Next.js와 Vercel MCP를 활용한 원격 서버리스 밈 생성기 구축 가이드

핵심 기술

이 콘텐츠는 Next.js 프레임워크와 Vercel의 MCP(Multi-Client Proxy) 기능을 활용하여, 로컬 환경에서만 작동하던 밈 생성 애플리케이션을 Vercel에 원격으로 배포하고 클라이언트(Cline, Cursor)와 연동하는 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 설정: create-next-app을 사용하여 Next.js 프로젝트를 생성하고, @vercel/mcp-adapter 및 zod 라이브러리를 설치합니다.
• MCP 서버 구현: @vercel/mcp-adapter의 createMcpHandler를 사용하여 밈 생성을 위한 generate_meme 도구를 정의합니다. 이 도구는 noText, yesText 인자를 받아 Vercel API(/api/generate-meme)로 POST 요청을 보냅니다.
• 프론트엔드 구현: app/page.tsx에서 useState, useEffect 훅을 사용하여 밈 생성을 위한 텍스트 입력 상태를 관리하고, 4초마다 백엔드 API에서 텍스트를 가져와 표시합니다. (/api/generate-meme GET 요청)
• 백엔드 API 구현: app/api/generate-meme/route.ts에서 POST 요청으로 받은 텍스트를 저장하고, GET 요청으로 저장된 텍스트를 반환하는 로직을 구현합니다. (Redis 연동을 위한 준비 포함)
• Vercel 배포: GitHub 리포지토리에 프로젝트를 푸시하고, Vercel 콘솔에서 프로젝트를 생성, 배포합니다.
• Redis 설정: Vercel 스토리지 기능(Upstash for Redis)을 사용하여 데이터베이스를 설정하고 연결합니다.
• 클라이언트 연동: cline_mcp_settings.json (Cline) 및 mcp.json (Cursor) 파일을 설정하여 Vercel 배포 URL을 지정하고 MCP 서버와 통신하도록 구성합니다. Streamable HTTP 및 SSE 트랜스포트 타입을 지원합니다.
• 실행: Cline 또는 Cursor에서 generate_meme 도구를 호출하여 밈을 생성합니다.

개발 임팩트

• 서버리스 아키텍처: 별도의 서버 관리 없이 Vercel의 서버리스 기능을 활용하여 애플리케이션을 배포하고 확장성을 확보할 수 있습니다.
• 클라이언트-서버 통합: MCP를 통해 다양한 클라이언트(CLI, AI 에이전트 등)와 백엔드 애플리케이션 간의 효율적인 통신 채널을 구축할 수 있습니다.
• AI 연동 강화: Gemini API와 같은 AI 모델과 연동하여 동적인 콘텐츠(밈) 생성을 자동화하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 코드 간소화: @vercel/mcp-adapter 라이브러리 사용으로 이전 로컬 버전 대비 코드가 간결해졌습니다.

커뮤니티 반응

본문에서는 직접적인 커뮤니티 반응을 언급하고 있지 않으나, Vercel의 MCP 기능 및 @vercel/mcp-adapter 라이브러리의 도입은 개발자들에게 서버리스 환경에서 실시간 상호작용 애플리케이션을 구축하는 새로운 가능성을 제시합니다.