Vibe Coding에서 Spec-Driven Development로: AI에게 제대로 개발시키는 방법

AI 코딩 도구를 쓰면 개발 속도는 확실히 빨라집니다. Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Codex 같은 도구에게 요구사항을 말하면 코드 초안이 빠르게 만들어집니다. 간단한 화면이나 프로토타입을 만들 때는 특히 유용합니다.하지만 실제 프로젝트에 적용해보면 이런 문제가 자주 생깁니다.- “처음에는 잘 돌아가는 것처럼 보였는데 요구사항과 다르다.”- “코드는 그럴듯하지만 예외 처리가 빠져 있다.”- “기존 프로젝트 구조를 무시하고 새 패턴을 만들어버렸다.”- “수정해달라고 했더니 관련 없는 파일까지 바뀌었다.”이런 방식의 AI 코딩을 흔히 Vibe Coding이라고 부릅니다. 대략적인 느낌만 전달하고, AI가 만든 코드를 실행해보면서 되는 것 같으면 넘어가는 방식입니다. 작은..

MCP 서버 만들기 입문: AI 에이전트가 내 API를 호출하게 하는 방법

요즘 AI 개발 도구는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어섰습니다. 이제 AI는 코드를 읽고, 파일을 수정하고, 테스트를 실행하고, GitHub 이슈를 확인하고, 외부 API를 호출하는 방향으로 발전하고 있습니다.그런데 여기서 중요한 문제가 생깁니다. AI가 외부 도구나 데이터에 안전하고 일관된 방식으로 접근하려면 어떻게 해야 할까요?예를 들어 AI에게 이런 작업을 시키고 싶다고 해보겠습니다.“내 프로젝트의 GitHub 이슈를 조회해줘”“고객 주문 API에서 최근 주문 목록을 가져와줘”“로컬 문서에서 특정 내용을 찾아줘”“사내 데이터베이스에서 프로젝트 상태를 확인해줘”이런 작업을 하려면 AI가 외부 시스템과 연결되어야 합니다. 기존 방식이라면 각 AI 도구마다 별도의 연동 코드를 만들어야 했습니다.Clau..