[AI] MCP로 starter kit 만들기

요새 바이브 코딩이 아주 핫하디 핫하다. 없으면 코딩을 못할 수준까지 와버렸다.

 

하지만 AI가 짜준 코드를 검토하고 실무에 적용하는건 아직까진 개발자 몫이다.

 

그리고 특히, 할루네이션이 심해짐에 따라 나중엔 아주 헛소리를 많이 하는 경우가 허다하다.

 

AI로 “단순히 코드를 짜줘!!” 라는 거 보단 “AI Agent가 맥락을 이해하고 스스로 도구를 써서 해결하도록 하자” 하는 쪽으로 넘어감에 따라

에이전트가 레포를 읽고/명령 실행하고/스캐폴딩하고/PR까지 만드는 흐름을 표준화 하는것이 이번 주제의 목표이다.

 

나는 MCP 프로토콜을 활용하여 AI 에이전트의 자율성을 극대화한 개발환경 세팅을 한번 해보고자 한다.

 

☑️ 바이브 코딩의 첫번째 단계

기획서 핵심내용 정리

 

1. 무엇을 만들고자 하는지, 왜 필요한지, 무엇이 안되는지, 되면 안되는것이 어떤것인지 먼저 결정한다.

2. 해당 내용을 구체화 하여 (AI 이용을 하던지) 문서 초안을 만든다.

즉, 요구사항은 사람이 내되 문서화는 AI가!! (이때 민감정보는 LLM에 넣지 않도록 한다. 그리고 히스토리 관리도 필수)

 

 

☑️ 두번째 단계(목적) : 기술스택이나 코딩스타일은 표준화 할수 있지 않을까?

Project Scaffolding

 

1. AI 플랫폼에서 “새 프로젝트 시작” 을 하게되면 (회사에서 정한) 기술스택과 패키지 구조가 잡혀있는 “빈 프로젝트”가 생성되게 함

2. 개발자는 “빈 파일”을 만드는게 아니라 “이미 있는 구조”에 채워 넣기만 하면 됨

3. MCP 리소스로 규칙제공 : AGENT.md에 기술스택과 API 설계 표준, 에러 핸들링 규칙등을 넣어서 박아두자.

→ 추후 고도화되면 이것들을 코드 리뷰 Agent로 해서 다른 AI에게 검사 시키도록 할수 있다.

 

 

☑️ MCP 만들기

 

언어마다, 레포형태마다 구현물이 다르므로 표준 하나로 고정하기 보다 ‘레이어+프로파일’ 형태로 나눠서 설계하자.

나는 표준을 크게 4단계로 쪼개기로 하였다.

 

 

1) CORE : 어떤 형태인지 상관없이 무조건 공통(스택무관)

 

2) Stack 표준 : 언어.프레임워크별

  - Frontend-React-vite

  - Backend-java-spring-mybatis(JPA)

  - Python-FastAPI

 

3) Repo 표준(멀티/모노)

 

4) Project Overlay (프로젝트별 예외 추가)

  - 특정 서비스의 전용보안 규칙

  - 특정 폴더 규칙, 화면구조, URL 패턴

  - 특정 라이브러리 버전 고정

 

 

✓ CORE 부터 만들어보기

 

AI IDE : Antigravity
OS : MAC os
NodeJS 설치가 되어있어야 함

 

 

요새 핫한 안티그래비티를 다운 받은 후 실행 시켜주자.

 

그리고 NodeJS를 필수로 설치해줘야 한다

 

MCP의 태생이 TypeScript(.ts) 기반이기 때문이다.

 

Step1. 워크스페이스 생성

 

 

그리고 아래 프롬프트를 쳐서 구성해보자

 

 

Step1. 첫 프롬프트 입력

너는 MCP 서버 뼈대만 빠르게 만드는 플랫폼 엔지니어다.
목표: 사내 표준화 MCP 서버의 “골격”만 만든다. 표준 JSON의 상세 내용은 나중에 주입한다.

[해야 할 산출물]
1) /mcp-standardizer/ (Node.js + TypeScript)
- @modelcontextprotocol/sdk 기반 MCP 서버 프로젝트 생성
- 아래 Tool 3개만 먼저 구현 (표준 JSON은 최소 스키마만 가정):
  A) init_repo_standard_skeleton
    - repoRoot에 /AGENT.md, /scripts/check.sh, /company.standard.json (v0 최소 스키마) 생성
    - 기존 파일 있으면 덮어쓰기 금지(에러)
  B) load_standard_config
    - repoRoot/company.standard.json 읽고(없으면 에러), zod로 최소 스키마 검증
  C) run_quality_gate
    - config.commands.check 실행하고 결과 반환

2) /mcp-standardizer/README.md
- 설치/실행 방법
- 도구별 입력/출력 스펙
- “나중에 표준 JSON을 확장하는 방법(스키마 버전, 프로파일 확장 포인트)” 섹션 추가

[company.standard.json 최소 스키마]
- schemaVersion
- commands.check
- guidelines.root
- guidelines.addendumName

[제약]
- 외부 호출/비밀키 금지
- CI는 다루지 않는다(로컬 check만)

완료되면:
- 파일 트리 출력
- 5분 내 검증 가능한 수동 테스트 절차 제공

 

그럼 이렇게 열심히 일하는 모습을 볼 수 있다.

 

 

다만들고 나면 이렇게 만들어져있다.

 

 

뭘 할수 있는지 물어보자 ㅋㅋ

 

 

오 쩐다 쩔어 ㅋㅋㅋ

 

아마 지금은 MCP로 연동해서 하면 ㄹㅇ 껍데기만 만들꺼다..ㅎㅎ

 

요걸 쓸만한걸로 한번 만들어보자.

 

혹시나 회사 표준이 있다면 그걸 JSON파일 형태로 변환해서 집어넣자.

 

그리고 나서 다시 작업해 달라고 하였다.

 

작업 후 할수 있는 일을 물어보았다.

 

현재 생성 할 수 있는 백엔드 구조는 뭐가 있냐 물어보았다.

 

 

 

잘되나 테스트 해보자

 

✅ 테스트

Mac은 IDE에서 하는거보다 그냥 터미널에서 하는게 훠~얼씬 편한 관계로

 

그냥 터미널로 해주었다.

 

깔려있는 경로로 가보자

open /Users/{맥이름}/.gemini/antigravity/mcp_config.json

 

 

그런다음 다음과 같이 입력

{
  "mcpServers": {
    "mcp-standardizer": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/{맥이름}/mcp_standardizer/dist/index.js"]
    }
  }
}

 

요런 다음 다시 재실행 하자

 

자, 이제 한번 테스트해보자

 

아래와같이 프롬프트를 입력하였다.

create_new_repo로 새 레포 생성해줘.
targetDir:  /Users/hhhang/AI_Project/MCP/mcp_test
repoName: my-backend-api
serviceName: api
orm: jpa

 

 

 

요렇게 만들어졌다.

 

 

-끝-