슬기로운 개발자의 생활

프로그래밍 환경에서 나만의 워크플로우에 맞춘 AI 지원을 받고 싶다면, 커서(Cursor)의 커스텀 모드 기능이 큰 도움이 될 것입니다. 이번 블로그 포스팅에서는 커서의 커스텀 모드를 설정하고 활용하는 방법을 단계별로 안내하며, 이미지와 문서를 바탕으로 실질적인 설정 과정을 설명하겠습니다.커스텀 모드란?커서의 커스텀 모드는 사용자가 자신의 워크플로우에 맞게 도구와 프롬프트를 조합하여 새로운 모드를 생성할 수 있는 기능입니다. 이는 기본 제공 모드인 에이전트(Agent), 질문(Ask), 수동(Manual) 모드에 더해 추가적인 유연성을 제공합니다.참고: 커스텀 모드는 현재 베타 버전으로 제공되고 있습니다. 커스텀 모드 활성화하기커스텀 모드를 사용하려면 먼저 기능을 활성화해야 합니다. 아래 단계와 이미지..

AI 기반 코드 편집기 Cursor는 개발 생산성을 높이는 다양한 기능을 제공하며, 그중에서도 콘텍스트(Context) 활용 기능은 매우 중요합니다. 코드베이스 인덱싱, 규칙 설정, @ 심벌 사용, 특정 파일 무시 등을 통해 AI가 코드베이스를 더 정확하게 이해하고 효과적인 지원을 제공하도록 도울 수 있습니다. Cursor의 콘텍스트 활용 방법을 자세히 알아보겠습니다.코드베이스 인덱싱 (Codebase Indexing)더 정확한 코드베이스 관련 답변을 얻기 위해 코드베이스를 인덱싱할 수 있습니다. Cursor는 백그라운드에서 코드베이스의 각 파일에 대한 임베딩을 계산하고 이를 활용하여 답변의 정확도를 향상합니다.자동 인덱싱: 프로젝트를 열면 해당 작업 공간에 대한 인덱싱이 초기화됩니다. 초기 설정 후에..

Cursor는 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 코딩 작업을 지원하는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 Cursor에서 콘텍스트를 효과적으로 활용하는 방법을 소개합니다. 콘텍스트는 모델이 더 정확한 코드 제안을 생성하도록 돕는 핵심 요소로, 이를 잘 활용하면 생산성을 크게 높일 수 있습니다.콘텍스트란 무엇인가?콘텍스트는 Cursor가 코드 제안을 생성할 때 사용하는 정보입니다. 이는 모델에 제공되는 입력 토큰 형태로, 모델은 이를 바탕으로 출력 토큰(예: 코드나 텍스트)을 예측합니다.콘텍스트의 두 가지 유형의도 콘텍스트(Intent Context): 사용자가 원하는 결과를 정의합니다. 예를 들어, "버튼 색상을 파란색에서 초록색으로 변경해"와 같은 지시사항은 의도 콘텍스트에 해당합니다. 이는 지시적입니다...

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..

AI의 활용 범위가 넓어짐에 따라, 개발 도구도 단순한 편집기를 넘어서 다양한 외부 시스템과의 연결이 필요해졌습니다.Cursor AI는 이를 가능케 하기 위해 Model Context Protocol(MCP)이라는 강력한 확장 기능을 제공합니다.이 글에서는 MCP의 개념과 구조, 그리고 Cursor에서 실제로 어떻게 MCP를 활용하는지에 대해 설명합니다.MCP란 무엇인가요?Model Context Protocol(MCP)는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다.Cursor에서는 이를 통해 개발자가 직접 도구를 연결하거나, 기존 시스템과 통합된 개발 경험을 만들 수 있습니다.MCP는 Anthropic에서 제안한 오픈 표준으로, JSON-RP..

AI와 함께 코딩한다는 건 어떤 느낌일까요?Cursor는 단순한 코드 에디터가 아닙니다. 프로젝트를 이해하고, 문제를 분석하며, 코드를 제안해 주는 AI 비서와 함께하는 차세대 개발 환경입니다.🚀 Cursor란 무엇인가요?Cursor는 AI 중심으로 설계된 강력한 코드 에디터입니다. 설치만 하면 바로 사용할 수 있는 다음과 같은 기능들을 제공합니다:💡 코드 기반을 이해하는 AI 코드 자동완성🧠 대화형 인터페이스 (Ask, Edit, Agent 모드)🔧 복잡한 개발 업무를 처리하는 지능형 도구들이 모든 기능들이 유기적으로 연결되어, 여러분의 개발 생산성을 극대화합니다.✨ 시작해 보기: 단축키와 기능 맛보기Cursor를 처음 시작했다면, 아래 기능부터 체험해 보세요.⭾ Tab: AI 기반의 코드 자동..

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 콘텍스트를 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..