주발의 프론트엔드

프론트엔드 개발을 하다 보면 점점 더 AI의 도움을 받고 싶어지죠. 코드 리뷰부터 문서화, 심지어 UI 디자인과 코드 생성까지, AI가 해결해 줄 수 있는 일이 정말 많스빈다. 그런데 막상 도입하려고 하면 매번 API를 붙이고, SDK를 설정하고, 복잡한 연동을 반복해야 하는 경험 있습니다.이럴 때 "왜 매번 이렇게 힘들어야 하지? 표준화된 방법은 없을까?"라는 고민이 생기게 됩니다.MCP가 필요한 이유MCP(Model-Context-Protocol)는 바로 이 고민에서 출발한 개념이에요. 프론트엔드에서 AI 모델과 다양한 도구를 연결할 때, 각각 다른 방법으로 연결하면 데이터가 사일로화되는 문제가 발생합니다. 예를 들어 GitHub에서 데이터를 가져오고, Slack의 데이터를 함께 쓰고 싶다면 매번 별..

기존에는 Copilot 같은 AI 자동완성 툴이 개발자들의 반복 작업을 어느 정도 덜어주기는 했지만, 복잡한 코드나 대형 프로젝트에서 오히려 더 불편하다고 느끼시는 분들도 꽤 있었습니다. 단순 자동완성만으로는 결국 사람 손으로 직접 리팩토링과 구조 수정을 해야 하다 보니, 생각보다 많은 시간을 추가로 쏟아야 했습니다.Cursor는 바로 이 지점을 개선하고자 등장했습니다. 코드 작성뿐 아니라 자연어 명령어로 리팩토링, 테스트 코드 자동 생성, 코드 구조 개선 등 다양한 작업을 한층 더 정교하게 지원합니다.Cursor란Cursor는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 작동하는 AI 코딩 어시스턴트입니다.기존의 자동완성 도구들은 단순히 “다음 줄”을 예측해주는 수준이었다면, Cursor는 자연어 명령어를 통..