Claude를 위한 맞춤형 개발 도구 구축: Repo 검색 및 터미널 실행

Claude를 위한 맞춤형 개발 도구 구축: Repo 검색 및 터미널 실행

핵심 기술

이 글은 Claude와 같은 AI 모델을 위한 맞춤형 도구 개발에 초점을 맞추며, 자연어 처리 기술을 활용하여 개발 워크플로우를 자동화하고 생산성을 높이는 방법을 소개합니다. 특히 레포지토리 검색을 위한 퍼지 매칭(Levenshtein distance)과 안전한 터미널 명령어 실행을 위한 가드레일 기반 도구 구축을 상세히 다룹니다.

기술적 세부사항

• 맞춤형 MCP 도구: Claude의 기능을 확장하는 두 가지 핵심 도구(list_repo_locations, issue_terminal_command)를 구축합니다.
• list_repo_locations:
  • 자연어를 이용한 레포지토리 검색 기능 제공.
  • levenshteinDistance 알고리즘을 활용한 퍼지 매칭으로 정확한 키워드 없이도 관련 레포지토리를 찾음.
  • 작업 및 개인 레포지토리를 환경별로 구분하여 관리.
  • keywords와 repoPath를 매핑하여 사용.
  • 정확한 매칭 실패 시, 가장 유사한 키워드와 레포지토리 경로를 제안하여 사용자 친화적인 경험 제공.
• issue_terminal_command:
  • AI가 안전하게 터미널 명령어를 실행할 수 있도록 제어된 환경 제공.
  • READ_ONLY_MODE 설정으로 파일 수정 및 삭제와 같은 위험한 명령어 실행 방지.
  • ALLOWED_COMMANDS 목록에 포함된 명령어만 허용하여 보안 강화.
  • find 명령어 사용 시 주의사항 안내 및 성능 고려.
  • 명령어 실행 시간 제한(timeout) 및 위험 명령어 감지 기능 추가 옵션 제시.
• 구현 언어 및 프레임워크: TypeScript를 사용하여 도구 구현.
• 통합: mcp-server와 같은 로컬 서버에 도구를 통합하는 방법 제시.

개발 임팩트

• 생산성 향상: 자연어만으로 레포지토리 탐색 및 간단한 명령어 실행이 가능해져 개발자의 시간 절약.
• AI 에이전트 역량 강화: Claude와 같은 AI 모델이 더욱 복잡하고 실질적인 개발 작업을 수행할 수 있도록 지원.
• 비용 효율성: Claude의 기본 기능 외 추가 비용 없이 코드 실행 기능을 활용할 수 있도록 함.
• 보안 강화: 터미널 접근에 대한 안전 장치를 마련하여 잠재적 위험 감소.

커뮤니티 반응

• 글에서는 MCP(Model-Centric Programming)에 대한 일반적인 혼란과 비판에 공감하면서도, 실제 작동하는 유용한 MCP 서버 구현체 링크를 제공하여 실용성을 강조합니다.
• 도구 개발 시 자연어 처리 원칙을 적용하는 것의 중요성을 강조하며, 인간과 유사한 방식으로 AI가 사용자의 의도를 이해하도록 만드는 데 초점을 맞춥니다.