유형별 필터링 가능 (Text/Image/Video)
`atlas_get_model_info`	API 스키마, 파라미터 및 사용 예제를 포함한 상세 모델 정보 조회
`atlas_generate_image`	지원되는 이미지 모델로 이미지 생성
`atlas_generate_video`	지원되는 비디오 모델로 비디오 생성
`atlas_chat`	LLM 모델과 채팅 (OpenAI 호환 형식)
`atlas_get_prediction`	이미지/비디오 생성 작업의 상태 확인 및 결과 가져오기

사용 예시

설정이 완료되면 자연어를 통해 Atlas Cloud와 상호작용할 수 있습니다:

모델 검색

"Atlas Cloud에서 비디오 생성 모델을 검색해 주세요"
"모든 이미지 생성 모델과 가격을 보여주세요"
"DeepSeek V3 모델에 대한 세부사항을 알려주세요"

이미지 생성

"Seedream을 사용하여 우주에 있는 고양이 이미지를 생성해 주세요"

어시스턴트가 수행하는 작업:

atlas_list_models를 사용하여 Seedream 이미지 모델을 찾습니다
atlas_get_model_info를 사용하여 모델의 파라미터를 가져옵니다
atlas_generate_image를 올바른 파라미터로 호출합니다

비디오 생성

"Kling v3를 사용하여 로켓 발사 영상을 만들어 주세요"

어시스턴트가 수행하는 작업:

Kling 비디오 모델을 찾습니다
필수 파라미터를 파악하기 위해 스키마를 가져옵니다
atlas_generate_video를 적절한 파라미터로 호출합니다

LLM과 채팅

"DeepSeek V3에게 양자 컴퓨팅을 설명해 달라고 해주세요"

어시스턴트가 atlas_chat을 사용하여 DeepSeek 모델과 대화합니다.

문제 해결

일반적인 문제

npx 실행 시 "Command not found" 오류

Node.js 18 이상이 설치되어 있고 npx가 PATH에서 사용 가능한지 확인하세요:

node --version  # 18.x 이상이어야 합니다
npx --version   # 버전 번호가 출력되어야 합니다

"Invalid API Key" 오류

API 키가 올바르게 설정되어 있는지 확인하세요:

echo $ATLASCLOUD_API_KEY  # 키가 출력되어야 합니다

비어 있다면 다시 설정하고 추가 공백이나 따옴표가 없는지 확인하세요.

IDE에 MCP 서버가 표시되지 않는 경우

설정을 추가한 후 IDE를 재시작했는지 확인하세요
설정 파일의 JSON 구문을 다시 확인하세요
설정 파일이 IDE에 맞는 올바른 위치에 있는지 확인하세요

도움 받기

GitHub Issues: AtlasCloudAI/mcp-server/issues
Atlas Cloud 지원팀: 문의하기