LM Studio MCP 서버: Sume 호스팅 MCP 추가하기

LM Studio에 MCP 서버를 추가하려면 0.3.17 이상 버전에서 오른쪽 사이드바의 Program 탭을 열고 Install > Edit mcp.json을 클릭한 뒤, mcpServers 아래에 서버를 추가하세요. 원격 서버에는 url이 필요하고, 서버가 토큰을 요구하면 headers 항목도 필요합니다. Sume 호스팅 MCP 서버도 이 형태에 맞습니다. https://mcp.sume.com/mcp에 Sume API 키를 Authorization: Bearer 헤더로 넣으면, 로컬 모델이 Sume 서버에서 실행되는 이미지·영상·오디오 도구를 쓸 수 있습니다.

LM Studio 쪽 내용은 MCP 문서와 0.3.17 릴리스 노트에서, Sume 쪽 내용은 MCP OAuth와 API 키, MCP 도구와 게이트, Job과 결과 (영문)에서 가져왔으며, 모두 2026-09-27에 확인했습니다. Sume에는 LM Studio 전용 연동이 없습니다. LM Studio는 다른 원격 MCP 서버와 똑같이 Sume 원격 MCP 서버에 연결하며, Sume 기초 페이지는 호스팅 MCP가 여전히 동작하지만 현재 주 경로는 아니라고 설명합니다.

LM Studio의 mcp.json에 Sume를 어떻게 추가하나요?

LM Studio는 0.3.17부터 MCP 호스트로 동작하고, 로컬 서버와 원격 서버를 모두 지원하며, Cursor의 mcp.json 표기법을 따릅니다. 파일 위치는 macOS와 Linux에서는 ~/.lmstudio/mcp.json, Windows에서는 %USERPROFILE%/.lmstudio/mcp.json이지만, LM Studio는 앱 안의 편집기를 쓰라고 권합니다. 파일을 저장하면 LM Studio가 그 안의 서버를 불러옵니다. <SUME_API_KEY>는 Sume 대시보드에서 만든 키로 바꾸세요.

{
  "mcpServers": {
    "sume": {
      "url": "https://mcp.sume.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <SUME_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

LM Studio는 MCP 서버에 어떻게 인증하나요?

LM Studio 문서에 나온 범위에서는 헤더로 인증합니다. MCP 페이지는 headers에 넣은 Authorization: Bearer 토큰으로 인증하는 원격 서버를 보여 줄 뿐, OAuth 로그인은 설명하지 않습니다. 이는 Sume의 API 키 경로와 맞습니다. 호스팅 MCP는 Authorization: Bearer <SUME_API_KEY>나 x-api-key 헤더를 받습니다. Sume 문서는 인터랙티브 클라이언트에는 OAuth를 권장하고, API 키 원격 MCP는 기존 사용자와 자동화를 위해 유지합니다.

API 키 세션에는 쓰기·유료 도구를 포함한 Sume의 전체 호스팅 도구 세트가 보이며, 키는 mcp.json에 평문으로 들어갑니다. 이 파일은 남에게 공개하지 말고, 키를 채팅에 붙여 넣지 말고, 키가 로그나 채팅 기록에 한 번이라도 나타나면 교체하세요.

Sume 도구가 실행되기 전에 LM Studio가 확인을 요청하나요?

네, LM Studio 0.3.17 릴리스 노트에 따르면 그렇습니다. 모델이 도구를 호출하면 LM Studio가 확인 대화상자를 띄우며, 호출이 실행되기 전에 인수를 검토하고 수정할 수 있습니다. 도구는 한 번만 허용하거나 항상 허용할 수 있습니다. 항상 허용한 도구는 그 뒤로 대화상자를 건너뛰며, 이 설정은 App Settings > Tools & Integrations에서 바꿀 수 있습니다.

Sume의 유료 도구에는 자체 게이트가 더 있습니다. 유료 도구마다 idempotency_key가 필요하고, dry_run=true는 Job을 제출하지 않고 접수 여부와 비용 프리뷰를 반환하며, max_spend_usd는 값을 넘긴 경우에만 호출의 상한이 됩니다. 다음처럼 나누면 무리가 없습니다.

한계는 무엇인가요?

• Sume의 생성 도구는 완성된 파일이 아니라 Job을 반환합니다. 모델은 호출 한 번을 최대 55초까지 붙잡는 jobs_wait로 기다린 뒤 jobs_result를 읽으며, 유료 create를 절대 다시 제출하지 않습니다. 대기 계약은 긴 영상 Job의 MCP 도구 호출 타임아웃에서 다룹니다.
• LM Studio는 Claude, ChatGPT, Gemini용으로 설계된 일부 MCP 서버가 토큰을 과도하게 쓰고, 로컬 모델을 느리게 만들고, 컨텍스트 오버플로를 자주 일으킬 수 있다고 경고합니다. LM Studio의 토큰 수에는 도구 정의가 포함되고, API 키 세션에는 Sume의 전체 호스팅 도구 세트가 나열되므로 모델의 컨텍스트를 지켜보세요.
• 호스팅 MCP는 노트북의 파일을 읽을 수 없으며, generate_image의 레퍼런스 이미지는 공개 HTTPS URL이어야 합니다.
• 실제 프롬프트를 보내기 전에 모델에게 mcp_health와 tools_list를 호출해 달라고 하세요. 둘 다 읽기 전용입니다. Sume MCP 도구 목록은 모든 호스팅 도구를 읽기, 쓰기, 유료로 나눠 정리합니다.