슬기로운 개발자의 생활

코딩의 첫걸음: 도구와 프로젝트 구성

Cursor와 친해지기Cursor란?Cursor는 이 프로젝트의 핵심 도구로, 코딩을 처음 접하는 분들도 자연어로 쉽게 코드를 생성하고 수정할 수 있도록 설계된 강력한 AI 기반 코드 편집기입니다. Visual Studio Code를 기반으로 제작된 Cursor는 코드 작성, 디버깅, 파일 관리 등을 지원하며, 특히 자연어 프롬프트를 통해 AI와 대화하듯 코드를 생성할 수 있는 점이 특징입니다. 이 프로젝트에서는 Cursor를 사용해 복잡한 코딩 지식 없이도 스티커 메모 앱을 단계적으로 만들어 나갈 것입니다. AI가 코드 작성과 오류 수정을 도와주기 때문에, 초보자도 전문가 수준의 결과물을 얻을 수 있습니다.왜 Cursor인가요?초보자 친화적: 코딩 문법을 몰라도 자연어로 요청하면 AI가 코드를 생성해줍..

커서의 챗 기능: AI로 혁신하는 코드 편집과 관리

개발 과정에서 코드 탐색과 편집을 자연어로 간단히 처리할 수 있다면 어떨까요? 커서(Cursor)의 챗(Chat) 기능은 이러한 꿈을 현실로 만들어줍니다. 이 블로그 포스팅에서는 챗의 주요 기능, 사용 방법, 그리고 개발 워크플로우를 향상시키는 다양한 모드와 도구를 소개합니다.챗이란?챗(이전 명칭: Composer)은 커서의 사이드바에 상주하는 AI 어시스턴트로, 자연어를 통해 코드베이스와 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. 코드에 대한 질문, 코드 수정 요청, 터미널 명령어 제안 등을 별도의 컨텍스트 전환 없이 처리할 수 있습니다.챗의 핵심 기능챗은 다음과 같은 강력한 기능을 제공하여 개발자의 생산성을 높입니다:코드 이해낯선 코드에 대한 질문, 설명 요청, 코드베이스 탐색 지원.코드 편집소규모 수정부..

AI 기술의 발전으로 ChatGPT, Claude와 같은 강력한 언어 모델이 개발 환경에 통합되고 있습니다. 그러나 이러한 모델들은 최신 정보나 특정 도메인(예: 네이버 검색 결과)에 대한 실시간 접근성에 제한이 있습니다. MCP(Model Context Protocol)는 이러한 한계를 극복하기 위한 표준화된 프로토콜로, AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 이 글을 통해 Python과 MCP를 활용하여 네이버 검색 기능을 AI 에이전트에 통합하는 실질적인 방법을 학습합니다.Github : https://github.com/jikime/py-mcp-naver-searchSmithery: https://smithery.ai/server/@jikim..

AI를 활용하여 유튜브 쇼츠를 제작하는 방법은 초보자부터 전문가까지 다양한 수준의 사용자에게 적합한 도구들이 있습니다. 아래에 대표적인 AI 기반 쇼츠 제작 도구들을 소개해 드리겠습니다.🎬 AI 기반 유튜브 쇼츠 제작 도구 추천1. Vrew (브루)특징: 긴 영상을 자동으로 요약하거나 하이라이트를 추출하여 쇼츠 영상으로 변환합니다.장점: 클릭 몇 번으로 요약 영상이나 하이라이트 영상을 만들 수 있어 편리합니다.활용 예시: 강의 영상, 인터뷰, 브이로그 등 다양한 콘텐츠를 쇼츠로 재구성할 때 유용합니다.자세히 보기: Vrew AI 쇼츠 만들기 기능2. Fliki특징: 텍스트를 입력하면 AI가 자동으로 음성, 이미지, 배경음악을 조합하여 쇼츠 영상을 생성합니다.장점: 대본만 입력하면 고퀄리티의 쇼츠 영상을..

1. 자동화된 규칙 생성/Generate Cursor Rules 명령어를 사용해 대화 컨텍스트를 기반으로 규칙을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기존 대화의 맥락을 재사용 가능합니다.경로 패턴이 정의된 자동 첨부 규칙은 파일 읽기/쓰기 시 적절한 규칙을 자동 적용합니다.항상 첨부된 규칙이 긴 대화에서도 지속적으로 유지되며, 에이전트가 규칙을 안정적으로 편집할 수 있도록 수정되었습니다. 2. 대화 기록 접근성 향상채팅 기록이 명령 팔레트로 이동하여 접근이 쉬워졌습니다. 채팅창의 "Show history 버튼" 또는 Show Chat History 명령어로 확인 가능합니다.3. 코드 검토 간소화에이전트가 생성한 코드를 검토하기 위해 대화 끝에 내장된 diff 뷰가 추가되었습니다. 채팅 하단의 Review c..

Model Context Protocol (MCP)의 도구 요청 플로우는 MCP 호스트(예: Claude Desktop, Cursor)와 클라이언트가 MCP 서버와 상호작용하여 도구를 호출하는 과정을 포함합니다.아래는 전체 플로우를 단계별로 설명한 내용입니다. 이 설명은 MCP의 클라이언트-서버 아키텍처와 표준화된 통신 방식을 기반으로 하며, Anthropic의 MCP 문서와 관련 정보를 참조하여 작성되었습니다.MCP 도구 요청 플로우MCP는 호스트(사용자가 직접 상호작용하는 애플리케이션), 클라이언트(호스트 내에서 서버와 1:1 연결을 관리), 서버(도구, 리소스, 프롬프트를 제공)로 구성됩니다. 도구 요청 플로우는 다음과 같은 단계로 진행됩니다:초기화 (Initialization)호스트 시작: 사용자..

Claude Desktop에 MCP 서버 연동 방법Claude Desktop에 MCP(Model Context Protocol) 서버를 연동하는 과정은 Anthropic의 MCP 프레임워크를 활용하여 외부 도구, 리소스, 프롬프트를 Claude와 통합하는 작업입니다.전제 조건Claude Desktop 설치: 최신 버전의 Claude Desktop 애플리케이션이 설치되어 있어야 합니다. Anthropic의 공식 웹사이트에서 다운로드 가능합니다.MCP 서버 준비: 연동하려는 MCP 날씨 서버가 준비되어 있어야 합니다.기본적인 CLI 지식: 터미널에서 명령어를 실행할 수 있는 기본적인 이해가 필요합니다.1. Claude Desktop 설정 파일 구성Claude Desktop은 MCP 서버와의 연결 정보를 설정..

2. MCP Server 및 Client 구현하기시나리오MCP Host에서 사용자가 특정 지역의 날씨를 요청한다.LLM은 사용자 요청을 분석하여 도구가 필요한지 분석하여 MCP Client에게 도구 목록을 요청한다.도구 목록중 지역 좌표와 관련된 도구가 있는지 확인하고 MCP Client에게 필요한 도구를 요청한다.MCP Client는 요청한 도구가 정의된 MCP Server에게 도구를 요청한다.MCP Server는 전달받은 시, 구, 동의 데이타를 이용하여 SQLite DB로부터 nx, ny 격자 좌표를 가져오는 도구를 실행한다.결과값을 LLM이 인식할 수 있는 텍스트 포맷으로 MCP Client에게 전달한다.MCP Client는 LLM에게 실행 결과를 제공한다.LLM은 받은 격자 좌표를 이용하여 날씨..

Github : https://github.com/jikime/py-mcp-ko-weather GitHub - jikime/py-mcp-ko-weatherContribute to jikime/py-mcp-ko-weather development by creating an account on GitHub.github.comSmithery : https://smithery.ai/server/@jikime/py-mcp-ko-weather Korea Weather Service | SmitheryUh oh! This server works best locally, but does not have a local installation option. Please check the source repositary f..

AI 생태계의 새로운 혁신으로 주목받고 있는 Model Context Protocol(MCP)에 대해 알아보도록 하겠습니다.1. MCP의 배경과 필요성현재 AI 생태계의 한계LLM(Large Language Model)은 학습된 지식 내에서만 답변이 가능외부 데이터나 도구와의 연동이 제한적각 AI 프레임워크마다 개별적인 통합 작업 필요MCP의 등장 배경2024년 말 Anthropic이 소개한 개방형 표준 프로토콜AI 모델과 외부 도구 간의 표준화된 통신 방식 제공"AI 통합을 위한 USB"라고도 불림2. MCP의 핵심 개념기본 구조Hosts: 사용자가 상호작용하는 애플리케이션(예: 챗봇)Clients: Host 내에서 MCP 서버와의 연결 관리Servers: 표준 MCP API를 통해 기능 제공주요 구성..