유용하게 사용중인 MCP

🚀 Cursor에서 유용하게 사용중인 MCP

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서론: ‘MCP’란?

‘Vibe-Driven Development’라 불리는 최신 AI 코딩 워크플로우는 Cursor 같은 IDE를 통해 현실이 되었습니다.
이제 개발자는 AI와 대화하며 코드를 작성하지만, 곧 한계에 부딪힙니다.
AI가 외부 세계와 단절되어 있고, 로컬 파일 시스템이나 최신 라이브러리 정보에 접근할 수 없기 때문입니다.

이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.
MCP는 AI 모델(MCP 클라이언트)이 외부 도구 및 데이터 소스(MCP 서버)와 안전하고 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있게 하는 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI를 위한 USB-C 포트 또는 범용 API 어댑터라 할 수 있습니다.

MCP 아키텍처는 AI가 IDE를 벗어나지 않고도 GitHub API를 호출해 이슈를 생성하고, AWS 리소스를 관리하며, 데이터베이스를 쿼리할 수 있도록 합니다.

구성 요소	역할	대응 MCP
지식	최신 코드 문서와 예제 제공	Context7
인식	실시간 웹 정보 접근	Tavily
추론	단계적 사고 구조화	Sequential Thinking
기억	지속적 작업 관리와 반성	Shrimp Task Manager

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1장. Context7 — AI의 환각을 치료하는 실시간 코드 명의

1.1. 문제: AI가 가짜 API를 말하는 이유

LLM은 방대한 코드로 학습했지만, 그 지식은 ‘학습 시점’에 동결되어 있습니다.
그 결과 AI는 오래된 API를 제안하거나, 존재하지 않는 기능을 만들어내는 환각(Hallucination)을 일으킵니다.
개발자는 잘못된 코드를 디버깅하느라 시간을 낭비합니다.

1.2. 해결책: ‘RAG for Code’ — Context7의 접근법

Context7은 AI 코드 에디터를 위한 ‘실시간 코드 문서 서버’입니다.
npm, GitHub 등에서 버전별 문서와 코드 예제를 즉시 가져와 LLM의 컨텍스트에 주입합니다.
이는 코드 전용 검색 증강 생성(RAG) 시스템으로,
AI가 “기억” 대신 “최신 문서”를 참고하도록 만들어 줍니다.

1.3. 사용 예시

Before: Create a Next.js middleware that checks for a valid JWT...
→ 오래된 _middleware.js 문법을 반환할 수 있음

After: Create a Next.js middleware that checks for a valid JWT... use context7
→ 최신 middleware.ts 구문과 NextRequest 객체를 사용한 정확한 코드 반환

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2장. Tavily — AI의 눈과 귀, 실시간 웹 인식

2.1. 문제: 코드 밖 세상과의 단절

Context7이 코드 라이브러리를 다룬다면,
AI는 여전히 실시간 웹 정보(기술 블로그, 보안 취약점, 신제품 출시)에 접근하지 못합니다.

2.2. 해결책: Tavily, AI 전용 검색 엔진

Tavily는 인간용이 아닌 AI 에이전트 전용 웹 검색 엔진입니다.
일반 검색이 링크를 제공한다면, Tavily는 구조화된 데이터(JSON)로 정보를 반환합니다.

주요 도구

• tavily-search: 실시간 검색
• tavily-extract: 광고 제거 및 핵심 데이터 추출
• tavily-map: 사이트 구조 맵 생성
• tavily-crawl: 사이트 전체 크롤링

2.3. 활용 예시

“오늘 출시된 React 19의 주요 기능은?” → search
“이 GitHub 이슈 관련 블로그 포스트를 모두 요약해 줘.” → crawl + extract

브라우저 탭을 넘나드는 불필요한 작업이 크게 줄어듭니다.

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3장. Sequential Thinking — AI에게 ‘생각하는 법’을 가르치다

3.1. 문제: AI의 성급한 결론

복잡한 문제를 던지면 AI는 사고 과정을 생략하고, 즉시 결과를 내놓습니다.
이 때문에 답은 틀리거나 불완전합니다.

3.2. 해결책: 단계별 사고(Chain-of-Thought) 강제

Sequential Thinking MCP는 AI에게 사고 단계를 강제합니다.
AI는 “생각 → 다음 단계 → 검증 → 수정”의 순서를 따릅니다.

예시:

1. 오류 메시지 분석
2. 인증 헤더 점검
3. CORS 정책 확인
4. 수정안 제시

이 과정을 통해 AI는 성찰(reflection)과 대안 탐색을 수행합니다.

3.3. 활용 예시

> “내 API 호출이 실패하는 이유를 4단계로 분석해 줘.”

AI는 자동으로 사고를 구조화하고 각 단계별 근거를 제시합니다.

4장. Task master AI

• Task Master AI는 이미 작성된 '제품 요구 사항 문서(PRD)'를 AI가 '실행 가능한 작업(Task)'으로 분해하고 관리해주는 작업 관리 시스템(Task Management System)입니다.
• shrimp taskmanger보다 task master를 선호하는데 그 이유는 하단 글 참고
  • https://jcon.tistory.com/203
  [Spec Kit , shrimp taskmanager, Task Master AI 차이점

1. 🎨 Spec Kit: "AI와 함께 '설계도'부터 만들자"언제 사용하나요? 아이디어는 있지만, 이걸 어떻게 구체적인 '기능 명세서'로 만들지 막막할 때 사용합니다.작동 방식:사용자가 /specify 명령어로 "SNS

jcon.tistory.com](https://jcon.tistory.com/203)

5장. TestSprite

가장 큰 특징은 개발자가 테스트 코드를 단 한 줄도 작성하지 않게 하는 것을 목표로 한다는 점입니다. 기존의 AI 코딩 도구들이 애플리케이션 코드를 생성하는 데 집중했다면, TestSprite는 생성된 코드를 검증하고 버그를 찾는 '테스트' 과정 전체를 자동화하는 데 특화되어 있습니다.

TestSprite의 핵심 기능

검색된 정보(1.1, 2.1, 2.7)에 따르면 TestSprite는 다음과 같은 테스트의 전체 주기를 자동화합니다.

1. 테스트 계획 자동 생성: 개발자가 작성한 코드나 자연어 문서(PRD 등)를 AI가 분석하여 테스트 계획을 스스로 수립합니다.
2. 테스트 코드 자동 생성: 수립된 계획에 따라 AI가 실제 실행할 테스트 코드를(예: 유닛 테스트, 통합 테스트) 자동으로 작성합니다.
3. 테스트 자동 실행: 생성된 테스트를 클라우드 환경 등에서 자동으로 실행합니다. 프론트엔드(UI)와 백엔드(API) 테스트를 모두 지원합니다.
4. 결과 분석 및 디버깅: 테스트 실패 시, AI가 원인을 진단하고(Root Cause Analysis), 버그 리포트를 생성하며 심지어 수정안(Fix)까지 제안합니다.
5. CI/CD 파이프라인 통합: 기존 개발 워크플로우(CI/CD)에 원활하게 통합되어 코드 변경 시마다 자동으로 테스트를 수행할 수 있습니다.

🤔 어떻게 작동하나요? (2.6)

사용자 리뷰에 따르면 일반적인 사용 방식은 다음과 같습니다.

1. 앱 정보 제공: 테스트할 웹사이트 URL과 로그인 정보 등을 제공합니다.
2. AI 탐색: TestSprite의 AI 에이전트가 실제 사용자처럼 앱을 탐색(크롤링)하며 기능을 이해합니다.
3. 자동 테스트 생성 및 실행: 발견된 기능들에 대해 AI가 자동으로 테스트 케이스를 만들고, 실제 버튼을 클릭하고 폼을 채우는 등의 테스트를 실행합니다.