Claude Code 통합 가이드

하나의 Mac에서 2개의 Claude Code 인스턴스를 독립적으로 운영하면서, 각 계정별로 MCP 서버(Atlassian, Slack, GitHub, BigQuery, PostgreSQL, Google Workspace)와 Telegram 봇을 연결하는 방법을 정리합니다.

1. 개요

MCP(Model Context Protocol)란?

Claude Code가 외부 서비스(Jira, Confluence, Slack, GitHub, Gmail, Google Drive, Calendar, DB 등)와 통신할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. MCP 서버를 설정하면 Claude가 직접 Jira 이슈를 조회하거나, Slack 메시지를 읽고, 이메일을 보내고, DB를 쿼리할 수 있습니다.

왜 멀티 계정 분리가 필요한가

회사 계정과 개인 계정의 인증 정보(토큰, OAuth) 분리
MCP 서버 포트/프로세스 충돌 방지
보안: secrets 파일 격리
업무용/개인용 등 목적별로 분리된 Telegram 봇 운영

핵심 원리

Claude Code는 CLAUDE_CONFIG_DIR 환경변수로 설정 디렉토리를 지정할 수 있습니다. 이 변수를 다르게 설정하면 완전히 독립된 2개의 Claude Code 환경을 만들 수 있습니다.

구분	계정 A (work)	계정 B (genius)
설정 디렉토리	`~/.claude-work/`	`~/.claude-genius/`
환경변수 파일	`~/.secrets/work.env`	`~/.secrets/genius.env`
Telegram 봇	별도 봇 토큰 A	별도 봇 토큰 B
MCP 서버	Atlassian, Slack, GitHub, BigQuery 등	Atlassian 등

2. 디렉토리 구조

~
├── .claude-work/                     # 계정 A (회사) 설정
│   ├── .mcp.json                     # MCP 서버 설정
│   ├── settings.json                 # Claude Code 설정
│   ├── channels/
│   │   └── telegram/
│   │       ├── .env                  # 봇 토큰 A
│   │       └── access.json           # 접근 허용 목록
│   └── plugins/cache/                # 플러그인 캐시
├── .claude-genius/                   # 계정 B (개인) 설정
│   ├── .mcp.json
│   ├── settings.json
│   ├── channels/
│   │   └── telegram/
│   │       ├── .env                  # 봇 토큰 B
│   │       └── access.json
│   └── plugins/cache/
└── .secrets/
    ├── work.env                      # 계정 A 환경변수 (chmod 600)
    └── genius.env                    # 계정 B 환경변수 (chmod 600)

핵심: HOME을 바꾸지 않고 CLAUDE_CONFIG_DIR만 바꿔서 Claude 설정만 분리합니다. 공통 MCP는 ~/.claude-work/.mcp.json에, 프로젝트별 MCP는 프로젝트 루트의 .mcp.json에 설정합니다.

3. 환경변수 파일 구성

각 계정에서 사용할 환경변수(API 토큰, DB 접속정보 등)를 별도 파일로 관리합니다.

~/.secrets/work.env

# Atlassian
export ATLASSIAN_API_TOKEN="your-atlassian-api-token"
# Slack
export SLACK_BOT_TOKEN="xoxb-your-slack-bot-token"
export SLACK_TEAM_ID="your-slack-team-id"
# BigQuery
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-gcp-project-id"
# GitHub
export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="ghp_your-github-token"
# PostgreSQL
export PGHOST="db-host"
export PGPORT="5432"
export PGDATABASE="your_db"
export PGUSER="readonly_user"
export PGPASSWORD="your-password"
# Google Workspace (OAuth)
export GOOGLE_CLIENT_ID="your-client-id.apps.googleusercontent.com"
export GOOGLE_CLIENT_SECRET="your-client-secret"

~/.secrets/genius.env

export ATLASSIAN_API_TOKEN="your-other-token"
# ... 필요한 환경변수 추가

보안 주의사항

chmod 600 ~/.secrets/*.env    # 본인만 읽기 가능

.mcp.json에 토큰을 직접 넣지 않고 ${ENV_VAR} 형태로 참조
source로 주입된 환경변수는 MCP 자식 프로세스가 자동 상속
1Password CLI(op) 연동 시 더 안전하게 관리 가능

4. Shell 함수 설정 (~/.zshrc)

# Claude Code 계정 분리 실행
claude-work() {
  (
    source ~/.secrets/work.env
    export CLAUDE_CONFIG_DIR="$HOME/.claude-work"
    claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official "$@"
  )
}

claude-genius() {
  (
    source ~/.secrets/genius.env
    export CLAUDE_CONFIG_DIR="$HOME/.claude-genius"
    claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official "$@"
  )
}

핵심 포인트

source ~/.secrets/xxx.env — 해당 계정의 환경변수를 로드
CLAUDE_CONFIG_DIR=~/.claude-xxx — 설정 디렉토리를 분리
--channels plugin:telegram@claude-plugins-official — Telegram 채널 플러그인 활성화
서브셸 ( )로 감싸서 환경변수가 현재 셸에 영향을 주지 않도록 격리
"$@"로 추가 인자 전달 가능 (alias 대신 함수를 사용하는 이유)

5. MCP 서버 설정

5-1. 공통 MCP 설정 (~/.claude-work/.mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "atlassian-local": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-atlassian",
        "--jira-url", "https://your-org.atlassian.net",
        "--jira-username", "you@your-org.com",
        "--jira-token", "${ATLASSIAN_API_TOKEN}"
      ],
      "env": {
        "ATLASSIAN_API_TOKEN": "${ATLASSIAN_API_TOKEN}"
      }
    },
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-slack"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "${SLACK_BOT_TOKEN}",
        "SLACK_TEAM_ID": "${SLACK_TEAM_ID}"
      }
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}"
      }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://${PGUSER}:${PGPASSWORD}@${PGHOST}:${PGPORT}/${PGDATABASE}?sslmode=require"
      ]
    },
    "google-workspace": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@dguido/google-workspace-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_CLIENT_ID": "${GOOGLE_CLIENT_ID}",
        "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "${GOOGLE_CLIENT_SECRET}",
        "GOOGLE_WORKSPACE_SERVICES": "gmail,drive,calendar"
      }
    },
    "bigquery": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-bigquery"],
      "env": {
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}"
      }
    }
  }
}

포인트: 비밀 값(토큰, 비밀번호)은 .mcp.json에 넣지 않고 ${ENV_VAR}로 secrets 파일의 환경변수를 참조합니다. ADC를 사용하는 경우 BigQuery의 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS는 생략 가능합니다.

5-2. 프로젝트별 MCP 설정

설정 위치	적용 범위	용도
`~/.claude-work/.mcp.json`	모든 프로젝트 (공통)	Slack, Google, Jira, GitHub, PostgreSQL, BigQuery
프로젝트 루트 `.mcp.json`	해당 프로젝트만	프로젝트 전용 MCP (특정 DB, 특정 API 등)

5-3. 연동된 MCP 서버 목록

MCP 서버	용도	패키지	필요한 환경변수
Atlassian	Jira 이슈 조회/생성, Confluence 페이지 읽기/쓰기	`mcp-atlassian` (uvx)	`ATLASSIAN_API_TOKEN`
Slack	채널 메시지 읽기, 메시지 전송, 스레드 조회	`@modelcontextprotocol/server-slack`	`SLACK_BOT_TOKEN`
GitHub	코드 검색, PR 리뷰, 이슈 관리	`@modelcontextprotocol/server-github`	`GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN`
PostgreSQL	DB 쿼리, 스키마 조회	`@modelcontextprotocol/server-postgres`	`PGHOST`, `PGPORT`, `PGDATABASE`, `PGUSER`, `PGPASSWORD`
BigQuery	테이블 조회, SELECT 쿼리 실행	`@modelcontextprotocol/server-bigquery`	`GOOGLE_CLOUD_PROJECT`
Google Workspace	Gmail 읽기/발송, Drive 파일 관리, Calendar 일정 조회	`@dguido/google-workspace-mcp`	`GOOGLE_CLIENT_ID`, `GOOGLE_CLIENT_SECRET`

6. BigQuery MCP 상세 설정

사전 준비

Google Cloud 프로젝트 및 BigQuery 접근 권한
GCP 서비스 계정 키(JSON) 또는 Application Default Credentials(ADC) 설정
Node.js 18 이상

GCP 인증 설정 (ADC 방식 권장)

gcloud auth application-default login
gcloud config set project <YOUR_GCP_PROJECT_ID>

Claude Code에서 사용

공통 .mcp.json에 bigquery 서버를 등록하면(5-1 참고) Claude Code 실행 시 자동으로 연결됩니다.

# Claude Code 실행 후 MCP 연동 확인
/mcp

Claude App (claude.ai)에서 사용

Claude App은 브라우저/데스크탑 앱에서 MCP 서버를 원격으로 연결하는 방식을 지원합니다. 로컬에 MCP 프록시 서버를 띄우고 claude.ai에서 URL로 연결합니다.

# mcp-proxy 설치
npm install -g @modelcontextprotocol/proxy

# BigQuery MCP 서버를 HTTP 프록시로 실행
mcp-proxy --port 3100 npx -y @modelcontextprotocol/server-bigquery

claude.ai에서 등록:

claude.ai 접속 → 좌측 하단 설정(Settings)
Integrations 또는 MCP Servers 탭 선택
Add MCP Server → Name: bigquery, URL: http://localhost:3100/sse
Save 후 연결 상태 확인

BigQuery 제공 도구

도구	설명	예시
`list-tables`	전체 테이블 목록 조회	“테이블 목록 보여줘”
`describe-table`	테이블 스키마 조회	“orders 테이블 컬럼 알려줘”
`execute-query`	SELECT 쿼리 실행 (읽기 전용)	“최근 주문 건수 집계해줘”

execute-query는 읽기 전용(SELECT)만 허용됩니다. INSERT/UPDATE/DELETE는 실행되지 않습니다.

7. Telegram 봇 연결

7-1. 봇 생성

Telegram에서 @BotFather에게 /newbot 명령어를 보냅니다.
봇 이름과 username을 지정합니다. (예: WorkAssistantBot, GeniusAssistantBot)
각각의 Bot Token을 발급받아 안전하게 보관합니다.
이 과정을 2번 반복하여 2개의 봇 토큰을 확보합니다.

7-2. 봇 토큰 등록

각 계정별로 Claude Code를 실행한 뒤 Telegram 봇 토큰을 등록합니다.

# 계정 A 실행
claude-work

# Claude Code 프롬프트에서:
/telegram:configure
# → 봇 토큰 A를 입력

# 계정 B 실행 (별도 터미널)
claude-genius

# Claude Code 프롬프트에서:
/telegram:configure
# → 봇 토큰 B를 입력

7-3. 접근 권한 설정

각 봇에게 Telegram으로 메시지를 보냅니다.
Claude Code에서 페어링 요청이 표시됩니다.
/telegram:access 명령으로 해당 사용자를 승인합니다.

access.json 구조:

{
  "dmPolicy": "allowlist",
  "allowedUserIds": ["your-telegram-user-id"],
  "groupPolicy": "none"
}

@userinfobot에게 메시지를 보내면 자신의 Telegram 사용자 ID를 확인할 수 있습니다.

8. Google Workspace MCP 설정

Google Workspace MCP는 Gmail, Google Drive, Google Calendar에 접근할 수 있게 해줍니다. OAuth 2.0 인증이 필요하므로 초기 설정이 다른 MCP보다 복잡합니다.

8-1. Google Cloud Console 설정

Google Cloud Console에서 프로젝트 생성 또는 선택
API 및 서비스 > 라이브러리에서 Gmail API, Google Drive API, Google Calendar API 활성화
API 및 서비스 > 사용자 인증 정보에서 OAuth 2.0 클라이언트 ID 생성 (데스크톱 앱)
Client ID와 Client Secret을 ~/.secrets/work.env에 저장

8-2. 첫 실행 시 OAuth 인증

Claude Code에서 Google Workspace MCP를 처음 사용하면 브라우저가 열리며 Google 계정 로그인 및 권한 동의를 요청합니다. 인증 완료 후 토큰이 ~/.config/google-workspace-mcp/tokens.json에 저장됩니다.

8-3. 사용 가능한 기능

Gmail: 메일 검색, 읽기, 발송, 삭제
Drive: 파일 목록 조회, 파일 다운로드/업로드, 폴더 관리
Calendar: 일정 조회, 일정 생성/수정/삭제, 빈 시간 찾기

9. 실행 및 확인

2개의 터미널을 열고 각각 실행합니다.

# 터미널 1
claude-work

# 터미널 2
claude-genius

각 Telegram 봇에게 메시지를 보내면 해당 Claude Code 인스턴스가 독립적으로 응답합니다.

활용 예시

# Jira + Slack 연동
"슬랙 장애 채널 메시지 + 관련 Jira 이슈 요약해줘"

# 데이터 파이프라인 점검
"이 DAG 파일 분석하고, DB 스키마 확인해서 문제점 알려줘"

# BigQuery 데이터 조회
"BigQuery 테이블 목록 보여줘"
"orders 테이블 스키마 확인해줘"
"최근 7일간 주문 건수를 날짜별로 집계하는 쿼리 실행해줘"

# 이메일 + 캘린더 관리
"읽지 않은 메일 확인하고, 오늘 일정 알려줘"

# 업무 자동화
"오늘 Jira 스프린트 상태 요약해서 Slack에 공유해줘"

10. 트러블슈팅

재시작 시 `~/.claude/` 기본 경로를 읽는 문제

원인: CLAUDE_CONFIG_DIR가 제대로 export 되지 않음
해결: alias 대신 함수 사용 + subshell 내에서 export 명시

MCP 서버 연결 실패

# MCP 서버 상태 확인 (Claude Code 내에서)
/mcp

Google Workspace API 활성화 안 됨

에러: Gmail API has not been used in project XXX before or it is disabled
해결: Google Cloud Console에서 해당 API(Gmail, Calendar, Drive)를 각각 활성화
활성화 후 전파에 몇 분 소요될 수 있음

브라우저 OAuth 꼬임

회사/개인 계정을 같은 브라우저에서 로그인하면 OAuth가 섞일 수 있음
해결: Chrome 프로필 분리 또는 브라우저 분리

`/mcp` 명령에서 MCP 목록이 안 보이는 경우

/mcp UI가 CLAUDE_CONFIG_DIR를 무시하고 기본 경로를 볼 수 있음
실제 MCP 동작은 정상 — 도구 호출로 확인 가능

11. Claude Code vs Claude App

항목	Claude Code	Claude App
실행 환경	터미널(CLI)	브라우저 / 데스크탑 앱
설정 방식	`.mcp.json` 또는 전역 config	claude.ai 설정에서 URL 등록
인증	로컬 GCP 인증 사용	로컬 MCP 프록시 서버 필요
적합한 용도	코드 작성 중 데이터 확인, 쿼리 자동화	비개발자 포함 팀원 데이터 조회 및 분석
추가 설치	`claude-code` CLI	`mcp-proxy`

12. 주의사항

동시 실행 가능: 2개의 인스턴스를 동시에 실행할 수 있으며, 각각 독립적으로 동작합니다.
봇 토큰 보안: ~/.secrets/ 디렉토리의 파일 권한을 600으로 제한하세요.
계정 로그인: 각 CLAUDE_CONFIG_DIR별로 별도의 Claude Code 계정 로그인이 필요합니다. 즉, 2개의 Claude 계정(구독)이 필요합니다.
프로젝트별 MCP: 프로젝트 루트의 .mcp.json은 글로벌 설정과 별개로, 해당 프로젝트에서만 적용되는 MCP 서버를 추가로 설정할 수 있습니다.