문제 정의
Model Context Protocol(MCP)이 AI 에이전트 연결의 표준으로 부상하면서 개발자들은 새로운 도전에 직면합니다:
- 테스트 어려움: MCP 서버의 도구, 리소스, 프롬프트를 테스트할 표준 방법 부재
- 디버깅 복잡성: STDIO, SSE, HTTP 등 다양한 전송 프로토콜 지원 필요
- 공식 도구 부족: Anthropic 공식 인스펙터의 기능이 제한적이고 개발 속도 느림
2026년 MCP 시장은 97M+ 월간 SDK 다운로드를 기록하며 폭발적으로 성장 중입니다.
시장 분석
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| MCP 시장 규모 (2025) | $1.8B |
| 월간 SDK 다운로드 | 97M+ |
| 주요 채택 기업 | Microsoft, Google, Salesforce, SAP |
타겟 고객: MCP 서버를 개발하는 개발자, AI 에이전트 빌더
솔루션: MCPJam Inspector
MCPJam Inspector는 MCP 서버를 위한 “Postman” - 시각적 개발 도구입니다.
핵심 기능
- 다중 프로토콜 지원: STDIO, SSE, Streamable HTTP
- 실시간 JSON-RPC 관찰: 요청/응답 전체 추적
- LLM 통합 테스트: Claude, OpenAI, Ollama와 직접 연동
- 저장 및 재사용: 테스트 케이스 저장, 공유
- React 기반 UI: 현대적이고 직관적인 인터페이스
설치 및 사용
npx @mcpjam/inspector@latest
# 브라우저에서 http://localhost:6274 자동 열림
경쟁 환경
| 경쟁사 | 특징 | 약점 |
|---|---|---|
| Anthropic Inspector | 공식 도구 | 기능 제한, 느린 개발 |
| 수동 테스트 | curl/스크립트 | 비효율적 |
| 커스텀 도구 | 팀별 개발 | 중복 노력 |
경쟁 강도: 중간 (Blue Ocean - 전문 도구 부재)
MVP 개발 계획
| 단계 | 기간 | 내용 |
|---|---|---|
| 1단계 | 1.5주 | React UI 기본 구조 |
| 2단계 | 1.5주 | STDIO/SSE 클라이언트 |
| 3단계 | 1주 | JSON-RPC 관찰 UI |
| 4단계 | 1주 | 테스트 저장/불러오기 |
총 MVP 기간: 4-6주 기술 스택: React, TypeScript, Node.js, Electron (옵션)
수익 모델
| 플랜 | 가격 | 포함 기능 |
|---|---|---|
| Free (OSS) | $0 | 기본 기능, 커뮤니티 |
| Pro | $10/월 | 고급 분석, 팀 공유 |
| Team | $8/인/월 | 협업, CI/CD 연동 |
| Enterprise | 문의 | 온프레미스, 전용 지원 |
예상 MRR (12개월): $3,000 - $10,000
리스크 분석
| 리스크 | 수준 | 대응 |
|---|---|---|
| 기술 | 낮 | MCP 프로토콜 안정화됨 |
| 시장 | 중 | MCP 채택 의존 (현재 급성장) |
| 실행 | 낮 | 기존 오픈소스 포크 가능 |
추천 이유
- 도메인 적합도: dev_tools, api_tools (선호 도메인)
- 기술 적합도: React, Node.js (스킬 매치)
- 시장 타이밍: MCP가 “USB-C for AI"로 표준화 진행 중
- 빠른 MVP: 4-6주 내 출시 가능
종합 점수: 88/100