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MCP SERVER

순차적 사고(Sequential Thinking) MCP 서버 설치 및 활용 가이드

by dma-ai 2025. 3. 25.
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순차적 사고(Sequential Thinking) MCP 서버 설치 및 활용 가이드

순차적 사고 서버는 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 순차적 사고 MCP 서버를 설치하고 활용하는 방법을 상세히 알아보겠습니다.

목차

  1. 순차적 사고 서버란?
  2. 주요 기능
  3. 설치 방법
  4. 사용 시나리오
  5. 입력 매개변수 상세 설명
  6. Docker 이미지 빌드 방법
  7. 라이선스 정보
  8. FAQ

순차적 사고 서버란?

순차적 사고(Sequential Thinking) MCP 서버는 복잡한 문제를 관리 가능한 단계로 나누고, 생각을 수정하며, 대안 경로를 탐색할 수 있는 도구입니다. 이 서버는 Model Context Protocol(MCP) 프레임워크 내에서 동작하며, 특히 계획 수립, 분석 수정, 맥락 유지에 유용합니다.

주요 기능

순차적 사고 서버는 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다:

기능 설명

복잡한 문제 분해 큰 문제를 작은 단계로 나누어 개별적으로 해결 가능
생각 수정 및 정제 이전 단계를 개선하여 전체 솔루션을 향상
대안 경로 탐색 주요 경로를 잃지 않으면서 다른 접근 방식을 탐색
생각 수 동적 조정 문제의 복잡도에 따라 단계 수를 늘리거나 줄임
가설 생성 및 검증 순차적 사고를 통해 가설을 만들고 검증

설치 방법

순차적 사고 MCP 서버는 두 가지 주요 방법으로 설치할 수 있습니다.

NPX를 사용한 설치

npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

Docker를 사용한 설치

docker run --rm -i mcp/sequentialthinking

사용 시나리오

순차적 사고 서버는 다음과 같은 상황에서 특히 유용합니다:

  • 복잡한 문제 분해가 필요한 경우
    • 예: 소프트웨어 아키텍처 설계, 다단계 비즈니스 프로세스 개선
  • 수정 가능한 계획 수립이 필요한 경우
    • 예: 프로젝트 계획 수립, 연구 방법론 설계
  • 수정이 필요한 분석 작업
    • 예: 데이터 분석 흐름 개선, 결과 해석 재검토
  • 범위가 불명확한 문제
    • 예: 사용자 요구사항 정의, 시장 조사 범위 설정
  • 여러 단계에서 맥락 유지가 필요한 경우
    • 예: 복잡한 의사결정 과정, 다중 요소 평가
  • 관련 없는 정보 필터링이 필요한 경우
    • 예: 대량의 데이터에서 핵심 인사이트 추출

입력 매개변수 상세 설명

sequential_thinking 도구는 다음과 같은 입력 매개변수를 받습니다:

필수 매개변수

{
  "thought": "현재 생각 또는 단계에 대한 설명",
  "nextThoughtNeeded": true,
  "thoughtNumber": 1,
  "totalThoughts": 5
}

매개변수 유형 설명

thought 문자열 현재 생각 또는 분석 단계 내용
nextThoughtNeeded 불리언 추가 생각이 필요한지 여부 (true/false)
thoughtNumber 정수 현재 생각의 순서 번호
totalThoughts 정수 계획된 총 생각 수

선택적 매개변수

{
  "isRevision": true,
  "revisesThought": 2,
  "branchFromThought": 3,
  "branchId": "대안경로1",
  "needsMoreThoughts": true
}

매개변수 유형 설명

isRevision 불리언 현재 생각이 이전 생각을 수정하는지 여부
revisesThought 정수 수정 대상이 되는 생각 번호
branchFromThought 정수 분기 시작 생각 번호
branchId 문자열 분기 식별자
needsMoreThoughts 불리언 총 생각 수를 늘릴 필요가 있는지 여부

Docker 이미지 빌드 방법

직접 Docker 이미지를 빌드하려면 다음 명령어를 사용하세요:

# 저장소 클론
git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
cd servers

# Docker 이미지 빌드
docker build -t mcp/sequentialthinking -f src/sequentialthinking/Dockerfile .

순차적 사고 서버 로컬 설치 예제

아래는 순차적 사고 MCP 서버를 로컬에서 설치하고 실행하는 전체 과정입니다:

라이선스 정보

순차적 사고 MCP 서버는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다. 이는 다음을 의미합니다:

  • ✅ 상업적 사용 가능
  • ✅ 수정 가능
  • ✅ 배포 가능
  • ✅ 개인 사용 가능
  • ✅ 제한 없음

자세한 라이선스 정보는 Model Context Protocol Servers GitHub Repository의 LICENSE 파일에서 확인할 수 있습니다.

FAQ

Q: 순차적 사고 서버는 어떤 문제 해결에 가장 적합한가요?

A: 복잡한 문제를 작은 단계로 나누어 해결해야 하는 경우, 계획을 동적으로 수정해야 하는 경우, 대안 경로를 탐색해야 하는 경우에 가장 적합합니다.

Q: NPX와 Docker 중 어떤 방식이 더 권장되나요?

A: Docker는 환경 독립성을 제공하여 설치 문제를 최소화하므로 팀 환경에서는 Docker를 권장합니다. 개인 사용자라면 NPX가 더 간편할 수 있습니다.

Q: 다른 MCP 서버와 함께 사용할 수 있나요?

A: 네, 순차적 사고 서버는 다른 MCP 서버와 함께 사용할 수 있으며, 복잡한 워크플로우 구성이 가능합니다.

Q: 서버 성능 요구사항은 어떻게 되나요?

A: 기본적인 Node.js 또는 Docker 환경이면 충분하며, 특별한 하드웨어 요구사항은 없습니다.

Q: 에러 로그는 어디서 확인할 수 있나요?

A: 실행 시 표준 출력(stdout)으로 로그가 출력되며, 필요에 따라 로그 파일로 리디렉션할 수 있습니다.


순차적 사고 서버 활용 예시

다음은 순차적 사고 서버를 활용한 간단한 문제 해결 과정의 예시입니다:

// 복잡한 마케팅 전략 수립 예시
// 1단계: 문제 정의
{
  "thought": "마케팅 목표는 6개월 내에 신제품의 시장 점유율을 10% 높이는 것입니다. 이를 위해 타겟 고객층, 마케팅 채널, 메시지 전략을 결정해야 합니다.",
  "nextThoughtNeeded": true,
  "thoughtNumber": 1,
  "totalThoughts": 5
}

// 2단계: 타겟 고객층 분석
{
  "thought": "타겟 고객층은 25-40세 직장인으로, 기술 친화적이며 가처분소득이 높습니다. 주요 관심사는 효율성, 디자인, 지속가능성입니다.",
  "nextThoughtNeeded": true,
  "thoughtNumber": 2,
  "totalThoughts": 5
}

// 3단계: 수정 - 타겟 고객층 재정의
{
  "thought": "타겟 고객층을 재검토한 결과, 25-40세보다 30-45세가 더 적합합니다. 이 연령대가 구매력이 더 높고 제품 카테고리에 더 관심이 있는 것으로 나타났습니다.",
  "nextThoughtNeeded": true,
  "thoughtNumber": 3,
  "totalThoughts": 5,
  "isRevision": true,
  "revisesThought": 2
}

// 4단계: 마케팅 채널 선정
{
  "thought": "주요 마케팅 채널로는 인스타그램, 링크드인, 구글 검색 광고가 적합합니다. 타겟 고객층의 활동이..",
  "nextThoughtNeeded": true,
  "thoughtNumber": 4,
  "totalThoughts": 6,
  "needsMoreThoughts": true
}

// 5단계: 메시지 전략 개발
...

마무리

순차적 사고 MCP 서버는 복잡한 문제를 체계적으로 해결하는 데 있어 강력한 도구입니다. NPX나 Docker를 통해 쉽게 설치하여 다양한 문제 해결에 활용할 수 있습니다. MIT 라이선스로 제공되어 자유롭게 사용, 수정, 배포가 가능합니다.

더 자세한 정보는 공식 GitHub 저장소에서 확인하세요.

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