[회고] 신입 개발자, '복붙' 코더에서 벗어나다 (feat. Cursor & MCP 도입기)

[Intro] '복붙'의 굴레에서 벗어나다 

경기 기후 해커톤의 후속(After) 프로그램을 진행하며 한계에 부딪혔다. 기존에는 웹 브라우저의 클로드(Claude)와 IDE(VS Code, IntelliJ)를 오가며 코딩을 했다.

1. 클로드에 프롬프트 입력
2. 나온 코드를 복사해서 IDE에서 확인 및 실행
3. 에러가 나면 다시 복사해서 클로드에 질문

이 과정에서 '맥락(Context)'이 끊기는 문제가 가장 힘들었다. 내가 짠 코드를 일일이 찾아서 AI에게 먹여주는 것이 비효율적이라고 느꼈던 찰나, **Cursor(커서)**와 **Google Antigravity**라는 새로운 도구를 도입하게 되었다.

 

[Body 1] AI가 내 프로젝트 전체를 이해하다 (Cursor & MCP)

가장 큰 변화는 "내 코드 전체를 AI가 보고 있다"는 점이다.

• 통합 환경: 더 이상 코드를 복사하러 창을 이동할 필요가 없다. 에디터 안에서 AI(Claude, GPT, Gemini)가 내 코드를 분석하고 수정을 제안하면, 나는 Apply(적용)할지 말지만 결정하면 된다.
• MCP (Model Context Protocol): 단순히 코드만 보는 게 아니라 Notion, Figma, GitHub 같은 외부 툴과 연결된다는 점이 혁신적이었다. 특히 git push까지 자동으로 연동되는 것을 보며 개발 환경의 확장을 경험했다.

[Body 2] 협업의 핵심은 'Rule'이다 (.cursorrules)

도구보다 더 크게 배운 것은 '규칙(Rule)'의 중요성이다.

• AI에게 프로젝트의 규칙을 미리 학습시키는 .cursorrules 파일을 알게 되었다.
• 예를 들어, "백엔드는 도메인형 구조를 따르고, 그 안에서 MVC 패턴을 유지해라" 같은 규칙을 명시해두면, AI가 엉뚱한 코드를 짜지 않고 우리 팀의 스타일을 준수한다.
• 깨달음: 혼자 개발할 때도 중요하지만, 팀 프로젝트에서 협업할 때 이 '룰'을 얼마나 잘 정의하느냐가 코드의 일관성을 결정한다는 것을 알게 되었다. 파이널 프로젝트(HR SaaS)에서는 이 부분을 더 적극적으로 도입할 예정이다.

[Body 3] 비용 효율과 모델의 차이 (Gemini Pro vs Claude)

Cursor는 편리하지만 비용(토큰) 문제가 있다. 이를 보완하기 위해 ** Google Antigravity**를 병행하여 사용 중이다.

• 비용 절감: 내가 가진 Gemini Pro API 키를 연동해 무료로 사용할 수 있어 경제적이다.
• 모델 비교: 여러 모델을 써보니 확실히 코딩의 논리적 흐름이나 정확도는 Claude가 가장 뛰어나다고 느꼈다.

[Outro] 신입 개발자의 시선이 바뀌다

이번 경험을 통해 개발자에 대한 나의 정의가 바뀌었다. 단순히 기능을 구현하고 코드를 빨리 치는 것이 전부가 아니다. "전체적인 구조를 설계하고, 룰을 정립하며, AI가 짠 코드를 분석(Review)할 줄 아는 힘"이 진짜 실력임을 깨달았다. 앞으로 남은 프로젝트 기간 동안 '코더'가 아닌 '설계하는 개발자'로 성장하고 싶다.