바이브 코딩, 자동화, 그리고 MCP

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

바이브코딩, 자동화, MCP

대상자

AI와 협업하여 프로그램을 개발하고자 하는 개발자 및 비개발자

난이도: 중간 이상 (API 연동 및 MCP 사용에 대한 이해 필요)

핵심 요약

• 바이브 코딩은 AI에게 프로그램 개발 외주를 맡기는 것으로, 의뢰자가 작업 정의 및 검수를 통해 효과적으로 프로그램을 만들 수 있음
• MCP(Multi-Cloud Platform)는 LLM 챗봇과 자동화 도구 사이의 연결점을 제공하여 복잡한 API 연동 문제를 해결하고 사용자 인터페이스를 개선함
• 입력/처리/출력 자동화를 통해 사용자에게 필요한 작업을 줄이는 것이 프로그램의 핵심 가치로, API 연결과 MCP 활용이 필수적임

섹션별 세부 요약

1. 바이브 코딩의 핵심 원칙

• 의뢰자가 작업 정의, 의사소통, 리소스 지원, 검수 등 외주 개발 과정에서 중요한 역할을 수행해야 함
• 바이브 코더는 PRD와 유저 플로우를 정의하고, 명확한 프롬프트와 자동화된 테스트를 통해 AI와 협업해야 함
• AI는 의뢰자의 요구사항에 맞는 프로그램을 생성하고, 검수를 통해 개선할 수 있음

2. 프로그램 실행 및 배포 환경

• 프로그램은 실행 및 배포 환경이 필요하며, 의뢰자가 이에 대한 가이드를 제공해야 함
• 웹 브라우저 기반의 프로그램은 클로드 아티팩트, 제미니 캔버스 등을 통해 쉽게 실행 가능함
• 예전에는 비개발자가 실행/배포하기 어려웠지만, 현재는 자동화 도구를 통해 간단하게 가능해짐

3. API 연결과 MCP 활용

• API 연결은 프로그램의 입출력 자동화 및 고도화된 처리에 필수적이며, 사용자가 직접 API 연동을 하지 않도록 자동화 도구(Zapier, Make 등)를 활용해야 함
• MCP는 자동화 도구의 MCP 서버를 통해 인스타그램 등 인증이 어려운 서비스와의 연동을 가능하게 함
• MCP를 통해 LLM 챗봇은 단순한 텍스트/이미지/보이스 출력 이상의 작업도 수행할 수 있음

4. MCP의 잠재력과 주의사항

• MCP는 편리한 인터페이스, 민감 작업에 대한 사용자 개입, 로컬 PC 자동화 등 강점이 있음
• 그러나 MCP에 많은 권한을 위임하면 보안 리스크가 증가하며, LLM 호출 비용과 시간도 증가함
• MCP 사용 시 보안, LLM 무작위성, 툴 정의 입력 토큰의 증가 등을 고려해야 함

결론

• MCP와 자동화 도구를 활용하면 복잡한 API 연동 문제를 쉽게 해결할 수 있으며, LLM 챗봇과 연결해 더 강력한 프로그램을 만들 수 있음
• API, 자동화, MCP는 혼합 사용하여 더욱 간편하고 강력한 프로그램 개발이 가능하며, 사용자의 문제에 맞는 방식을 선택하여 프로그램을 만들어야 함