제목
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- *대상자**: 백엔드 개발자, 프론트엔드 개발자, 풀스택 개발자
- *난이도**: 중급~고급 (AI 도구 사용에 대한 이해 필요)
핵심 요약
- GitHub Copilot + GibsonAI MCP를 통해 단일 프롬프트로 데이터베이스 스키마, 서버리스 MySQL 배포, CRUD API 생성 가능
- GibsonAI CLI 설치 및
.vscode/mcp.json
설정으로 VS Code 내에서 AI 도구 연동 - UUID, timestamps, 외래키 제약 조건 포함된 관계형 스키마 자동 생성
섹션별 세부 요약
1. 전통적인 데이터베이스 개발의 문제점
- 수동 스키마 설계: 테이블 생성, 관계 정의, 인덱스 설정 등 반복적 작업
- 버전 관리 문제: 테이블 이름 변경, 필드 추가 등으로 인한 마이그레이션 충돌 및 환경 불일치 발생
- API 개발 복잡성: ORM 매핑, REST 엔드포인트 작성, 테스트 데이터 수정 등 시간 소모
2. AI 기반 자동화 솔루션 (GibsonAI + GitHub Copilot)
- 단일 프롬프트 입력: 예) "여행사용 데이터베이스 생성: 목적지, 예약, 사용자, 리뷰 테이블 포함"
- 자동 생성 결과:
- 관계형 스키마 (ERD 포함)
- UUID, timestamps, 외래키 제약 조건
- MySQL/PostgreSQL 구조
- GibsonAI MCP 서버 연동: VS Code 내에서 CLI 설치 및
.mcp.json
설정으로 도구 연결
3. 배포 및 활용
- GibsonAI 웹 앱에서 프로젝트 생성 후 "Deploy" 버튼으로 서버리스 MySQL 배포
- REST API 연결: 데이터베이스 연결 문자열 획득 후 프론트엔드/백엔드에 직접 통합
- UI 컴포넌트 자동 생성: GitHub Copilot을 통해 React 기반 UI 빠르게 개발
결론
- AI 프롬프트 기반 개발을 통해 시간 절약 및 복잡성 감소 가능
- GibsonAI MCP + GitHub Copilot 활용 시 단일 프롬프트로 완전한 백엔드 구축 가능
- 실무 팁: "프로젝트 시작 시 VS Code 열고 프롬프트 입력 → AI가 자동으로 스키마 및 API 생성"