Ollama + MCP Server 붙이기 - 3

로컬 MCP 후기(?)

사실 대부분의 MCP 서버는 Claude나 Cursor, VScode를 사용한다는 전제 하에 동작하다 보니, 로컬에서 설계한 MCP client의 한계는 명확했다. 특히 여러번의 피드백과 그에 따른 재조정이 이뤄져야 하는 MCP에 대해서는 로컬에서 개발하는 것에 한계가 있었다. 날씨와 같은 정보나 간단한 검색 등은 잘 가져오지만, Notion에서 페이지를 생성하거나 blender에서 모델을 생성하는 것 등의 MCP는 제대로 동작하지 않았다.

결국 MCP server를 Ollama에 붙이는 건, 어디까지나 제3의 툴이 필요로 하지 않고 단순히 input에 대한 답변을 가져오는 부분까지였다. 완전하게 내게 커스텀된 LLM을 만드는 것에 대해서는 시간 대비 성능이 나오지 않았다.

어떻게 해야 할까…

로컬의 LLM은 원하는대로 커스텀이 가능하다는 엄청난 장점이 있지만, 상용 서비스와 대비해서는 성능이 너무 떨어진다. 효율성을 따지면, 그냥 클로드나 커서, VScode를 사용하는 것이 맞다.

그럼 여기서 마무리해야 할까?

MCP server를 붙이는 것에 대해서는 더 이상 성능을 기대하는 것은 무의미할 것 같다. 이미 VScode에서 제공하는 MCP도 훌륭하게 동작하고 있다. 때문에 개인적으로 원래 목적이었던 LLM 학습에 더 치중해볼 생각이다. MCP server 연결은 재가공이 필요하지 않은 부분으로 한정하고, Notion이나 Figma 등이 필요할 경우 클로드와 커서를 사용하는 것이 더 좋을 것 같다.

정리

MCP server는 1년 정도 경과를 두고 본 후에 성능이 안정화된 이후에야 제대로 사용할 수 있을 것 같다. 유튜브나 다양한 교육 프로그램에서는 다양한 활용 방법을 열심히 올리고 있지만, 아직 내가 원하는 성능을 끌어올리기에는 다소 부족한 부분이 많다.