기술

Cursor IDE에서 AI 개발 생산성 10배 높이는 방법 (MCP, OpenRouter)

스타스토리. 2025. 6. 23. 22:58
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핵심 요약: 본 문서는 MCP 순차적 사고(Sequential Thinking)와 OpenRouter를 결합하여 개발 워크플로우를 혁신하는 방법을 안내한다. 전문 AI 에이전트 팀처럼 여러 AI 모델을 협력시켜 복잡한 코딩 과제를 해결하는 원리부터, Cursor IDE 환경 설정, 실제 워크플로우 생성까지의 전 과정을 상세히 다룬다.

전문 AI 에이전트 팀에 의해 코드가 제작되는 개발 환경을 상상해 보자. Claude는 아키텍처를 설계하고, Gemini는 테스트를 작성하며, DeepSeek는 기능을 완벽하게 구현하는, 모두 완벽한 조화를 이루며 작업하는 환경 말이다. 이는 더 이상 미래의 환상이 아니며, MCP 순차적 사고와 OpenRouter의 결합을 통해 현실이 되었다. 이 가이드는 복잡한 프로젝트를 해결하기 위한 당신의 비밀 무기를 만드는 방법을 제시한다.

1. MCP 순차적 사고란 무엇인가?

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 순차적 사고는 복잡한 코딩 문제를 명확하고 논리적이며 상호 연결된 단계로 나누어 해결하는 혁신적인 접근 방식이다. 이는 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 개발 프로세스의 각 단계에서 다양한 AI 모델의 강점을 활용하여 사고를 구조화하는 방법론이다. 구현에 곧바로 뛰어들기보다는, MCP 순차적 사고는 다음의 원칙을 강조한다:

  • 정확한 문제 정의: 해결하고자 하는 문제를 명확하게 설명하여 모호함이 없도록 한다.
  • 원자적 하위 작업 분해: 문제를 작고 관리하기 쉬우며 독립적인 하위 작업으로 나눈다.
  • 의존성 순서화: 이러한 하위 작업 간의 의존성을 식별하고 정리하여 논리적인 실행 흐름을 보장한다.
  • 최적화된 실행 흐름: 최대한의 효율성과 효과를 위해 하위 작업의 실행을 간소화한다.
📌 권장 사항: Apidog MCP 서버로 API 연동 개발 확장하기
AI 코딩 능력을 한 단계 더 발전시키고 싶다면, Apidog MCP 서버를 통합하여 AI 기반 IDE가 Apidog 프로젝트의 API 사양에 직접 접근하도록 할 수 있다. Apidog MCP 서버는 다음과 같은 기능을 제공한다:
  • API 사양에 따른 코드 생성 및 수정
  • API 사양 내용 검색
  • API 설계와 일치하는 데이터 모델 및 DTO 생성
  • API 사양 기반의 주석 및 문서 자동 추가

Apidog MCP 서버는 Apidog 프로젝트와 Cursor 간의 다리 역할을 하여 AI 어시스턴트가 항상 최신 API 디자인에 접근할 수 있도록 보장한다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 NPM 페이지에서 확인할 수 있다. Postman의 강력하고 비용 효율적인 대안인 Apidog을 직접 사용해 보길 권장한다.

2. OpenRouter AI: 순차적 사고의 촉매제

OpenRouter AI는 다양한 AI 모델(GPT-4, Claude, Mistral 등)에 접근할 수 있는 통합 API 게이트웨이 역할을 하여, 각 작업 단계에 최적화된 모델의 강점을 활용할 수 있게 함으로써 MCP 순차적 사고를 강화한다. OpenRouter AI는 다음과 같은 방법으로 개발 프로세스를 개선한다:

  • 반복적인 코딩 단계 자동화: 보일러플레이트 코드 생성, 프로젝트 구조 설정, 개발 환경 구성을 자동화하여 번거로운 작업을 줄여준다.
  • 보일러플레이트 코드 생성: 각 작업에 대한 기본 코드 구조와 초기 구성 요소를 자동으로 생성하여 개발 시간을 획기적으로 단축한다.
  • 최적화 제안: 코드 효율성, 성능, 보안을 개선하기 위한 지능적인 제안을 제공한다.
  • 실시간 디버깅: 실시간 코드 분석과 지능형 디버깅 제안을 통해 오류를 신속하게 식별하고 해결하도록 돕는다.

3. 기존 방식과의 차이점: AI 조립 라인

전통적인 AI 코딩이 단일 모델과의 대화로 이루어지는 반면, 순차적 사고는 'AI 조립 라인'과 같다. 작업은 계획, 연구, 코딩, 검토 단계를 거치며 각 단계에 특화된 AI에게 전달된다.

작업 → [계획자 AI] → [연구자 AI] → [코더 AI] → [검토자 AI]

🧐 실제 예시: React 대시보드 구축
사용자 요청: "실시간 암호화폐 가격을 보여주는 React 대시보드 구축하기"
  1. Claude-3.5-Sonnet: 아키텍처 계획 생성
  2. Gemini-2.0-Flash-Thinking: 최상의 WebSocket API 조사
  3. DeepSeek-R1: React 구성 요소 구현
  4. GPT-4-Omni: 보안 결함에 대한 코드 검토

이러한 워크플로우의 핵심 구성 요소는 다음과 같다:

  • MCP 서버 네트워크: 다양한 AI 모델 간의 작업 전달을 관리한다.
  • OpenRouter 게이트웨이: 가장 비용 효율적이고 적절한 AI 모델로 작업을 라우팅한다.
  • Cursor IDE 통합: 개발 환경 내에서 직접 워크플로우 제어를 제공한다.

4. MCP 순차적 사고 환경 구축하기 (프로처럼)

4.1. 1단계: OpenRouter API 키 받기

  1. OpenRouter.ai 방문하여 가입한다.
  2. 계정 설정 → API 키 메뉴로 이동한다.
  3. '키 생성'을 클릭하고 생성된 키를 클립보드에 복사한다.

4.2. 2단계: Smithery AI에서 OpenRouter 구성하기

  1. Smithery AI를 연다.
  2. "OpenRouter MCP"를 검색한다.
  3. 구성 패널에 API 키와 기본 모델을 설정한다.
{
  "api_key": "your_copied_key",
  "default_model": "google/gemini-pro"  // 무료 등급 추천
}

설정 후, 아래 NPM 명령 또는 JSON 구성 중 하나를 복사한다.

4.3. 3단계: 순차적 사고 MCP 추가하기

  1. Smithery AI에서 "순차적 사고 MCP 서버"를 검색한다.
  2. 선호하는 설치 형식(NPM 또는 JSON)을 선택하고 해당 코드를 복사한다.
NPM 빠른 설치: 
npx -y @smithery/cli@latest install @smithery-ai/server-sequential-thinking --client cursor --key YOUR_API_KEY
JSON 구성 (고급): 
{
  "mcpServers": {
    "server-sequential-thinking": {
      "command": "cmd",
      "args": [ "/c", "npx", "-y", "@smithery/cli@latest", "run", "@smithery-ai/server-sequential-thinking", "--key", "YOUR_API_KEY" ]
    }
  }
}

4.4. 4단계: Cursor IDE에서 활성화 및 확인

NPM 사용자:

  • Cursor IDE를 열고 터미널(`Ctrl + j`)을 실행한다.
  • 복사한 명령들을 하나씩 붙여넣고 ✅ 성공 메시지를 확인한다.

JSON 구성 사용자:

  • Cursor 설정(`Ctrl + shift + j`)을 연다.
  • `MCP → 서버`로 이동하여 `서버 추가`를 클릭하고 JSON을 붙여넣는다.
  • 저장 후, '순차적 사고' 서버 옆에 초록색 `● 연결됨` 상태가 표시되는지 확인한다.

5. 첫 번째 워크플로우 만들기: React 프로젝트

Cursor로 새 프로젝트를 열고 `.cursor/think/react.json` 파일을 생성한 후 다음 내용을 입력한다.

{
  "phases": {
    "plan": {
      "model": "google/gemini-2.0-flash-thinking-exp:free",
      "prompt": "타입스크립트 인터페이스로 구성 요소 아키텍처 생성"
    },
    "code": {
      "model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
      "prompt": "${plan.output}을(를) React 19 사용하여 구현"
    },
    "review": {
      "model": "qwen/qwq-32b-preview:free",
      "prompt": "${code.output}의 접근성 문제 확인"
    }
  }
}

워크플로우를 실행하려면 터미널에 다음 명령을 입력한다:

/think react "간단한 사용자 프로필 대시보드"

워크플로 분해:

  1. 계획 단계 (Gemini 2.0): 타입스크립트 인터페이스를 포함한 상세한 컴포넌트 아키텍처를 생성하여 프로젝트의 견고한 기반을 다진다.
  2. 코딩 단계 (DeepSeek Chat V3): 계획된 아키텍처를 기반으로 React 19를 사용하여 실제 기능 코드로 변환한다.
  3. 검토 단계 (Qwen 32B): 구현된 코드를 검토하여 접근성 문제를 식별하고 해결함으로써 사용자 친화적인 애플리케이션을 보장한다.

이 과정에서 Cursor는 각 MCP 도구를 사용할 때 명시적 허락을 요청하여 개발 워크플로우의 보안을 유지한다. 결과적으로, 수동으로 수 시간이 걸릴 작업을 단 몇 분 안에 생산 준비가 완료된 코드로 얻을 수 있다.

결론: 코딩의 미래, 바로 지금

MCP 순차적 사고는 단순한 유행이 아니라 소프트웨어 개발에 대한 근본적인 패러다임 전환이다. 여러 AI 모델의 힘을 구조적이고 효율적인 방식으로 활용함으로써 전례 없는 생산성, 코드 품질, 혁신을 달성할 수 있다. 핵심은 복잡한 프로젝트를 관리하기 쉬운 작업으로 분해하고, 각 분야에 특화된 AI 모델에 작업을 할당하여 전체 개발 주기를 간소화하는 것이다.

AI와 OpenRouter, Cursor와 같은 도구의 지속적인 발전으로 소프트웨어 개발의 미래는 MCP 순차적 사고와 밀접하게 연결되어 있으며, 이는 모든 미래 지향적인 개발자에게 필수적인 기술이 될 것이다. 🚀

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