MCP란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol)는 OpenAI에서 제안한 일종의 AI 모델과 외부 시스템 간의 인터페이스 표준이다. 기존에는 단순히 이미지나 구조 데이터를 AI에 전달하는 방식이었다면, MCP는 이보다 더 구조적이고 의미 있는 컨텍스트를 AI에 제공함으로써 정확하고 일관된 코드 생성을 가능하게 한다.

예를 들어, Figma 디자인을 MCP를 통해 전달하면 "단순히 이게 무엇처럼 보인다"가 아니라 "이 요소는 버튼이고, 오토 레이아웃이며, 반복되는 UI 컴포넌트다" 라는 식의 정제된 정보가 포함된다. 그 결과, Cursor와 같은 AI 코딩 툴은 더 정확하고 의미 있는 코드를 자동으로 생성할 수 있게 된다.

연동 과정 요약

MCP 서버 설정

Cursor에서 Figma MCP를 활용하기 위해서는 로컬에 MCP 서버를 구동해야 한다. 프로젝트 루트에 다음과 같은 .cursor/mcp.json 파일을 생성하여 MCP 서버를 정의한다:

{
  "mcpServers": {
    "figma-developer-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "figma-developer-mcp", "--stdio"],
      "env": {
        "FIGMA_API_KEY": "본인의 Figma API 키"
      }
    }
  }
}

• figma-developer-mcp는 Figma 측에서 제공하는 공식 MCP 서버이다.
• FIGMA_API_KEY는 Figma 계정의 Personal Access Token을 통해 발급 가능하다.
• 보안을 위해 해당 키는 절대 git에 업로드되지 않도록 .gitignore에 등록해야 한다.

디자인 가져오기

서버가 정상적으로 설정된 이후, Cursor 내에서 Cmd+K → Figma: Import 명령을 입력한 뒤, Figma 파일 링크를 삽입하면 원하는 디자인 프레임을 선택할 수 있다. 선택된 프레임은 MCP 서버를 통해 해석되어, Cursor 상에서 자동으로 React + Tailwind 기반의 코드로 변환된다.

사용 후기 및 기술적 관찰

장점

• UI 반복 작업의 자동화
  로그인 폼, 리스트 항목 등 반복적으로 사용되는 UI는 높은 정확도로 자동 생성되며, 코드 품질도 충분히 실용적이었다.
• 계층 구조의 인식 능력
  오토 레이아웃, 프레임, 컴포넌트 등의 구조를 정확하게 인식하여 코드에 반영해주는 점은 기대 이상이었다.
• 직접 제작한 디자인도 문제 없이 인식 가능
  전문 디자이너가 제작한 것이 아니더라도, 명확한 구조를 가진 디자인이라면 MCP를 통해 충분히 활용할 수 있다.

한계점

• 대형 프레임 처리의 제한
  한 번에 너무 많은 요소를 불러올 경우 정확도가 떨어지거나 응답이 지연되는 경우가 있었다. 디자인은 기능 단위로 나누어 가져오는 것이 효율적이다.
• 불필요한 속성 자동 추가
  예: use client를 과도하게 삽입하거나, 필요 없는 wrapper div 생성 등은 정제 작업이 필요하다.
• 코드 중복 문제
  컴포넌트화되지 않은 스타일 중복이 종종 발생하여, 별도의 리팩토링이 필요하다.

MCP 활용 팁

1. cursor_rules.mdc 활용

Cursor는 프로젝트 내부의 규칙을 반영할 수 있는 .mdc 파일을 제공한다. 다음과 같이 작성해두면, 생성되는 코드가 프로젝트 스타일에 더욱 잘 맞는다:

- Function Component 사용
- Tailwind CSS 적용
- 공통 컴포넌트는 src/components 디렉토리에 저장
- React의 use client는 반드시 필요한 경우만 사용

2. 프레임 단위 구성

전체 페이지를 한 번에 처리하기보다는 UI 단위별로 쪼개서 불러오는 방식이 훨씬 안정적이고 코드 품질도 좋다. 예: Header, Sidebar, Form 등으로 분할.

3. 커스텀 컴포넌트 선제시

Cursor는 기존에 작성된 컴포넌트를 참조하여 유사한 구조를 제안할 수 있다. Button.tsx, Input.tsx 등의 기본 컴포넌트를 미리 정의해두면, 이후 생성되는 코드의 일관성을 높일 수 있다.

결론 및 총평

개인 개발자 관점에서 볼 때, MCP는 아직 발전 중인 기술이지만, 작은 규모의 프로젝트나 반복 UI가 많은 작업에서 충분한 가치를 제공한다. 특히 Cursor와의 연계는 자동화 가능성을 실질적으로 체감할 수 있는 경험이었다.

향후 계획

• Emotion, SCSS 등 Tailwind 외 프레임워크로 확장 가능성 실험
• 디자인 시스템과 연계한 자동화 시나리오 구성
• 협업 환경에서의 MCP 워크플로우 검토

마무리

MCP는 단순한 디자인 → 코드 자동화 수준을 넘어, "디자인의 의미"를 AI가 이해할 수 있게 만들어주는 중요한 기술로 여겨진다. 아직 학습 리소스나 사례가 많지는 않지만, 직접 실험해보는 과정에서 많은 인사이트를 얻을 수 있었다.

Cursor + MCP 조합은 특히 개인 개발자에게 시간과 품질 모두를 절약할 수 있는 도구가 될 수 있다. 실무에 적용하지 않더라도, 학습 목적으로 충분히 시도해볼 만한 가치가 있다.

홈페이지를 만들고 싶은데, 코딩은 어렵고 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면?
워드프레스(WordPress)는 비전문가도 손쉽게 웹사이트를 만들 수 있도록 도와주는 최고의 플랫폼입니다.
이 글에서는 워드프레스의 개념부터 설치, 테마 설정, 기본 홈페이지 제작 방법까지 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 단계별로 설명합니다.

💡 워드프레스란?

WordPress는 웹사이트, 블로그, 쇼핑몰, 포트폴리오 등 다양한 웹사이트를 만들 수 있는 무료 오픈소스 CMS(콘텐츠 관리 시스템)입니다.
전 세계 수많은 웹사이트들이 워드프레스를 기반으로 제작되어 있으며, 테마(디자인)와 플러그인(기능 추가)을 통해 원하는 형태로 쉽게 커스터마이징할 수 있습니다.

🛠 워드프레스로 홈페이지 만들기 – Step by Step

1. 도메인과 웹호스팅 준비하기

• 도메인: 웹사이트 주소 (예: myhomepage.com)
• 호스팅: 웹사이트 데이터를 저장할 서버 공간

추천 서비스

• 도메인: 가비아, 후이즈, 카페24
• 웹호스팅: 카페24, Bluehost, SiteGround 등
  👉 초보자라면 "워드프레스 자동 설치 지원" 기능이 있는 호스팅을 추천합니다.

2. 워드프레스 설치하기

• 대부분의 호스팅 업체에서는 클릭 몇 번으로 워드프레스 자동 설치가 가능합니다.
• 직접 설치하려면:
  1. 블로그 도구, 퍼블리싱 플랫폼, CMS – WordPress.org 한국어 에서 설치 파일 다운로드
  2. FTP로 서버에 업로드
  3. 도메인 접속 후 설치 마법사 진행

3. 테마 선택 및 설치

테마는 사이트의 디자인을 결정하는 요소입니다.

• 워드프레스 관리자 페이지 → 외모 → 테마 → 새로 추가
• 무료 테마도 다양하고, 유료 프리미엄 테마도 존재

추천 무료 테마

• Astra (가볍고 빠름)
• OceanWP (다기능)
• Hello Elementor (엘리멘터 전용)

4. 페이지 만들기 & 메뉴 구성

• 페이지 → 새 페이지 추가 (예: 홈, 소개, 연락처)
• 외모 → 메뉴에서 페이지들을 원하는 순서로 구성

5. 플러그인 설치로 기능 확장하기

플러그인은 홈페이지에 다양한 기능을 추가할 수 있는 도구입니다.

추천 플러그인

• Elementor: 드래그 앤 드롭 방식의 페이지 빌더
• Yoast SEO: 검색엔진 최적화(SEO)
• WPForms: 쉽고 간단한 문의 양식 생성

6. 홈페이지 디자인 및 콘텐츠 작성

• Elementor나 기본 편집기를 이용해 섹션 추가, 이미지, 텍스트 입력
• 필요 시 블로그 형태로 게시물 추가 (글 메뉴 활용)

7. 웹사이트 공개하기

• 모든 설정이 완료되었다면, 사이트를 공개(Launch) 해도 좋아요!
• 설정 → 일반에서 사이트 제목, 설명 등을 입력
• 설정 → 읽기에서 "검색 엔진이 사이트를 인덱싱하지 않도록" 하는 옵션이 꺼져 있는지 확인

AI와 대화를 나눠본 적이 있다면, 이런 생각 한 번쯤 해봤을 거예요.
“얘가 내 말을 좀 더 잘 이해했으면 좋겠는데…”
“이전에 말한 걸 또 말해야 돼?”

바로 이런 문맥(Context)의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 MCP(Model Context Protocol)입니다.
최근에는 Claude를 만든 Anthropic이 MCP를 적극적으로 채택하며 주목받고 있죠.

이 글에서는 다음과 같은 내용을 한 번에 정리해드립니다:

• MCP란 무엇인가?
• 기존 API와 어떤 차이가 있을까?
• 어떻게 동작하고 어떤 구조를 갖고 있을까?
• 실무에서 어떻게 활용하면 좋을까?
• 설계 시 꼭 알아야 할 팁은?

🔍 MCP란 무엇인가요?

MCP (Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구나 데이터와 상호작용할 수 있게 해주는 표준 프로토콜입니다.
쉽게 말하면,

AI 모델을 위한 "USB-C 포트" 같은 것

여러 장치가 하나의 USB-C 포트를 통해 연결되듯,
MCP는 AI가 다양한 도구, 데이터 소스, API와 단일한 방식으로 통신할 수 있도록 도와줍니다.

📌 요약 정의

MCP는 AI 모델과 외부 시스템 사이의 문맥(Context) 전달을 위한 통일된 연결 규약이다.

🧱 MCP 아키텍처는 어떻게 생겼을까?

MCP는 기본적으로 클라이언트-서버 구조를 따릅니다:

• MCP 호스트: AI 기반 앱 (예: Claude Desktop, AI IDE 등)
• MCP 클라이언트: 서버와의 연결 유지
• MCP 서버: 실제로 기능을 제공하는 가벼운 서버 (데이터베이스, 파일 시스템, 외부 API 등과 연결)
• 로컬/원격 자원: 데이터 소스나 API

🧠 중요한 점: MCP는 직접 연산을 하지 않고, 데이터 흐름과 명령어 교환만 중계한다는 것!

⚖️ API vs MCP – 뭐가 다른가요?

기존의 API 방식과 비교하면 MCP는 이런 점에서 뛰어납니다:

✅ 요약하자면:

API는 “문마다 다른 열쇠”가 필요한 방식
MCP는 “하나의 통합된 만능 키”

🧪 실전 예제 – 어디에 쓸 수 있나요?

1. ✈️ 여행 도우미 AI

• API 방식: Google 캘린더, 항공사, 이메일 등 각각 따로 통합 필요
• MCP 방식: 단일 프로토콜로 캘린더, 예약, 이메일 등을 AI가 실시간으로 확인하고 작업

2. 🧑‍💻 AI 기반 IDE

• API 방식: 파일 시스템, Git, 패키지 관리자 등 각각 통합
• MCP 방식: 모든 도구를 하나의 MCP 통신으로 연결 → 코드 컨텍스트 이해, 추천, 자동화 강화

3. 📊 데이터 분석 도우미

• API 방식: 각 데이터베이스 별 커넥터 작성, 인증 관리 필요
• MCP 방식: 여러 데이터 소스를 MCP 서버에 연결하면 AI가 동적으로 분석 요청

✍️ 프롬프트 설계 + MCP 활용 팁

MCP는 그 자체가 프로토콜이지만, 좋은 결과를 위해서는 프롬프트와 컨텍스트 구성도 중요합니다.

MCP + 프롬프트 설계 5가지 팁

1. 시스템 메시지로 역할을 명확히
   • 예: “당신은 사용자의 회의 일정을 조정하는 비서입니다.”
2. 대화 히스토리는 요약해서 정리
   • 예: “사용자는 React, TypeScript 기반 프론트엔드 개발자입니다.”
3. 현재 입력은 명확하게 구분
   • “오늘 오후에 회의 하나 더 잡아줘”
4. 도구 연결 정보는 구조적으로 제공
   • 캘린더 연결 여부, 이메일 연동 여부 등
5. AI가 스스로 도구를 ‘발견’할 수 있게
   • “사용 가능한 MCP 도구 목록을 알려줘” → AI가 알아서 찾아 씀

🧾 요약 정리

🧩 마무리 – MCP는 AI 시대의 인터페이스다

AI가 도구와 데이터를 자유롭게 다루기 위해서는 그에 맞는 문맥 중심 인터페이스가 필요합니다.
MCP는 단순한 API의 대체제가 아닙니다.

MCP는 “AI가 도구를 쓸 수 있게 해주는 표준 인터페이스”이며,
미래의 스마트 앱들은 모두 이 방식을 채택할 가능성이 높습니다.

앞으로 AI 기반 시스템을 설계하거나, LLM 기반 서비스를 만들 계획이라면
MCP는 꼭 알아야 할 개념이에요.

💡 피그마(Figma)란?

• 웹 기반 디자인 툴: 설치 없이 브라우저에서 바로 사용 가능
• 실시간 협업 가능: 구글 문서처럼 함께 작업 가능
• 디자인, 프로토타입, 피드백까지 한 번에 가능

👉 공식 홈페이지: https://www.figma.com/ko-kr/

🖥️ 피그마 기본 화면 구성

1. 툴바 - 기본 도구들 (프레임, 텍스트 등)
2. 레이어 패널 - 요소 계층 구조 확인
3. 캔버스 - 디자인 작업 공간
4. 속성 패널 - 선택한 요소 스타일 설정

✏️ 기본 사용법 5가지

1. 프레임(Frame) 만들기

→ 툴바에서 Frame 선택 후 모바일/웹 사이즈 선택

2. 텍스트 추가하기

→ T 키 또는 Text 클릭 후 캔버스에 입력

3. 도형 그리기

→ R(사각형), O(원), L(선) 단축키로 빠르게 생성

4. 색상 변경

→ 우측 Fill 설정에서 컬러 선택

5. 요소 정렬 및 그룹화

→ 여러 요소 선택 → Align 도구로 정렬
→ Cmd/Ctrl + G 로 그룹화

🎨 피그마는 어디에 쓰이나요?

⌨️ 꼭 알아두면 좋은 피그마 단축키 모음

✅ UX(User Experience)란?

UX는 사용자 경험을 의미합니다. 사용자가 웹사이트나 앱을 사용할 때 느끼는 전체적인 경험과 만족도를 말합니다.

✔️ UX의 주요 요소:

• 사용 편의성 (Usability)
• 직관적인 흐름 (Navigation)
• 감정적 만족 (Emotional Impact)
• 접근성 (Accessibility)

예를 들어, 쇼핑몰 앱에서 상품을 찾고 구매까지 가는 과정이 쉽고 빠르며 즐거우면 좋은 UX라고 할 수 있어요.

✅ UI(User Interface)란?

UI는 사용자 인터페이스, 즉 사용자가 시스템과 상호작용하는 화면의 시각적 구성 요소를 의미합니다.

✔️ UI의 주요 요소:

• 버튼, 메뉴, 아이콘
• 레이아웃, 컬러, 폰트
• 애니메이션 효과

UI는 눈에 보이는 디자인, UX는 보이지 않는 흐름과 느낌이라고 생각하면 이해하기 쉬워요.

🔄 UX vs UI 요약

👩‍💻 프로그래밍에서 UX/UI는 어떻게 활용될까?

프로그래머가 UX와 UI를 잘 이해하면 다음과 같은 장점이 있어요:

✅ UX 관점

• 기능의 흐름을 사용자의 입장에서 설계
• 복잡한 절차를 단순화 (예: 회원가입 단계 축소)
• 성능과 반응속도를 개선하여 쾌적한 사용감 제공

✅ UI 관점

• HTML/CSS/JS로 시각적 요소를 세밀하게 구현
• 프론트엔드 프레임워크(React, Vue 등)로 컴포넌트 기반 UI 구축
• 애니메이션이나 반응형 웹 적용

개발자와 디자이너가 협업할 때 UX/UI 지식은 정말 큰 무기입니다!

🛠 추천 UX/UI 툴

📌 tkinter란?

tkinter는 파이썬에 기본으로 포함되어 있는 GUI(Graphical User Interface) 라이브러리입니다.
별도 설치 없이 바로 사용 가능하며, 간단한 데스크탑 프로그램을 빠르게 만들 수 있어요.

• 🎁 기본 포함: pip 설치 없이 바로 사용 가능
• 🧩 다양한 위젯 지원: 버튼, 텍스트 박스, 라벨 등
• 💡 간단한 데스크탑 앱 제작에 적합

🧪 간단한 사용 예제

import tkinter as tk

# 창 만들기
root = tk.Tk()
root.title("나의 첫 GUI")
root.geometry("300x200")

# 라벨 추가
label = tk.Label(root, text="Hello, Tkinter!")
label.pack()

# 버튼 클릭 시 동작할 함수
def say_hello():
    label.config(text="안녕하세요!")

# 버튼 추가
button = tk.Button(root, text="클릭!", command=say_hello)
button.pack()

# 창 실행
root.mainloop()

✅ 실행 결과: 버튼이 있는 작은 창이 뜨고, 클릭하면 "안녕하세요!"라는 문구가 표시돼요.

🧩 자주 쓰는 tkinter 위젯들

위젯 설명

🔧 tkinter는 언제 쓰면 좋을까?

• 텍스트 기반 프로그램에 간단한 UI 인터페이스를 추가하고 싶을 때
• 데이터 입력용 툴을 빠르게 만들고 싶을 때
• 업무 자동화 스크립트에 GUI 버튼을 붙이고 싶을 때
• 계산기, 폴더 정리기, 파일 선택기 등 간단한 데스크탑 앱을 만들고 싶을 때

🐍

파이썬(Python)은 문법이 간단하고 다양한 라이브러리 덕분에 웹 개발, 데이터 분석, 인공지능, 자동화, 스크립트 작업 등 거의 모든 분야에서 사랑받는 언어입니다. 이 글에서는 파이썬의 기본 문법부터 대표 라이브러리, 꿀팁 기능, 그리고 활용 예시까지 깔끔하게 정리해 드릴게요.

📌 1. 파이썬 기본 문법

✅ 변수와 자료형

x = 10          # 정수
pi = 3.14       # 실수
name = "Alice"  # 문자열
is_ok = True    # 불리언

✅ 리스트, 튜플, 딕셔너리

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
person = ("Alice", 25)
info = {"name": "Alice", "age": 25}

✅ 조건문 & 반복문

if x > 5:
    print("크다")
else:
    print("작거나 같다")

for fruit in fruits:
    print(fruit)

while x > 0:
    x -= 1

✅ 함수 정의

def greet(name):
    return f"Hello, {name}"

print(greet("Alice"))

✅ 클래스 & 객체지향

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def say_hello(self):
        print(f"Hi, I'm {self.name}")

p = Person("Bob")
p.say_hello()

📚 2. 대표적인 라이브러리

분야 라이브러리 설명

🛠️ 3. 유용한 기능 모음

📌 리스트 컴프리헨션

squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]

📌 람다 함수

add = lambda a, b: a + b
print(add(3, 5))

📌 예외 처리

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")

📌 파일 입출력

with open("test.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, file!")

📌 데코레이터

def deco(func):
    def wrapper():
        print("시작")
        func()
        print("끝")
    return wrapper

@deco
def say():
    print("Hello!")

say()

🚀 4. 파이썬 활용 예시

🔹 데이터 분석

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.describe())

🔹 엑셀 자동화

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook("sample.xlsx")
ws = wb.active
ws["A1"] = "자동 입력 완료!"
wb.save("sample_result.xlsx")

🔹 웹 크롤링

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

res = requests.get("https://example.com")
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
print(soup.title.text)

🔹 간단한 웹 서버

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "Hello Flask!"

app.run(debug=True)

1. 기본 논리식의 표현

1) 논리식의 표현

• 논리식 = AND, OR, NOT 연산 이용
• AND → 곱셈 형태
• OR → 덧셈 형태
• NOT → X̅ 또는 X′로 표현
• 완전한 논리식 = 입력 상태에 따른 출력 결정

예시

• 예1) X = 0, Y = 1 → 출력 1 → F = X̅Y
• 예2) X = 0 또는 Y = 1 → 출력 0 → F = X̅ + Y
• 예3) (X=0, Y=1) 또는 (X=1, Y=0) → 출력 1 → F = X̅Y + XY̅

2) 진리표상의 논리식 변환

• 1입력 / 2입력 / 3입력 논리식 존재
• 진리표로 논리식 도출 가능

2. 부울대수의 법칙

1) 부울대수란?

• 1854년 George Boole이 개념 제시
• 1904년 E.V. Huntington이 수학적으로 정리
• 1938년 C. Shannon이 전화 회로 해석에 처음 적용
• 이후 컴퓨터 회로 해석 및 설계에 사용됨

2) 부울대수의 공리

• 논리적 연산 기반의 기본 규칙
• AND, OR, NOT 연산의 특성 정의

• 

3) 부울대수의 기본 정리 및 법칙

• 식을 단순화할 때 사용
• 중복 제거, 결합법칙, 항등법칙 등 포함

• 

3. 논리 회로의 논리식 변환

• 게이트 거칠 때마다 출력 기입
• 한 단계씩 출력 방향으로 분석
• 최종 출력까지 논리식 유도 가능

✅ 요약 정리

• 진리표상의 논리식 변환: 입력 조합 → 출력 식
• 부울대수 법칙: 논리식 단순화 및 회로 해석에 필수