모델 컨텍스트 프로토콜 MCP를 활용한 바이브 코딩 입문 가이드 - mcp 코딩 에이전트

바이브 코딩이란?

바이브 코딩(Vibe Coding)은 개발자가 직접 코드를 타이핑하지 않고, AI(대규모 언어 모델, LLM)에 자연어로 지시하여 코드를 생성하는 방식이다. 즉, 개발자는 문제 해결을 위한 요구사항을 AI에게 설명하고 AI가 생성한 코드를 테스트하거나 수정하며 함께 작업한다. 예를 들어 “이 함수에 API 호출을 추가해줘”와 같은 명령을 하면, AI가 코드를 작성해주는 형태다. Steady Study 블로그는 “바이브 코딩은 AI에게 코딩 작업을 외주 맡기는 것”으로 비유했으며, 이로써 코딩의 본질은 바뀌지 않지만 실행 주체가 AI로 이동한다고 설명한다. Karpathy 등이 주창하면서 2025년 경 주목받기 시작했으며, 소프트웨어 개발 접근 방식을 크게 바꿀 수 있다.

 

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MCP란? Model Context Protocol

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)는 AI 모델에게 개발 환경의 문맥(Context) 정보를 구조화된 방식으로 전달하는 개방형 표준 프로토콜이다. 다시 말해, MCP를 통해 AI는 현재 작업 중인 프로젝트의 구조, 열려 있는 파일과 커서 위치, 설정 파일, Git 브랜치 정보, 최근 실행 명령어 및 로그 등 실시간 작업 환경 정보를 받아볼 수 있다 이런 문맥 정보가 있으면 AI는 단순한 예제 코드가 아니라 실제 프로젝트 상황에 맞는 코드를 생성하거나 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어 MCP가 없는 상태에서 “이 함수에 API 호출을 추가해줘”라고 요청하면 AI는 일반적인 예제만 제시할 수밖에 없지만, MCP가 있으면 해당 함수가 속한 파일, 환경 설정, 사용 라이브러리 등을 모두 고려해 실제 코드에 들어갈 구현을 제안할 수 있다.

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처로 동작한다. 개발자가 사용하는 호스트 애플리케이션(예: VS Code, Notion 등)에 MCP 클라이언트(확장 프로그램 또는 에이전트)를 설치하면, 이 클라이언트가 호스트에서 수집한 문맥 정보를 MCP 서버로 보낸다. MCP 서버는 여러 클라이언트로부터 받은 정보를 정제하여 AI 모델(Claude, GPT 등)에 전달하고, AI가 필요로 하는 도구(tool)를 연결해준다. 결과적으로 MCP를 이용하면 AI는 현재 프로젝트의 파일 구조와 환경 설정을 알고 적절한 도움을 줄 수 있다

MCP 기반 코딩 환경 준비

MCP 환경을 구성하려면 먼저 개발 환경과 필수 도구를 준비해야 한다. 예를 들어 Python을 사용한다면 Python 3.10 이상을 권장하며 패키지 매니저(예: pip 또는 uv)로 MCP SDK를 설치한다. 공식 MCP Python 라이브러리인 mcp[cli]를 설치하면 서버와 클라이언트 기능을 모두 사용할 수 있다. 실제 예제에서는 다음과 같이 uv를 이용해 필요한 라이브러리를 설치한다

uv init my_project       # 새 프로젝트 디렉터리 생성
cd my_project
uv venv                 # 가상환경 생성
source .venv/bin/activate  # (Windows: .venv\Scripts\activate)
uv add mcp[cli]         # MCP SDK 설치
# 필요 시 LLM 라이브러리, 예: Anthropic Claude용 패키지 설치
uv add anthropic python-dotenv

환경 설정 후 .env 파일에 AI 모델 API 키(예: Claude API 키)를 저장해두면 보안상 안전하다. 이때 python-dotenv를 사용하면 애플리케이션에서 손쉽게 키를 불러올 수 있다. 그 외에 프로젝트에 필요한 라이브러리를 설치한다. 예를 들어 CSV나 Parquet 파일을 처리하려면 pandas, pyarrow 같은 라이브러리도 함께 설치할 수 있다. 마지막으로 AI 모델로는 Claude Desktop(클라우드 데스크톱 앱)이나 OpenAI Agents SDK를 활용할 수 있다. Claude Desktop을 사용할 경우, 로컬 머신에 설치하고 MCP 서버 정보를 설정 파일(claude_desktop_config.json)에 추가하여 AI와 통신할 수 있다m.

MCP 기반 예제: 간단한 MCP 서버와 도구(tool) 등록

이제 예제를 통해 MCP 서버를 구성하고 클라이언트(LLM)와 연동해보자. 간단히 Python 코드로 MCP 서버를 띄우고, AI가 호출할 수 있는 함수를 도구로 등록하는 방식이다.

먼저 mcp.server.fastmcp 모듈을 사용하여 MCP 서버 인스턴스를 생성하고 실행 스크립트를 작성한다. 예를 들어 server.py 파일에 다음과 같이 작성할 수 있다:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# "mix_server"라는 이름의 MCP 서버 인스턴스 생성
mcp = FastMCP("mix_server")

# 서버 실행 진입점
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

이 코드에서 FastMCP("mix_server")는 “mix_server”라는 이름으로 서버를 만들고, mcp.run()이 호출되면 서버가 대기 상태로 진입하여 클라이언트 연결을 기다린다

다음으로, AI가 호출할 수 있는 도구 함수를 등록하자. 예를 들어 프로젝트의 CSV 파일을 요약해서 반환하는 함수를 작성해보자. tools/csv_tools.py 파일을 만들어 아래와 같이 작성한다

from server import mcp
from utils.file_reader import read_csv_summary

@mcp.tool()
def summarize_csv_file(filename: str) -> str:
    """
    CSV 파일의 행과 열 개수를 반환
    """
    return read_csv_summary(filename)

여기서 @mcp.tool() 데코레이터는 summarize_csv_file 함수를 MCP 도구(tool) 로 등록한다. 이 함수는 인자로 받은 파일 이름에 해당하는 CSV 데이터를 읽어 요약 결과를 반환한다. 마찬가지로 Parquet 파일을 처리하는 도구도 @mcp.tool()를 사용해 등록할 수 있다 . 모든 도구 정의가 끝난 뒤 server.py에서 해당 모듈들을 import하여 데코레이터가 적용되도록 해야 한다 이렇게 하면 서버가 실행될 때 자동으로 등록된 도구 목록에 summarize_csv_file 등이 포함된다.

마지막으로 서버를 실행한다. 터미널에서 프로젝트 루트(예: main.py가 있는 디렉터리)로 이동한 뒤 다음과 같이 입력한다:

uv run main.py

이 명령은 server.py를 실행하여 MCP 서버를 시작한다. 서버가 실행되면 Claude Desktop 같은 클라이언트 애플리케이션을 통해 서버에 연결할 수 있다. 서버 실행 후 Claude Desktop을 재시작하면 상단 툴 아이콘에서 등록된 도구들(summarize_csv_file 등)을 확인할 수 있다. 이후 AI에게 “Summarize the CSV file named sample.csv.”와 같이 자연어로 요청하면, Claude는 해당 파일을 처리할 도구를 선택해 호출하고 결과를 사용자에게 보여준다

논리적 흐름과 데이터 흐름

위 예제에서 MCP 기반 바이브 코딩이 동작하는 논리적 흐름은 다음과 같다. 단계별로 설명하면:

• 1. 호스트(IDE/애플리케이션): 개발자는 VS Code나 Notion 등에서 작업 중이다. MCP 클라이언트 확장 프로그램이 호스트에서 현재 열려있는 파일, 커서 위치, 프로젝트 설정 같은 문맥 정보를 수집한다.
• 2. MCP 클라이언트 -> 서버 전송: 클라이언트는 수집된 문맥 정보와 사용자 요청을 MCP 서버로 전송한다. 예를 들어 “sample.csv 요약해줘”라는 요청이 텍스트 형태로 서버에 전달된다.
• 3. MCP 서버 처리: 서버는 전달받은 요청과 문맥을 바탕으로 사용할 도구(tool)를 결정한다. 등록된 도구 중 예제의 경우 summarize_csv_file 함수가 호출될 준비를 한다.
• 4. 도구 함수 실행: MCP 서버는 해당 도구 함수를 호출하여 필요한 처리를 수행한다. 예제에서는 read_csv_summary 함수를 통해 sample.csv 파일을 읽고 내용을 요약한 문자열을 생성한다.
• 5. 결과 반환 및 응답 생성: 도구 실행 결과(요약 문자열)는 MCP 서버를 통해 다시 AI 모델에 전달된다. AI는 이 결과를 참고해 최종 응답을 생성하고, 사용자가 볼 수 있도록 출력한다.

이처럼 MCP는 클라이언트-서버 구조를 통해 호스트 환경의 문맥을 AI에게 전달하고, AI가 도구를 호출해 작업을 수행할 수 있도록 한다. 예제를 기준으로 보면, 사용자의 요청이 MCP 서버에 전송되어 관련된 도구가 실행되고, 다시 AI 응답으로 돌아오는 데이터 흐름이 이루어진다.

활용 사례

MCP 기반 바이브 코딩은 다양한 시나리오에서 활용 가능하다. 코드 작성 외에도 문맥을 고려해야 하는 여러 작업에 유용하다. 예를 들어 코드 자동 생성에서는 프로젝트 설정을 반영하여 실제 작동하는 코드를 제시할 수 있다. 디버깅/에러 분석에서는 실행 로그와 환경 정보를 함께 참조해 원인 분석이 가능하다. 자동 문서화에서는 함수의 목적이나 인자에 대해 코드 문맥을 이해한 뒤 문서를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 문서 작성이나 회의 요약처럼 개발 외 분야에도 확장할 수 있다. 일례로 미팅 노트나 보고서를 작성할 때, 현재 편집 중인 문서 내용을 바탕으로 요약본을 생성하거나 스타일을 맞출 수 있다.

구체적인 사례로는 GitHub Pull Request 리뷰를 자동화한 예가 있다. DataCamp 튜토리얼에서는 MCP를 이용해 GitHub PR의 변경 사항을 불러와 Claude가 코드 분석을 수행하고, 그 결과를 Notion에 문서화하는 파이프라인을 구현했다. 이처럼 MCP와 바이브 코딩을 결합하면 반복적이거나 문맥 의존적인 작업을 AI에게 맡겨 효율을 크게 높일 수 있다.

요약

MCP는 AI와의 실시간 협업을 가능하게 하는 핵심 기술로, 바이브 코딩 환경에서 반드시 고려해야 할 요소이다. MCP를 활용하면 개발자는 프로젝트 맥락을 잃지 않고 AI와 협업할 수 있으며, AI는 보다 정확하고 실용적인 결과를 제공할 수 있다. 지금까지 살펴본 MCP 기반 바이브 코딩의 개념과 예제는 시작 단계에 불과하다. 미래의 AI 협업 환경에서는 MCP가 선택이 아닌 필수가 될 것이므로, 오늘부터라도 MCP 기반 도구와 워크플로우를 경험해보기를 권장한다.

참고 자료: MCP 공식 문서 및 관련 튜토리얼medium.comdatacamp.commedium.com 등에서 더 자세한 구현 방법을 확인할 수 있다.