VS Code에서 Model Context Protocol (MCP)을 활용하여 Copilot의 개발 환경 인지 능력 향상시키기

핵심 기술: Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 로컬 파일 시스템의 정보를 AI 모델(Copilot)에게 제공함으로써, AI의 개발 환경 인지 능력을 향상시키는 방법을 안내합니다.

기술적 세부사항:
* MCP란?: AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구와 상호작용하여 풍부하고 관련성 높은 컨텍스트를 얻을 수 있도록 하는 오픈 프로토콜입니다.
* 목표: 로컬 환경의 파일 시스템에 대한 Copilot의 이해도를 높여, 보다 맞춤화된 제안과 지원을 제공받는 것을 목표로 합니다.
* 준비 사항: Node.js 및 NPX 설치 (버전 확인: node --version, npx --version).
* MCP 서버 설정:
* VS Code의 Copilot agent mode 활성화 확인.
* settings.json 파일에 MCP 파일 시스템 서버 설정 추가 (예: /home/my-user/Desktop 경로 지정).
* Copilot Chat 패널에서 'MCP server: filesystem' 선택 및 활성화.
* 활용 예시: Copilot에게 로컬 데스크탑 파일에 대한 질문을 하여 응답을 확인합니다. (예: "What files do I have on my desktop?")

개발 임팩트: AI 코딩 어시스턴트가 개발자의 로컬 프로젝트 및 파일 구조를 더 잘 이해하게 되어, 코드 제안의 정확성과 관련성이 향상됩니다. 이는 개발 생산성 증대 및 워크플로우 개선으로 이어질 수 있습니다. AI의 컨텍스트 인지 능력을 확장하는 중요한 단계입니다.

커뮤니티 반응: 본문에는 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, MCP와 같은 프로토콜은 AI 모델의 범용성과 유용성을 높여 개발자 커뮤니티의 주목을 받을 가능성이 높습니다.