슬기로운 개발자의 생활

안녕하세요! 오늘은 코드 생성 AI의 선두 주자 중 하나인 Cursor AI 사용 시 마주할 수 있는 궁금증, 바로 "왜 동일한 프롬프트를 입력해도 결과가 다르게 나올까?"에 대해 심도 있게 파헤쳐 보고, 더욱 정교하게 AI를 활용할 수 있는 팁까지 공유해 드리고자 합니다. Cursor AI는 정말 매력적인 도구입니다. 우리가 아이디어를 프롬프트로 전달하면, 순식간에 코드를 뚝딱 만들어내죠. 하지만 마법처럼 보이는 이 과정 뒤에는 우리가 이해하고 주의해야 할 몇 가지 메커니즘이 숨어 있습니다. 자, 그럼 그 이유들을 하나씩 살펴볼까요?🎯 Cursor AI 코드 생성 결과, 왜 매번 다를까? 1. 이전 대화의 기억: '맥락'을 파악하는 AI마치 우리가 대화를 나눌 때 앞선 내용을 기억하며 다음 말을 이..

저는 '바이브 코딩' 스타일로 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 즉, 복잡한 코드 구현 자체보다는 '내가 무엇을 만들고 싶은지'에 대한 의도와 느낌('바이브')을 AI에게 전달하고, AI가 제안하는 결과물을 활용하는 방식이죠. 그런데 이런 의문이 드실 수 있습니다."바이브 코딩이라면서, 왜 앞으로 나올 프롬프트 예시에는 @로 파일을 지정하거나, Vercel AI SDK 같은 기술 이름이나, 심지어 공식 문서 링크까지 포함되어 있는 거죠? 그냥 자연스러운 말로만 요청하면 안 되나요?"아주 좋은 질문입니다! 물론 자연어만으로도 많은 작업을 할 수 있지만, 우리가 좀 더 구체적인 프롬프트를 사용하는 데에는 이유가 있습니다.AI를 위한 친절한 안내생성형 AI, 예를 들어 우리가 사용하는 커서는 매우 강력하지..

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 생성해 ..

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 향상하는 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 콘텍스트 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 수정부터..

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..

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 목록 중 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 데이터를 이용하여 SQLite DB로부터 nx, ny 격자 좌표를 가져오는 도구를 실행한다.결괏값을 LLM이 인식할 수 있는 텍스트 포맷으로 MCP Client에게 전달한다.MCP Client는 LLM에게 실행 결과를 제공한다.LLM은 받은 격자 좌표를 이용하여 날..