AI/MCP

개발자를 위한 MCP 추천(1) - Sequential Thinking MCP 설치 및 사용방법(claude desktop, claude code, gemini cli)

안녕하세요! 갓대희 입니다. :- )

오늘은 "Sequential Thinking MCP"에 대해 쓰려고 한다.

개발자를 위한 mcp관련된게 너무 많은데, 글작성을 미루고 있는것 같아 억지로 첫편을 작성 해보려 한다.

MCP는 Model Context Protocol의 약자로, AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스와 상호작용하는 방식을 표준화하는 프로토콜이다. (MCP에 대해서는 별도로 작성했으니 자세히 다루지 않는다. 간단한 소개는 하기 내용 참고. )

2025.08.10 - [AI/MCP] - MCP란? Claude Desktop MCP 서버 설정하는 법 - Model Context Protocol 초보 가이드

Sequential Thinking MCP Server란? 🤖

"Sequential Thinking MCP"는 Anthropic이 제공하는 공식 레퍼런스 MCP 서버 중 하나로 AI의 사고 과정을 구조화하고 단계별로 추론할 수 있게 도와주는 도구다.

이 서버 자체는 "사고"를 하지 않고, 대신 AI로부터 구조화된 입력을 받아 검증하고 세션별로 추적하며,

디버깅과 검토를 위한 포맷된 출력을 제공한다.

Sequential Thinking의 핵심 3단계

문제 분해

복잡한 작업을 관리 가능한 작은 하위 작업으로 나눕니다

과정의 투명화

AI가 각 단계를 번호 매겨 "생각"을 명시적으로 보여줍니다

인간과의 협업

개발자가 AI의 추론 과정에 개입하고 경로를 수정할 수 있습니다

기존 AI와 협업할 때의 답답함
• "이 함수 왜 이렇게 짰어?" → "사용자 경험을 위해서요" (뭔 소리야...)
• 코드 리뷰 요청하면 결과만 던져주고 과정은 설명 안 함
• 중간에 방향 바꾸고 싶어도 AI가 이미 다 짜놓은 코드만 보여줌
• 왜 그렇게 생각했는지 몰라서 코드 수정하기 어려움

처음 Sequential Thinking의 개념을 접한다면 조금 어려울 수 있는데,

정리하자면, “Sequential Thinking MCP”는 마치 AI에게 단계별 사고 일기장을 제공하는 MCP 서버이다.

그리고 각 단계에 가장 적합한 AI 모델이나 도구를 활용하여 해결하는 구조를 제공하게 해 준다.

즉, LLM이 스스로 생각을 정리하고, “1단계: 문제 정의 → 2단계: 조사 → 3단계: 분석 → …” 식으로 체계적으로 사고를 이어가도록 돕는 구조적 사고 도구라고 볼 수 있다.

( 단계는 Sequential Thinking MCP가 스스로 동적으로 조정한다 )

( 실제 어떻게 동작하는지 하기에 로그를 있는 그대로 다 남겨 두었다. )

그리고 공식 문서에서는 다음과 같은 상황에 사용하라는 가이드 내용이 있으니 참고.

Sequential 사용법: 순차적 사고 도구는 다음과 같은 용도로 설계되었다.

- 복잡한 문제를 단계별로 세분화하기
- 수정의 여지가 있는 계획 및 설계
- 과정 수정이 필요할 수 있는 분석
- 처음에는 전체 범위가 명확하지 않을 수 있는 문제
- 여러 단계에 걸쳐 맥락을 유지해야 하는 작업
- 관련 없는 정보를 걸러내야 하는 상황

Sequential Thinking MCP Server 설치

Sequential Thinking MCP Server는 설치부터 사용까지 매우 직관적이다.

NPX나 Docker를 통해 쉽게 설치할 수 있고, 다양한 AI 클라이언트에서 동일하게 작동한다.

설치 및 설정

- 해당 문서 참고
ex1) smithery : https://smithery.ai/server/@smithery-ai/server-sequential-thinking
ex2) github : https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    }
  }
}

Claude Desktop

- 클로드 desktop 에서 mcp 추가하기

- 여러개의 mcp를 붙일땐 다음과 같은 형식

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:/Users/dedur/Downloads"
      ]
    },
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    }
  }
}

- 클로드 완전 종류 후 재시작 > 정상 설치 확인

문제 상황 예시
처음엔 Sequential Thinking을 활용하지 않고 일반적인 프롬프트만 사용했는데, AI의 응답이 일관성이 없고 중간 과정에서 논리가 꼬이는 경우가 많았다. 특히 복잡한 문제에서는 단계별 검증 없이 결론으로 건너뛰는 경우가 빈번했다.

해결
Sequential Thinking MCP Server를 활용하여 "sequential thinking tool을 사용해서(Use Sequential Thinking MCP)"라는 명령어를 프롬프트에 추가했다. 이를 통해 AI가 체계적으로 문제를 분석하고, 각 단계를 검증하며, 필요시 이전 단계로 돌아가 수정하는 구조화된 사고 과정을 거치게 됐다.

ex) 질의 예시

Sequential Thinking MCP를 사용해서 다음 내용에 대해 대답해줘.

간단한 TODO 리스트 기능을 web페이지 형식으로 구현하려고 해. 어떤 기술 스택으로 구현 하는게 좋을까?

ex) 결과

- 하기 과정은 github에 나와 있는 input 내요을 참고하면 좋을 것 같다..

https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking

▶ 입력:
thought(문자열) : 현재 생각 단계
nextThoughtNeeded (boolean) : 다른 생각 단계가 필요한지 여부
thoughtNumber (정수) : 현재 생각 번호
totalThoughts (정수) : 필요한 예상 총 생각 수
isRevision (부울, 선택 사항) : 이전 생각을 수정할지 여부
revisesThought (정수, 선택 사항) : 재검토 중인 생각
branchFromThought (정수, 선택 사항) : 분기점 생각 번호
branchId (문자열, 선택 사항) : 브랜치 식별자
needsMoreThoughts (boolean, 선택 사항) : 더 많은 생각이 필요한 경우

ex) Sequential Thinking 살펴보기 - 첫번째

{
  `thought`: `간단한 TODO 리스트 웹페이지를 구현하기 위한 기술 스택을 추천해야 한다. 사용자가 \"간단한\" 이라고 명시했으므로, 복잡하지 않고 빠르게 구현할 수 있는 기술들을 고려해야 한다. 

먼저 TODO 리스트의 기본 기능들을 생각해보자:
- 할 일 추가
- 할 일 완료 체크/해제
- 할 일 삭제
- 할 일 목록 표시
- 데이터 저장 (로컬 스토리지 또는 서버)

이제 각 계층별로 기술 스택을 고려해보자.`,
  `thoughtNumber`: 1,
  `totalThoughts`: 5,
  `nextThoughtNeeded`: true
}

ex) 두번째

{
  `thought`: `프론트엔드 기술 스택 옵션들을 분석해보자:

1. 바닐라 HTML/CSS/JavaScript
   - 장점: 가장 단순하고 빠름, 별도 학습 불필요, 가벼움
   - 단점: 복잡해질수록 관리 어려움

2. React + Vite
   - 장점: 컴포넌트 기반, 재사용성, 개발 환경 우수
   - 단점: 학습 곡선, 간단한 앱에는 오버엔지니어링

3. Vue.js
   - 장점: 학습하기 쉬움, 가볍고 빠름
   - 단점: React 대비 생태계가 작음

4. Svelte/SvelteKit
   - 장점: 매우 가볍고 빠름, 문법이 직관적
   - 단점: 상대적으로 새로운 기술

간단한 TODO 앱이라면 바닐라 JS나 React 중 하나가 가장 적합할 것 같다.`,
  `thoughtNumber`: 2,
  `totalThoughts`: 5,
  `nextThoughtNeeded`: true
}

ex) 세번째

{
  `thought`: `CSS 프레임워크와 스타일링 옵션들:

1. 바닐라 CSS
   - 장점: 완전한 제어, 가벼움
   - 단점: 시간이 많이 걸림

2. Tailwind CSS
   - 장점: 빠른 개발, 일관성 있는 디자인, 유틸리티 클래스
   - 단점: HTML이 복잡해질 수 있음

3. Bootstrap
   - 장점: 기존 컴포넌트 활용, 빠른 프로토타이핑
   - 단점: 커스터마이징 어려움

4. CSS-in-JS (styled-components 등)
   - 장점: 컴포넌트와 스타일 응집도 높음
   - 단점: 런타임 오버헤드

간단한 TODO 앱이라면 Tailwind CSS나 바닐라 CSS가 적합할 것 같다.`,
  `thoughtNumber`: 3,
  `totalThoughts`: 5,
  `nextThoughtNeeded`: true
}

ex) 네번째

{
  `thought`: `데이터 저장 및 백엔드 옵션들:

1. 로컬 스토리지만 사용 (클라이언트 사이드)
   - 장점: 매우 간단, 서버 불필요, 빠름
   - 단점: 브라우저별 데이터 분리, 데이터 손실 위험

2. JSON Server (목업 서버)
   - 장점: 빠른 프로토타이핑, REST API 학습
   - 단점: 프로덕션 부적합

3. Firebase/Supabase (BaaS)
   - 장점: 빠른 개발, 실시간 동기화, 인증 기능
   - 단점: 벤더 락인, 비용

4. Node.js + Express + MongoDB/PostgreSQL
   - 장점: 완전한 제어, 확장성
   - 단점: 복잡성 증가, 개발 시간

간단한 TODO 앱이라면 로컬 스토리지나 Firebase 같은 BaaS가 적합할 것 같다.`,
  `thoughtNumber`: 4,
  `totalThoughts`: 5,
  `nextThoughtNeeded`: true
}

ex) 다섯번째

{
  `thought`: `이제 \"간단한\" TODO 리스트라는 요구사항을 고려해서 최적의 기술 스택을 추천해보자.

사용자의 상황을 고려해야 한다:
- 개발 경험 수준
- 시간 제약
- 향후 확장성 필요 여부
- 학습 목적 vs 실용성

가장 추천할 만한 조합들:

1. **초보자/빠른 프로토타입**: HTML + CSS + 바닐라 JavaScript + 로컬 스토리지
2. **중급자/현대적 개발**: React + Tailwind CSS + 로컬 스토리지 또는 Firebase
3. **학습 목적**: Vue.js + CSS + JSON Server

각 조합의 구체적인 장단점과 구현 난이도도 함께 제시해야겠다.`,
  `thoughtNumber`: 5,
  `totalThoughts`: 5,
  `nextThoughtNeeded`: false
}

- 이어나가면서 계속 sequential Thniking을 통해 설계를 이어 가보는것도 재밌을 것이다( 이번엔 6단계 )

- 지겨우셨을 수 있지만 이런 AI 생각 과정을 보는건 재미있다. 난 지쳐갈때 가끔 AI의 재밌는 독백 말투? 대화? 자책? 등등 재미 있는 Thinking 과정에 힐링을 받기도 한다.

Claude Code에서 설치 및 사용해보기 ( with SuperClaude )

1. 클로드 코드에서도 간단하게 설치 가능하다. ( 클로드 코드에서 설치하면 SuperClaude에서도 사용 가능하다. )

방법1) 해당 Local 프로젝트에만 설치
- claude mcp add 명령어를 사용

claude mcp add sequential-thinking -- npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

ex) 설치 및 설치 결과

방법2) 전역 설치 ( 설정 파일 직접 편집 )

- 설치하기 ( 전역 ) : 위치는 본인의 버전에 따라 2가지 정도로 추정된다 ( ~/.claude/settings.json 또는 ~/.claude.json )

ex) 해당 본인의 사용자 폴더의 claude.json 파일을 수정하여 직접 파일을 수정하여 주자.

설치 확인(목록 확인)

ex) CLI창에서 확인

claude mcp list

ex) Claude Code에서 확인

ex) 사용 예시

- 상남자 모드를 모르고 사용하지 않았다. 권한 허용을 해주도록 하겠다.
( claude --dangerously-skip-permissions )

> Use Sequential Thinking MCP   내 front-end , back-end 프로젝트에 아주 간단한 TODO-LIST를 만들고 싶어. 현재 FIREBASE가 연동이 되어있어. 이점
    참고해서 어떻게 만들면 좋을까?

● sequential-thinking - sequentialthinking (MCP)(thought: "사용자가 Firebase가 연동된 front-end/back-end 프로젝트에 간단한 TODO 리스트를 만들고 싶어한다. CLAUDE.md를
                                                보면 React + TypeScript + Vite 프론트엔드와 Flask 백엔드, 그리고 Firebase 인증이 연동되어 있다고 되어 있다. \n\n현재
                                                프로젝트 구조를 더 파악해보자:\n1. Firebase 설정이 어떻게 되어 있는지 확인\n2. 기존 인증 구조 파악  \n3. 프론트엔드
                                                컴포넌트 구조 확인\n4. 백엔드 API 구조 확인\n\n그리고 TODO 리스트 구현 방안을 제안해야 한다.", nextThoughtNeeded: true,       
                                                thoughtNumber: 1, totalThoughts: 8)

╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Tool use                                                                                                                                                                   │
│                                                                                                                                                                            │
│   sequential-thinking - sequentialthinking(thought: "사용자가 Firebase가 연동된 front-end/back-end 프로젝트에 간단한 TODO 리스트를 만들고 싶어한다. CLAUDE.md를 보면       │
│   React + TypeScript + Vite 프론트엔드와 Flask 백엔드, 그리고 Firebase 인증이 연동되어 있다고 되어 있다. \n\n현재 프로젝트 구조를 더 파악해보자:\n1. Firebase 설정이       │
│   어떻게 되어 있는지 확인\n2. 기존 인증 구조 파악  \n3. 프론트엔드 컴포넌트 구조 확인\n4. 백엔드 API 구조 확인\n\n그리고 TODO 리스트 구현 방안을 제안해야 한다.",          │
│   nextThoughtNeeded: true, thoughtNumber: 1, totalThoughts: 8) (MCP)                                                                                                       │
│   A detailed tool for dynamic and reflective problem-solving through thoughts.                                                                                             │
│   This tool helps analyze problems through a flexible thinking process that can adapt and evolve.                                                                          │
│   Each thought can build on, question, or revise previous insights as understanding deepens.                                                                               │
│                                                                                                                                                                            │
│   When to use this tool:                                                                                                                                                   │
│   - Breaking down complex problems into steps                                                                                                                              │
│   - Planning and design with room for revision                                                                                                                             │
│   - Analysis that might need course correction                                                                                                                             │
│   - Problems where the full scope might not be clear initially                                                                                                             │
│   - Problems that require a multi-step solution                                                                                                                            │
│   - Tasks that need to maintain context over multiple steps                                                                                                                │
│   - Situations where irrelevant information needs to be filtered out                                                                                                       │
│                                                                                                                                                                            │
│   Key features:                                                                                                                                                            │
│   - You can adjust total_thoughts up or down as you progress                                                                                                               │
│   - You can question or revise previous thoughts                                                                                                                           │
│   - You can add more thoughts even after reaching what seemed like the end                                                                                                 │
│   - You can express uncertainty and explore alternative approaches                                                                                                         │
│   - Not every thought needs to build linearly - you can branch or backtrack                                                                                                │
│   - Generates a solution hypothesis                                                                                                                                        │
│   - Verifies the hypothesis based on the Chain of Thought steps                                                                                                            │
│   - Repeats the process until satisfied                                                                                                                                    │
│   - Provides a correct answer                                                                                                                                              │
│                                                                                                                                                                            │
│   Parameters explained:                                                                                                                                                    │
│   - thought: Your current thinking step, which can include:                                                                                                                │
│   * Regular analytical steps                                                                                                                                               │
│   * Revisions of previous thoughts                                                                                                                                         │
│   * Questions about previous decisions                                                                                                                                     │
│   * Realizations about needing more analysis                                                                                                                               │
│   * Changes in approach                                                                                                                                                    │
│   * Hypothesis generation                                                                                                                                                  │
│   * Hypothesis verification                                                                                                                                                │
│   - next_thought_needed: True if you need more thinking, even if at what seemed like the end                                                                               │
│   - thought_number: Current number in sequence (can go beyond initial total if needed)                                                                                     │
│   - total_thoughts: Current estimate of thoughts needed (can be adjusted up/down)                                                                                          │
│   - is_revision: A boolean indicating if this thought revises previous thinking                                                                                            │
│   - revises_thought: If is_revision is true, which thought number is being reconsidered                                                                                    │
│   - branch_from_thought: If branching, which thought number is the branching point                                                                                         │
│   - branch_id: Identifier for the current branch (if any)                                                                                                                  │
│   - needs_more_thoughts: If reaching end but realizing more thoughts needed                                                                                                │
│                                                                                                                                                                            │
│   You should:                                                                                                                                                              │
│   1. Start with an initial estimate of needed thoughts, but be ready to adjust                                                                                             │
│   2. Feel free to question or revise previous thoughts                                                                                                                     │
│   3. Don't hesitate to add more thoughts if needed, even at the "end"                                                                                                      │
│   4. Express uncertainty when present                                                                                                                                      │
│   5. Mark thoughts that revise previous thinking or branch into new paths                                                                                                  │
│   6. Ignore information that is irrelevant to the current step                                                                                                             │
│   7. Generate a solution hypothesis when appropriate                                                                                                                       │
│   8. Verify the hypothesis based on the Chain of Thought steps                                                                                                             │
│   9. Repeat the process until satisfied with the solution                                                                                                                  │
│   10. Provide a single, ideally correct answer as the final output                                                                                                         │
│   11. Only set next_thought_needed to false when truly done and a satisfactory answer is reached                                                                           │
│                                                                                                                                                                            │
│ Do you want to proceed?                                                                                                                                                    │
│ ❯ 1. Yes                                                                                                                                                                   │
│   2. Yes, and don't ask again for sequential-thinking - sequentialthinking commands in C:\work\workspace\htmlGenerator                                                     │
│   3. No, and tell Claude what to do differently (esc)

ex) 결과 - 클로드 코드에서는 이대로 개발을 이어갈 수 있으니 더 장점이지 않을까?

2. SuperClaude 에선 어떻게 쓰면 좋을까?

- /sc:design 명령어를 사용해서 프롬프트 방식으로 동일하게 요청해보도록 하겠다.

/sc:design is running… "Use Sequential Thinking MCP 내 front-end , back-end 프로젝트에 아주 간단한 TODO-LIST를 만들고 싶어. 현재 FIREBASE가 연동이
되어있어. 이점 참고해서 어떻게 만들면 좋을까?"

- 시작단계는 그냥 클로드 코드와 유사하다. 총 8단계 위와 동일하게 진행

- /sc:plan을 사용하였기때문에 해당 페르소나에 의해 결과물은 조금 다른 방향으로 나오게 되었다.

Gemini Cli 에 MCP설치 해보기

1. Gemini CLI에서는 직접 설정 파일에 추가해 보겠다.

- 현재 연동되어있지 않은 부분 확인

방법1) 설정파일에 직접 추가
- windows 경로 : C:\Users\사용자계정\.gemini\settings.json

- 리눅스 계열 : ~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    }
  }
}

ex) 나의 경우

- 설치 확인 : 정상 연동된 것을 볼 수 있다.

정리

구조화된 사고의 힘: Sequential Thinking을 사용하면 AI의 추론 품질이 현저히 향상된다
단계별 검증의 중요성: 각 사고 단계를 명시적으로 기록하고 검토할 수 있어 오류를 조기에 발견한다
메타 인지 능력 향상: AI가 자신의 사고 과정을 인식하고 개선할 수 있게 된다
투명성과 신뢰성: AI의 의사결정 과정을 추적하고 감사할 수 있어 신뢰성이 높아진다
실무 적용성: 복잡한 문제 해결, 의사결정, 시스템 설계 등에서 특히 효과적이다

자주 묻는 질문 ❓

Q: Sequential Thinking MCP Server는 성능에 영향을 주나요?

A: 사고 과정을 구조화하는 오버헤드는 있지만, 실제로는 AI의 응답 품질이 향상되어 재작업이 줄어들고 전체적으로는 더 효율적입니다. DISABLE_THOUGHT_LOGGING으로 로깅을 비활성화하면 성능 영향을 최소화할 수 있어요.

Q: 다른 AI 모델에서도 Sequential Thinking을 사용할 수 있나요?

A: MCP는 모델 독립적 프로토콜이므로 Claude 외에도 OpenAI, Google 등 MCP를 지원하는 모든 AI 클라이언트에서 사용 가능합니다. Cursor, Windsurf 등 IDE에서도 동일하게 작동해요.

Q: Sequential Thinking과 일반 프롬프팅의 차이점은 무엇인가요?

A: 일반 프롬프팅은 AI가 내부적으로 사고하는 반면, Sequential Thinking은 각 사고 단계를 명시적으로 기록하고 검토할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 AI의 추론 과정을 투명하게 확인하고 필요시 수정할 수 있어요.

Q: 어떤 종류의 작업에 Sequential Thinking이 가장 효과적인가요?

A: 복잡한 문제 해결, 의사결정, 연구 계획, 시스템 설계 등 다단계 사고가 필요한 작업에서 특히 효과적입니다. 단순한 질문보다는 분석과 추론이 필요한 작업에 최적화되어 있어요.

Q: Sequential Thinking을 프로젝트에 도입할 때 주의사항이 있나요?

A: 처음에는 비핵심 작업부터 시작해서 점진적으로 확장하는 것을 추천합니다. 또한 모든 사고 단계에 과도한 메타데이터를 기록하려 하지 말고, 핵심적인 필드만 활용하는 것이 효과적이에요.

참고 자료

MCP Servers Repository - 공식 MCP 서버 컬렉션
MCP 공식 스펙 문서 - Model Context Protocol 상세 명세
Sequential Thinking MCP Server - 공식 레퍼런스 서버 소스코드
Anthropic MCP 발표 - MCP 공식 발표 자료
Claude Desktop MCP 가이드 - Claude Desktop에서 MCP 사용법
Cursor MCP 통합 - Cursor IDE에서 MCP 사용하기

저작자표시 비영리 변경금지 (새창열림)

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설치 및 설정

- 해당 문서 참고
ex1) smithery : https://smithery.ai/server/@smithery-ai/server-sequential-thinking
ex2) github : https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking

Claude Desktop

https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking

Claude Code에서 설치 및 사용해보기 ( with SuperClaude )

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