Cursor와 GitHub MCP 통합 작업 흐름
AI Store에서 AI코딩으로 만들어진 앱을 만나보세요!
지금 바로 방문하기

커서와 GitHub MCP 통합 시 발생하는 작업 흐름

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

  • 개발자, DevOps 엔지니어, AI 도구 사용자
  • 중간 난이도: API, 툴 통합, 보안 개념 이해 필요

핵심 요약

  • AI 모델과 툴 통합을 통해 GitHub 데이터를 안전하게 처리
  • list_pull_requests 등 GitHub MCP 툴 사용
  • PAT (Personal Access Token) 기반 인증
  • 구조화된 컨텍스트를 통해 LLM이 정확한 데이터를 처리
  • JSON-RPC 형식의 MCP 툴 호출
  • tool/list_pull_requests 메서드 사용
  • 사용자 질문을 기반으로 상태가 있는 상호작용 가능
  • "Merge the first one" 같은 후속 요청 처리

섹션별 세부 요약

1. 커서의 초기 요청 생성

  • 사용자 입력과 최근 채팅 내역, 관련 코드 스니펫, 시스템 메타데이터를 결합하여 클라우드 모델에 전송
  • Claude, OpenAI, Anthropic, Google 등 선택 가능한 모델
  • 모델은 아직 실행하지 않고 컨텍스트만 수신

2. 툴 사용 필요성 인식

  • "Show my open PRs"와 같은 요청이 GitHub의 실시간 데이터 필요
  • list_pull_requests 툴 사용 결정
  • 필요한 파라미터: 리포지토리 이름, 사용자명, PAT (개인 액세스 토큰)

3. MCP 툴 호출

  • JSON-RPC 형식으로 GitHub MCP 서버에 요청
  • 예시 요청:

```json

{ "jsonrpc": "2.0", "method": "tool/list_pull_requests", "params": { "owner": "100daysofdevops", "repo": "100daysofdevops", "state": "open" }, "id": "req-42", "context": { "conversation": "...", "client": "cursor-ide", "auth": { "PAT": "ghp_" } } }

```

  • PAT는 GitHub으로 전송되지 않음 (MCP 서버에서 로컬로 사용)

4. GitHub MCP 서버의 역할

  • PAT로 GitHub 인증
  • REST 또는 GraphQL API 호출하여 오픈 PR 목록 가져오기
  • 예시 응답:

```json

{ "result": [ { "number": 17, "title": "Add MCP demo", "author": "PrashantLakhera", "url": "..." }, ... ] }

```

  • 응답은 다음 단계의 컨텍스트에 포함

5. 툴 결과를 LLM 입력에 통합

  • 시스템 메시지, JSON 블록, 간단한 지시문 포함
  • 예시:

```

System message: "User asked about open pull requests."

JSON block: resource://github:list_pull_requests → {…}

Instruction: "Summarize these PRs for the user."

```

  • 모델이 환상( hallucination) 방지

6. LLM의 인간 친화적 응답

  • 구조화된 데이터를 가독성 높은 형태로 변환
  • 예시 응답:

```

You currently have 3 open PRs:

  • #17 Add MCP demo (needs review)
  • #15 Fix CI timeout (status: failing)
  • #12 Refactor logging (waiting for approvals)

```

7. 컨텍스트 기반의 지능형 순환

  • "Merge the first one" 같은 후속 요청 처리
  • merge_pull_request 툴 호출
  • 기존 컨텍스트 기반으로 상태 유지

결론

  • 커서는 단순한 API 호출이 아닌, AI-에이전트 워크플로우를 orchestrate
  • GitHub MCPCursor의 통합이 개발자 워크플로우를 혁신
  • 보안적이고 구조화된 컨텍스트 기반의 툴-강화 LLM 사용 권장
  • 추가 도구 필요 시 IdeaWeaver 활용 권장