Node.js로 30분 만에 끝내는 나만의 커스텀 MCP 서버 개발 & Claude Code 연동 실전

지난 글에서는 Anthropic이 공개한 Model Context Protocol(MCP)의 기본 개념과 Claude Code에 기성 MCP 도구들을 연동하는 방법을 살펴보았습니다.Brave 검색, GitHub, SQLite 등 오픈소스로 이미 잘 만들어진 MCP 서버들도 훌륭하지만, 실무에서 AI 에이전트를 진정으로 유용하게 쓰려면 결국 '내 로컬 환경, 사내 비공개 API, 나만의 자동화 스크립트'를 에이전트의 손발로 만들어 주어야 합니다.이번 글에서는 공식 @modelcontextprotocol/sdk를 활용해 Node.js(TypeScript) 환경에서 30분 만에 동작하는 커스텀 MCP 서버를 직접 구현하고, Claude Code에 연결해 자연어로 제어하는 실전 튜토리얼을 진행합니다.1. MCP..

대형 언어 모델(LLM)이 아무리 똑똑해져도 근본적으로 해결하기 어려웠던 두 가지 한계가 있었습니다.학습 컷오프 이후의 실시간 최신 정보를 모른다.사내 DB, 슬랙, GitHub, 파일 시스템 등 격리된 외부 세상과 상호작용할 수 없다.그동안 우리는 이를 해결하기 위해 LangChain 같은 프레임워크로 복잡한 Function Calling 코드를 직접 짜거나, 각 도구마다 독자 규격의 커스텀 API 브릿지를 만들어야 했습니다. 하지만 Anthropic이 Model Context Protocol(MCP)을 오픈소스로 공개하면서 판도가 완전히 바뀌었습니다.MCP는 마치 전자 기기의 'USB-C 포트'처럼, AI 모델과 외부 데이터/도구를 단 하나의 표준 규격으로 이어주는 개방형 프로토콜입니다.이번 글에서는..

ChatGPT나 Claude 웹 채팅창에 코드를 복사-붙여넣기 하던 시절을 지나, 이제는 Cursor 같은 AI 기반 IDE가 익숙해졌습니다. 하지만 Anthropic이 공개한 Claude Code(클로드 코드)는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다.Claude Code는 단순한 코드 자동 완성이 아닙니다. 터미널에서 직접 실행되어 파일 탐색, 코드 읽기/수정, 터미널 명령어 실행, git 커밋 및 테스트 통과까지 스스로 판단하고 수행하는 '자율 에이전트(Autonomous Agent)'입니다.이번 글에서는 Claude Code를 로컬 환경에 설치하고, 실무 프로젝트에서 생산성을 3배 이상 끌어올리는 핵심 활용 팁과 워크플로우를 정리합니다.1. Claude Code 설치 및 기본 세팅Claude Code는 N..

Claude Code를 쓰다 보면 다음과 같은 난감한 상황을 종종 겪게 됩니다.분명 TypeScript 프로젝트인데 any 타입을 남발하거나 JS 문법으로 작성함프로젝트에서 쓰는 스타일(Tailwind, CSS Modules 등)을 무시하고 인라인 스타일을 적용함테스트 코드를 돌려보지도 않고 "작업이 완료되었습니다"라며 커밋을 요구함레거시 API나 쓰지 않기로 한 서드파티 라이브러리를 멋대로 npm install 해버림이 문제의 90%는 에이전트의 지능 부족이 아니라, 프로젝트의 맥락(Context)을 전달하지 않아서 발생합니다.Claude Code는 세션을 시작할 때 프로젝트 루트의 CLAUDE.md를 최우선으로 읽고 지침을 학습합니다. 이번 글에서는 Claude Code의 버그 발생률을 극적으로 낮추..