# 바이브 코딩, 자동화, 그리고 MCP

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=20939](https://news.hada.io/topic?id=20939)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/20939.md](https://news.hada.io/topic/20939.md)
- Type: news
- Author: [spilist2](https://news.hada.io/@spilist2)
- Published: 2025-05-16T12:11:53+09:00
- Updated: 2025-05-16T12:11:53+09:00
- Original source: [stdy.blog](https://www.stdy.blog/vibe-coding-automation-and-mcp/)
- Points: 19
- Comments: 4

## Summary

AI에게 **작업 외주**, 즉 '바이브 코딩'을 맡기면 PRD 정의, 프롬프트 작성, 테스트 등 개발 프로세스 전반에 걸친 **생산성 도구**로 활용할 수 있습니다. **클로드 아티팩트**나 **자동화 도구**(Zapier, Make 등)를 이용하면 비개발자도 자체 프로그램을 손쉽게 배포하고 API 연동의 복잡함까지 해소할 수 있습니다. MCP 연결을 통해 LLM 챗봇이 데이터 연동, 파일 시스템 제어 등 기존보다 **고도화된 자동화** 기능을 수행하게 되었으며, 이는 챗봇 기반 AI와 자동화의 결합에서 핵심적인 **전략적 가치**를 제공합니다. 독자는 각 도구의 활용 방식과 **API, 자동화, MCP** 등 혁신적 흐름을 파악하여 자신에게 적합한 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.

## Topic Body

#### 바이브 코딩 = AI에게 외주 맡기기  
  
바이브 코딩은 본질적으로 AI에게 프로그램 외주를 맡기는 것  
  
외주 개발 경험을 돌이켜보면 좋은 의뢰자는 이것들을 잘 하더라  
  
1. 내 문제를 풀기 위한 작업 정의  
2. 그걸 개발자가 잘 이해할 수 있게 의사소통  
3. 프로그램을 잘 만들기 위한 리소스 지원  
4. 만들어진 프로그램이 의도대로 작업을 대신해주는지 검수  
5. 이 과정에서 본인이 모르는 건 개발자에게 배워서 점차 스스로 할 수 있게 됨  
  
바이브 코더 입장에 대입해보면  
1) PRD와 유저 플로우 정의  
2) 좋은 프롬프트와 지침(Cursor Rules 등) 사용  
4) 의도에서 어긋난 부분을 캐치하고 자동화된 테스트 실행  
5) 이 과정에서 AI와 핑퐁하며 학습  
  
그러면 3은? 이건 프로그램의 두 가지 측면에서 생각할 수 있음  
- 첫째, 프로그램은 어딘가에서 실행되어야 한다. → 실행 및 배포 환경 결정  
- 둘째, 프로그램은 '입력을 처리해서 출력하는' 코드 뭉치다. → 데이터와 API 제공  
  
#### 프로그램은 실행되어야 한다  
- 개발 외주에서 개발자의 책임은 보통 코드 구현까지고 배포와 운영 책임은 의뢰자에게 있음  
  - 대신 개발자는 의뢰자가 이 프로그램을 실행할 수 있는 가이드를 제공  
- 외주 의뢰자로서 AI에게 코드를 실행하고 배포하는 환경을 알려주면 아주 잘해줌.   
  - 특히 웹 브라우저 위에서 돌아가는 코드라면 더욱 그러함  
- 예전에는 ['정규표현식으로 마크다운 문서의 일부 문법을 지우는'](https://www.stdy.blog/markdown-remover-for-sns/) 것과 같은 아주 간단한 스크립트조차 비개발자가 실행/배포하기 쉽지 않았음  
- 이제는 클로드 아티팩트, 제미니 캔버스 같은 걸로 나만의 작은 프로그램을 뚝딱 만들어서 실행할 수 있음. 남들도 쓰게 하고 싶다면 러버블에서 만들어 배포하면 되고, 전부 순식간에 무료로 가능  
- 바이브 코딩이라고 해서 꼭 '앱'을 만들 필요는 없음. 내 문제를 해결하고 반복 작업을 줄여주는 프로그램이라면 그게 앱이든, 스크립트든, GPTs든, 프롬프트든 상관없음  
  
#### 프로그램을 더 유용하게 만들어주는 API  
  
- 하지만 작은 프로그램에는 한계가 있음  
  - 마크다운 리무버에는 DB도, API도, LLM도 연결되어있지 않음  
  - 그래서 텍스트 입력도 사용자가 직접 하고, 출력된 텍스트도 사용자가 직접 복사해서 다른 곳에 올려야 함  
- 만약 사용자에게 '노션에 써둔 글을 정제해 SNS에 올리는' 목적이 있었다면?  
  - 입력: 노션 페이지 링크만 입력  
  - 처리: 가져온 글을 LLM에 넣어 SNS에 어울리게 요약 후 마크다운 문법은 제거  
  - 출력: 글 검토, 승인하면 내 SNS 계정에 자동으로 올려줌  
- 빠른 응답 시간과 범용성을 포기하는 대가로, 해당 작업에 드는 사용자의 시간과 에너지를 많이 줄여줬을 것. 즉 특정 목적에 있어서는 더 '유용'해짐  
- 결국 프로그램의 유용성은 입력/처리/출력 측면에서 사용자가 직접 해야 하는 일을 얼마나 줄여주는가에 달려있음  
  - 입력을 자동화하거나  
  - 처리를 더 복잡하게 하거나  
  - 출력을 자동화하거나  
- 일반적인 프로그램에서는 API를 통해 (즉 다른 프로그램과 연결됨으로써) 입출력 자동화와 고도화된 처리가 가능  
  - 입력: 노션 권한 얻고 노션 API 호출해서 페이지 내용 가져옴  
  - 처리: LLM API로 시스템 프롬프트와 함께 노션 페이지 내용 넣어서 SNS에 맞게 응답 받음  
  - 출력: 쓰레드 권한 얻고 SNS API 호출해서 글 게시  
- 그러나 이렇게 만드는 게 숙련된 개발자에게도 아주 쉬운 일은 아님. 특히 권한 부여가 까다롭기 때문  
- 이걸 더 쉽게 할 수 있을까?  
  
#### 까다로운 API 연동을 대신해주는 자동화 도구와 MCP  
- Zapier, Make 등 자동화 도구를 쓰면 API 연동을 직접 안해도 됨  
  - 예: 노션 DB에 새 아이템이 올라오면 -> ChatGPT 돌린 다음 -> 인스타그램에 업로드하는 Zap  
- 원래 인스타그램 글 게시 API를 호출하려면 전용 앱을 만들어 심사까지 받아야 함  
- Zapier나 Make에서는 인스타그램 업로드용 앱을 이미 만들아놨고, 권한을 얻어 데이터를 주고받는 플로우도 다 구현해두었음. 까다로운 권한 문제를 내가 신경쓸 필요 없음  
- 그러나 어떤 사람들에게는 이렇게 '이거 다음 저거'를 구축하는 것조차 어렵고 귀찮을 수 있는데, 이런 사람들이 LLM 챗봇으로 다 할 수 있게 해주는 게 MCP/A2A 같은 것들임  
- 일반적인 프로그램이 API를 통해 단순한 로직 이상을 수행할 수 있게 된 것처럼, LLM 챗봇이라는 프로그램도 MCP를 통해 다른 프로그램과 연결되어 단순한(?) 텍스트/이미지/보이스 출력 이상을 수행할 수 있게 됨  
  - 클로드에서 '내 노션 페이지 긁어서 요약한 다음 인스타그램에 올려줘'가 가능해진다는 뜻  
- 물론 이렇게 하려면 적절한 MCP 서버(노션, 인스타그램)를 MCP 클라이언트(클로드)에 연결해야 함  
  - MCP 서버의 가장 큰 역할이 tool을 통해 API를 대신 호출하는 건데, 노션은 이미 공식 MCP 서버가 있지만 인스타그램은 없음  
  - 그러면 클로드가 인스타그램 API를 어떻게 호출하지?  
- 여기서 다시 Zapier가 나옴. Zapier나 Make가 제공하는 MCP 서버를 통하면 인스타그램 업로드가 가능  
- 즉 LLM 챗봇에 (이미 많은 연동을 갖춘) 자동화 도구를 MCP로 연결하면 매우 강력해짐  
  
#### MCP의 잠재력과 한계  
  
- 근데 이렇게 보면 왜 굳이 MCP를 쓰나 싶을 수도 있음  
  - 현재 챗봇 + MCP로 할 수 있는 작업은 거의 대부분 자동화 도구에서도 할 수 있기 때문  
- 하지만 필자는 MCP의 잠재력이 3가지 이유로 아주 크다고 느낌  
  1. 편리한 인터페이스 (챗봇 비서가 모두 알아서 해주는 게 궁극의 프로그램 아닐까?)  
  2. 민감 작업에 대한 사용자 개입이 더 편리함  
  3. 파일 시스템 제어, 브라우저 제어 등 내 로컬 PC에서 해야 할 일도 자동화할 수 있을 뿐더러 리소스, 프롬프트 템플릿 등 더 많은 정보도 제공할 수 있음  
- MCP 사용시 신경쓸 것도 많음  
  - MCP에게 많은 걸 넘길수록 보안도 더 신경써야 함. 그래서 로컬보다는 공식 리모트 MCP 서버가 안전함  
  - LLM에 MCP 툴을 너무 많이 주면 내가 원하는 툴이 실행되지 않을 수 있고, 툴 정의가 모두 입력 토큰으로 넘어가므로 LLM 호출 비용과 시간도 늘어남  
  - LLM 특유의 무작위성도 상용 서비스에서는 언제나 주의해야 함  
- 결국 내 프로그램에 API를 연결하든, 자동화 플로우를 설계하든, LLM 챗봇에 MCP를 붙이든 하는 일은 '내 일 대신해줘'로 같음  
- Make, MCP 같은 키워드가 급부상한다고 스트레스받을 필요 없음. 나에게 편한 방식으로, 각 방식의 장단점을 파악해가며 내 일을 대신하는 프로그램을 만들면 됨  
  
#### 정리  
- 바이브 코딩은 프로그램 개발 외주를 AI에게 맡기는 것이다.  
- 내 작업을 잘 대행해주기만 한다면 웹앱, 코드 스니펫, 프롬프트 모두 유용한 프로그램이 될 수 있다.  
- 프로그램이 더 유용해지려면 입출력 자동화와 고도화된 처리를 위해 API 연결이 필요하다.  
- 자동화 도구들은 API 연결의 까다로움을 대신 해결해준다.  
- LLM 챗봇이라는 프로그램도 MCP 연결을 통해 더 유용해질 수 있다. 특히 자동화 도구가 제공하는 MCP 서버를 연결하는 게 강력하다.  
- API, 자동화, MCP를 하나만 쓸 필요도 없고 섞으면 더 간편하고 강력해짐 (예: 클로드에 노션 MCP만 붙이고, Zapier에 노션 to 인스타그램 설정해서 업로드 자동화)  
- 장단점을 고려하여, 내게 맞는 방식으로, 내 문제를 해결하는 프로그램을 (AI와 함께) 만들어보자

## Comments



### Comment 38800

- Author: iolothebard
- Created: 2025-05-17T19:16:35+09:00
- Points: 1

바이브코딩 정도로는 외주라고 할수 없죠. 외주는 프로젝트 단위로 검수하지만 지금의 AI코딩 에이전트는 그보다는 작은 타스트 단위로 검수를 해야하니까요.  
  
외주라면 일을 맡기고 나는 다른 일을 할 수 있어야 하는데… 아직은 너무 자주 돌봐줘야 합니다. 똑똑하지만 서투른 주니어 개발자 처럼…  
  
머지않아… 외주까진 아니더라도 작은 개발팀 처럼 일할 수 있지 않을까… 생각합니다. 작업 지시하고 수시로 리뷰하고 고치고… 그러나 아직은 그 정도도 아닌 것 같네요.  
  
어쩌면 제가 바이브가 부족해서 그럴지도…

### Comment 38742

- Author: ifmkl
- Created: 2025-05-16T13:26:46+09:00
- Points: 2

https://tech.kakao.com/posts/700 이 포스팅을 보고 Vibe Coding의 좋은 사례라 느꼈었는데, 맥락이 비슷한 거 같습니다. 저도 작성하신 내용에 공감합니다.

### Comment 38751

- Author: spilist2
- Created: 2025-05-16T16:22:22+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 38742
- Depth: 1

덕분에 재밌는 글 읽었네요! 감사합니다.

### Comment 38740

- Author: spilist2
- Created: 2025-05-16T12:22:16+09:00
- Points: 2

그러면 3은? -> 리소스 지원 얘기입니다.  
  
위에 1, 2, 4, 5로 넘버링했는데 마크다운에서 자동으로 1234로 바뀌었네요.