🔥 비용 제로! FireCrawl 셀프 호스팅부터 FastMCP로 Claude Desktop 연동까지

✅ 3줄 요약 (TL;DR)

Firecrawl을 Docker로 셀프 호스팅하여 웹페이지 스크래핑 기능을 직접 구현했습니다.
fastmcp를 활용해 나만의 MCP 서버를 만들고, Claude Desktop과 연동까지 성공했습니다.
구현 과정이 생각보다 쉬워 놀랐고, 이후 n8n 연동 및 기능 확장을 계획 중입니다.

1. 시작한 이유: 직접 구현해보고 싶었다

요즘 LLM 관련 도구들에서 MCP(Model Context Protocol) 가 화제가 되고 있는데요,
직접 한 번 만들어 보면 전체 구조가 더 잘 이해되지 않을까? 하는 생각이 들었습니다.
실제로 해보니 생각보다 쉽게 되서 놀랐습니다.

2. 구현 과정 ✨

🔹 Firecrawl이란?

Firecrawl은 웹사이트의 콘텐츠를 크롤링하고, 마크다운 또는 구조화된 데이터로 변환해주는 오픈소스 툴이에요.
AI 애플리케이션에 필요한 정보 정리에 아주 유용하죠!

✅ 주요 기능

Firecrawl의 주요 기능은 크게 네 가지로 구분됩니다:

Scrape (스크랩): URL을 스크랩하여 해당 콘텐츠를 LLM 지원 형식(마크다운, LLM 추출을 통한 구조화된 데이터, 스크린샷, html)으로 가져옵니다.
Crawl (크롤링): 웹 페이지의 모든 URL을 스크랩하여 LLM 지원 형식으로 콘텐츠를 반환합니다.
Map (매핑): 웹사이트를 입력하고 모든 웹사이트 URL을 매우 빠르게 가져옵니다.
Extract (추출): 단일 페이지, 여러 페이지 또는 전체 웹사이트에서 AI로 구조화된 데이터를 가져옵니다.

🖥️ Firecrawl Docker 설치

Firecrawl은 Docker를 통해 셀프 호스팅이 가능합니다. 단 일부 기능은 클라우드(유료) 버전에서만 지원합니다.
저는 N100 미니PC를 개인 서버로 사용하고 있어서, 여기에 Docker로 Firecrawl을 설치했습니다.

🌊 WindSurf로 스크래핑 기능 테스트

Firecrawl이 잘 동작하는지 확인하기 위해 WindSurf를 사용해 간단한 웹 스크래핑 기능을 만들었습니다.
URL을 입력하면 해당 페이지의 마크다운 및 html 형태 내용을 반환하도록 구성했습니다.

스크래핑 결과 예시 👇

[Skip to content](https://aiandgamedev.com/ai/windows11-qdrant-vectordb-rag/#zak-content)

Windows 11에서 Qdrant(Vector DB) 로컬 설치하기
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![Qdrant on Docker Desktop](https://aiandgamedev.com/wp-content/uploads/2025/03/qdrant_dockerdesktop.png "Windows 11에서 Qdrant(Vector DB) 로컬 설치하기 1")

[2025년 03월 06일2025년 03월 06일](https://aiandgamedev.com/ai/windows11-qdrant-vectordb-rag/)
[AI 개발](https://aiandgamedev.com/tag/ai-%ea%b0%9c%eb%b0%9c/)
, [qdrant](https://aiandgamedev.com/tag/qdrant/)
, [rag](https://aiandgamedev.com/tag/rag/)
, [vector db](https://aiandgamedev.com/tag/vector-db/)

**Qdrant**는 고성능 **벡터 데이터베이스(Vector Database)** 로, 벡터 유사성 검색과 필터링을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. Rust로 개발되어 빠른 성능을 제공하며, 오픈 소스로 제공되어 다양한 환경에서 자유롭게 사용할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 벡터 형태로 저장해 두고 가장 유사한 항목들을 빠르게 찾아주는 역할을 합니다. 이러한 **벡터 검색** 기능은 검색 엔진의 의미 기반 검색, 추천 시스템, 챗봇의 지식 베이스 구축(**RAG**), 이상탐지 등 **AI 개발** 분야에서 폭넓게 활용됩니다.

이 글에서는 윈도우 환경에서 **Docker**를 사용하여 **Qdrant**를 로컬에 설치하고 간단히 테스트하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.

Streamlit RAG 챗봇과 n8n 활용은 [Streamlit RAG 챗봇과 자동화 툴로 완성한 인공지능 학습 파이프라인 #1](https://aiandgamedev.com/ai/streamlit-rag-n8n-automation/)
을 참고해 주세요.

목차

[Toggle](https://aiandgamedev.com/ai/windows11-qdrant-vectordb-rag/#)

1\. WSL2 및 Docker Desktop 설치

이하 생략
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<!DOCTYPE html><html lang="ko-KR" prefix="og: https://ogp.me/ns#">

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        Windows 11에서 Qdrant(Vector DB) 로컬 설치하기
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<p><strong>Qdrant</strong>는 고성능&nbsp;<strong>벡터 데이터베이스(Vector Database)</strong>&nbsp;로, 벡터 유사성 검색과 필터링을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. Rust로 개발되어 빠른 성능을 제공하며, 오픈 소스로 제공되어 다양한 환경에서 자유롭게 사용할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 벡터 형태로 저장해 두고 가장 유사한 항목들을 빠르게 찾아주는 역할을 합니다. 이러한&nbsp;<strong>벡터 검색</strong>&nbsp;기능은 검색 엔진의 의미 기반 검색, 추천 시스템, 챗봇의 지식 베이스 구축(<strong>RAG</strong>), 이상탐지 등&nbsp;<strong>AI 개발</strong>&nbsp;분야에서 폭넓게 활용됩니다.</p>

이하 생략
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🧠 FastMCP로 나만의 MCP 서버 만들기

FastMCP는 Python 기반 MCP 서버를 만들 수 있게 해주는 도구예요.
데코레이터 문법을 써서 정말 간단하게 리소스와 기능을 정의할 수 있습니다.

@mcp.tool()
def scrape(url: str) -> Dict[str, Any]:

🤖 Claude Desktop과 연동

fastmcp는 자동 MCP 연동 기능을 지원해서, Claude Desktop에서 설정 없이 바로 사용할 수 있었어요!

fastmcp install server.py

그리고 Claude Desktop에 MCP가 자동 연결되면 이렇게 보입니다 👇

3. 어려웠던 점 💦

uv(파이썬 가상환경 관련 도구) 설정이 기존에 쓰던 설정과 충돌이 나서 잠시 당황했지만 시간이 없어서 구동만 되게 설정해 놨습니다. 차후 가상환경을 하나만 사용하도록 정리를 할 예정입니다.

4. 느낀 점 및 전하고 싶은 메시지 💡

FastMCP는 정말 직관적이고, 생각보다 구현이 쉬웠습니다.

5. 앞으로의 계획 🔧

크롤링 기능 등 Firecrawl을 사용하는 추가 기능 구현
시간이 안 되서 못 했지만 내가 만든 MCP 기능을 n8n에 적용하는 방법을 찾아볼 예정

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