Cursor에서 GitHub PR 조회까지: AI 기반 개발 워크플로우의 작동 원리

핵심 기술: Cursor와 같은 AI 기반 개발 도구가 사용자의 자연어 요청을 받아 GitHub API를 통해 실시간 데이터를 가져오고 처리하는 전체 파이프라인을 상세히 분석합니다. 특히 Model Context Protocol(MCP)을 통한 AI 모델, 외부 도구, 그리고 안전한 데이터 처리가 어떻게 통합되는지 조명합니다.

기술적 세부사항:
* 요청 구성: 사용자 프롬프트, 최근 채팅 기록, 관련 코드 스니펫, 시스템 지침 및 메타데이터를 포함하여 클라우드 기반 AI 모델로 전송되는 초기 요청 페이로드 구성을 설명합니다.
* 도구 인식: AI 모델이 자연어 의도를 이해하고 GitHub API 호출(예: list_pull_requests)에 필요한 list_pull_requests와 같은 특정 도구를 식별하는 과정을 보여줍니다.
* MCP 활용: GitHub MCP 서버와의 JSON-RPC 통신 방식을 설명하고, tool/list_pull_requests 메소드 호출 시 필요한 파라미터(owner, repo, state 등)와 보안을 위한 context 내 PAT(Personal Access Token) 처리 방식을 기술합니다. PAT는 GitHub에 직접 전송되지 않고 MCP 서버에서만 사용됨을 강조합니다.
* GitHub API 연동: MCP 서버가 PAT를 사용하여 GitHub API를 인증하고 호출하여 실제 데이터를 가져오는 과정을 설명합니다.
* LLM 응답 생성: 도구 호출 결과를 포함하여 LLM에게 새 프롬프트를 재구성하고, 검증된 데이터를 기반으로 사용자에게 친화적인 응답을 생성하는 과정을 나타냅니다.
* 상태 저장 및 연속성: 사용자의 후속 요청(예: "Merge the first one")을 처리하기 위해 이전 대화 맥락을 유지하고 재사용하는 AI 에이전트의 상태 저장(stateful) 상호작용을 보여줍니다.

개발 임팩트: 이 워크플로우는 다음과 같은 개발 생산성 향상에 기여합니다:
* AI를 통한 서비스 연동 및 데이터 접근의 보안성 강화
* 구조화된 메모리를 활용한 상태 기반 상호작용
* 도구 통합을 통한 LLM의 기능 확장
* 로컬 및 클라우드 연계를 통한 응답 속도 최적화

커뮤니티 반응: 해당 글에서는 직접적인 커뮤니티 반응을 언급하고 있지는 않으나, 설명하는 기술의 함의는 개발자들의 워크플로우를 크게 개선하고 AI와의 상호작용 방식을 혁신할 수 있음을 시사합니다.

톤앤매너: 전문적이고 기술적인 톤으로, 개발자가 AI 기반 도구의 내부 작동 방식을 깊이 이해할 수 있도록 상세하게 설명합니다.