여러 AI를 활용한 순차적 코딩: MCP Sequential Thinking 완벽 입문

핵심 요약: 본 문서는 Windows 환경에서 MCP Sequential Thinking을 활용한 코딩 방법론을 상세히 다룬다. 개념 이해부터 Cursor IDE와 OpenRouter를 이용한 실제 환경 구축, 그리고 워크플로우 작성 및 실행까지의 전 과정을 단계별로 설명하여 사용자가 해당 기술을 성공적으로 도입할 수 있도록 지원한다.

MCP (Model Context Protocol) Sequential Thinking은 복잡한 소프트웨어 개발 과제를 해결하기 위해 여러 인공지능 모델을 순차적으로 활용하는 혁신적인 접근 방식이다. 본 문서는 이러한 MCP Sequential Thinking의 개념을 이해하고, Windows 환경에서 실제 코딩에 적용하기 위한 구체적인 절차를 제공하여 개발 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다.

1. MCP Sequential Thinking의 이해

이는 기존의 단일 AI 모델과의 대화 방식과는 달리, 마치 전문화된 AI 에이전트 팀이 협력하여 프로젝트를 진행하는 것과 유사하다. 각 AI 모델은 특정 단계에서 자신의 강점을 발휘하며, 이 과정은 명확하고 논리적이며 상호 연결된 일련의 단계로 구성된다.

1.1. 핵심 원칙

MCP Sequential Thinking은 다음과 같은 핵심 원칙을 기반으로 한다.

• 정확한 문제 정의: 해결하고자 하는 문제를 구체적이고 측정 가능한 목표로 설정하여 모든 단계의 방향성을 제시한다.
• 원자적 하위 작업 분해: 복잡한 문제를 작고 독립적이며 관리하기 쉬운 '원자적' 하위 작업으로 분해한다.
• 의존성 순서 지정: 분해된 하위 작업들의 실행 의존성을 식별하고 논리적인 순서로 배열하여 워크플로우의 안정성을 보장한다.
• 최적화된 실행 흐름: 각 하위 작업에 가장 적합한 AI 모델을 할당하여 전체 개발 프로세스의 효율성과 효과를 극대화한다.

1.2. 기존 AI 코딩 방식과의 차이점

기존 방식이 단일 AI 모델과의 반복적인 대화에 의존하는 반면, MCP Sequential Thinking은 'AI 조립 라인' 개념을 도입한다. 각 단계마다 최적화된 AI 모델이 특정 작업을 수행하고 결과물을 다음 단계로 전달하여, 각 모델의 전문성을 최대한 활용하고 프로세스의 투명성을 높인다.

📌 실제 사례: React 대시보드 구축
"실시간 암호화폐 가격을 보여주는 React 대시보드 구축" 요청 시, MCP Sequential Thinking은 다음과 같이 작동할 수 있다.

• 계획 (Claude-Sonnet): 전체 컴포넌트 구조 및 데이터 흐름 등 아키텍처를 수립한다.
• 조사 (Gemini-Flash-Thinking): 최적의 WebSocket API를 조사하고 선정한다.
• 구현 (DeepSeek-R): 조사된 API를 바탕으로 React 컴포넌트를 구현한다.
• 검토 (GPT-Omni): 구현된 코드의 보안 취약점을 검토한다.

2. Windows 환경 설정 및 순서 정의

Windows 운영체제에서 MCP Sequential Thinking 환경을 구축하는 과정은 주로 Cursor IDE, OpenRouter AI, MCP 서버 설정을 중심으로 이루어진다.

2.1. 사전 준비: OpenRouter API 키 확보

워크플로우에서 다양한 AI 모델을 활용하기 위해 OpenRouter AI의 API 키가 필요하다. OpenRouter는 여러 AI 모델에 대한 통합 게이트웨이 역할을 한다.

• OpenRouter.ai 방문: 웹 브라우저에서 OpenRouter.ai 웹사이트에 접속하여 회원 가입 및 로그인을 진행한다.
• API 키 생성: 계정 설정의 'API Keys' 메뉴로 이동하여 'Create Key' 버튼을 클릭한다.
• 키 복사 및 보관: 생성된 키는 한 번만 표시되므로, 즉시 안전한 곳에 복사하여 보관한다.

2.2. Smithery AI를 통한 OpenRouter 구성

Smithery AI는 다양한 MCP 서버를 관리하는 플랫폼이다. 이를 통해 OpenRouter MCP를 구성하여 Cursor IDE에서 사용할 수 있도록 설정한다.

• Smithery AI 접속: Smithery AI 웹사이트에 접속한다.
• 'OpenRouter MCP' 검색 및 설정: 'OpenRouter MCP'를 검색하여 구성 패널을 연다. 확보한 OpenRouter API 키를 입력하고 기본 모델(예: `google/gemini-pro`)을 설정한다.

{
  "api_key": "your_copied_key",
  "default_model": "google/gemini-pro" // Free tier recommended
}

• 설치 명령 복사: 설정 완료 후, NPM 명령 또는 JSON 구성을 복사한다. Windows 환경에서는 NPM이 일반적이다.

🧐 NPM 및 JSON 구성 예시
NPM 명령:

npx -y @smithery/cli@latest install @mcpserver/openrouterai --client cursor --config "{\"openrouterApiKey\":\"YOUR_API_KEY\",\"openrouterDefaultModel\":\"deepseek/deepseekchat-v3-0324:free\"}"

JSON 구성 (수동 설정용):

{
  "mcpServers": {
    "openrouterai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@smithery/cli@latest", "run", "@mcpserver/openrouterai",
        "--config", "{\"openrouterApiKey\":\"YOUR_API_KEY\",\"openrouterDefaultModel\":\"deepseek/deepseek-chatv3-0324:free\"}"
      ]
    }
  }
}

2.3. Sequential Thinking MCP 추가

여러 AI 모델 간의 작업 핸드오프를 관리하는 핵심 구성 요소인 Sequential Thinking MCP 서버를 Smithery AI를 통해 추가한다.

• Smithery AI에서 검색: 'Sequential Thinking MCP Server'를 검색한다.
• 설치 형식 선택 및 복사: 'NPM Quick Install' 또는 'JSON Config' 중 선호하는 방식을 선택하여 명령/구성을 복사한다.

2.4. Cursor IDE에서 활성화

이제 복사한 구성 정보를 사용하여 Cursor IDE에 두 MCP 서버를 통합하고 활성화한다.

NPM 사용자:

1. Cursor IDE에서 터미널(`Ctrl + j`)을 연다.
2. 복사한 NPM 명령들을 순서대로 붙여넣고 실행한다.
3. ✅ `success` 메시지를 확인한다.

JSON 구성 사용자:

1. Cursor IDE에서 설정(`Ctrl + shift + j`)을 연다.
2. `MCP → Servers` 메뉴로 이동한다.
3. `Add Server` 버튼을 클릭하고 복사한 JSON 구성을 붙여넣는다.
4. 서버 목록에서 `Sequential Thinking` 옆에 녹색 `● Connected` 상태가 표시되는지 확인한다.

3. 워크플로우 작성 및 실행

워크플로우는 프로젝트 루트의 `.cursor/think` 디렉토리 내 JSON 파일로 정의된다. 이 파일을 통해 여러 AI 모델을 순차적으로 연결하는 작업을 자동화할 수 있다.

3.1. 워크플로우 JSON 파일 생성

예를 들어, React 프로젝트용 워크플로우는 `.cursor/think/react.json` 파일로 생성할 수 있다.

📄 .cursor/think/react.json

{
  "phases": {
    "plan": {
      "model": "google/gemini-2.0-flash-thinking-exp:free",
      "prompt": "Create component architecture with TypeScript interfaces"
    },
    "code": {
      "model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
      "prompt": "Implement ${plan.output} using React 19"
    },
    "review": {
      "model": "qwen/qwq-32b-preview:free",
      "prompt": "Check for accessibility issues in ${code.output}"
    }
  }
}

워크플로우 구성 요소:

• `phases`: 워크플로우를 구성하는 각 단계를 정의한다 (예: `plan`, `code`, `review`).
• `model`: 해당 단계에서 사용할 AI 모델을 OpenRouter 모델 목록에서 지정한다.
• `prompt`: AI 모델에게 주어질 지시사항이다. `${plan.output}`과 같이 이전 단계의 결과물을 참조할 수 있다.

3.2. 워크플로우 실행

정의된 워크플로우는 Cursor IDE 터미널에서 `/think [워크플로우_이름] "[작업_설명]"` 형식의 명령어로 실행한다.

/think react "Simple User profile dashboard"

3.3. 워크플로우 분석 및 진행 과정

위 명령어 실행 시, 워크플로우는 다음과 같이 진행된다.

1. 계획 단계 (`plan`): Gemini 모델이 요청에 따라 컴포넌트 아키텍처와 TypeScript 인터페이스를 설계한다.
2. 코드 단계 (`code`): DeepSeek 모델이 `plan` 단계의 산출물을 입력받아 React 19 코드를 구현한다.
3. 검토 단계 (`review`): Qwen 모델이 `code` 단계에서 생성된 코드의 웹 접근성 문제를 검토하고 개선점을 제안한다.

이러한 순차적 과정을 통해 복잡한 개발 작업을 체계적으로 분해하고, 각 단계에 최적화된 AI의 역량을 활용하여 효율적이고 고품질의 결과물을 도출할 수 있다.

4. 결론

MCP Sequential Thinking은 여러 AI 모델의 강점을 순차적으로 활용하여 개발 과정의 생산성과 코드 품질을 향상시키는 강력한 방법론이다. Windows 환경에서 Cursor IDE, OpenRouter, MCP 서버를 통합하는 것은 이러한 고급 AI 기반 코딩 환경을 구축하는 핵심이다. 본 가이드의 절차를 통해 사용자는 자신만의 맞춤형 AI 코딩 워크플로우를 정의하고 실행하여 개발 효율성을 극대화할 수 있을 것이다.

5. 참고 자료

How to Use Sequential Thinking MCP Server in Cursor. Apidog Blog. Available at: https://apidog.com/blog/mcp-sequential-thinking/