🔹 AI 모델과 외부 도구 간의 표준 통신 프로토콜
🔹 클라우드 AI와 로컬 도구의 완벽한 연동
🔹 실시간 컨텍스트 공유 및 자동화
🔹 플러그인 방식의 확장 가능한 아키텍처

// 기존 방식: 수동 작업
1. 코드 작성 → 2. 테스트 실행 → 3. 브라우저 확인 → 4. 디버깅

// MCP 방식: 자동화 워크플로우
1. AI가 코드 분석 → 2. 자동 테스트 → 3. 자동 배포 → 4. 실시간 모니터링

// Playwright MCP 서버 설정
{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-playwright"],
      "env": {
        "PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH": "/path/to/browsers"
      }
    }
  }
}

// AI에게 "로그인 테스트 자동화해줘"라고 하면
const { test, expect } = require("@playwright/test");

test("로그인 기능 테스트", async ({ page }) => {
  await page.goto("https://example.com/login");

  // 로그인 폼 채우기
  await page.fill("#email", "[email protected]");
  await page.fill("#password", "password123");
  await page.click("#login-button");

  // 로그인 성공 확인
  await expect(page).toHaveURL("https://example.com/dashboard");
  await expect(page.locator(".welcome-message")).toBeVisible();
});

# Context 7 설정
context_config:
  project_root: "./src"
  file_types: [".js", ".ts", ".jsx", ".tsx", ".vue"]
  ignore_patterns:
    - "node_modules/**"
    - "dist/**"
    - "*.test.js"

  context_depth: 7 # 7단계 깊이까지 컨텍스트 추적
  auto_update: true
  memory_limit: "2GB"

# 프로젝트 구조 자동 파악

📁 src/
📁 components/
📄 Header.jsx ← 현재 작업 파일
📁 hooks/
📄 useAuth.js ← 연관 파일 (Header에서 사용)
📁 utils/
📄 auth.js ← 관련 유틸 (useAuth에서 사용)

💡 AI가 자동으로 파악:

- Header 컴포넌트가 useAuth 훅을 사용
- useAuth가 auth.js 유틸을 참조
- 인증 관련 전체 플로우 이해

# Magic MCP 서버로 가능한 것들
magic_capabilities = {
    "code_generation": {
        "input": "사용자 설명",
        "output": "완성된 코드 + 테스트 + 문서"
    },
    "refactoring": {
        "input": "레거시 코드",
        "output": "모던 패턴 적용된 깔끔한 코드"
    },
    "optimization": {
        "input": "느린 코드",
        "output": "성능 최적화된 코드"
    }
}

// 내가 말한 것: "React에서 무한 스크롤 구현해줘"
// AI가 생성한 것:

import React, { useState, useEffect, useCallback, useRef } from "react";

const InfiniteScroll = ({ fetchData, renderItem, hasMore = true }) => {
  const [items, setItems] = useState([]);
  const [loading, setLoading] = useState(false);
  const [page, setPage] = useState(1);
  const observer = useRef();

  const lastItemRef = useCallback(
    (node) => {
      if (loading) return;
      if (observer.current) observer.current.disconnect();

      observer.current = new IntersectionObserver((entries) => {
        if (entries[0].isIntersecting && hasMore) {
          setPage((prevPage) => prevPage + 1);
        }
      });

      if (node) observer.current.observe(node);
    },
    [loading, hasMore]
  );

  useEffect(() => {
    const loadData = async () => {
      setLoading(true);
      try {
        const newItems = await fetchData(page);
        setItems((prevItems) => [...prevItems, ...newItems]);
      } catch (error) {
        console.error("Failed to fetch data:", error);
      } finally {
        setLoading(false);
      }
    };

    loadData();
  }, [page, fetchData]);

  return (
    <div className="infinite-scroll-container">
      {items.map((item, index) => (
        <div
          key={item.id || index}
          ref={index === items.length - 1 ? lastItemRef : null}>
          {renderItem(item)}
        </div>
      ))}
      {loading && <div className="loading-spinner">Loading...</div>}
    </div>
  );
};

export default InfiniteScroll;

📋 Task Master가 관리하는 것들:

1. **백로그 관리**

   - 자동 우선순위 산정
   - 의존성 관계 분석
   - 예상 소요 시간 계산

2. **진행 상황 추적**

   - 실시간 진행률 업데이트
   - 블로커 자동 감지
   - 리포팅 자동 생성

3. **리소스 최적화**
   - 개발자별 작업량 분산
   - 스킬셋 기반 할당
   - 번아웃 방지 알고리즘

# Sequential Thinking 프로세스
thinking_process = {
    "step_1": "문제 정의 및 분석",
    "step_2": "해결 방안 도출",
    "step_3": "구현 계획 수립",
    "step_4": "단계별 실행",
    "step_5": "결과 검증 및 개선"
}

# AI의 사고 과정이 투명하게 보임
def solve_complex_problem(problem):
    """
    AI가 단계별로 사고하는 과정:

    1. 문제 분석: "사용자가 원하는 것은 X다"
    2. 제약 조건: "Y와 Z를 고려해야 한다"
    3. 해결책: "A, B, C 방법이 있다"
    4. 최적화: "성능과 유지보수성을 고려하면 B가 최적"
    5. 구현: "다음과 같이 구현한다..."
    """
    pass

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-playwright"]
    },
    "context7": {
      "command": "context7-server",
      "args": ["--project-root", "./"]
    },
    "magic": {
      "command": "magic-mcp-server",
      "args": ["--api-key", "${MAGIC_API_KEY}"]
    },
    "taskmaster": {
      "command": "task-master-ai",
      "args": ["--mode", "mcp"]
    },
    "sequential": {
      "command": "sequential-thinking-server",
      "args": ["--verbose"]
    }
  }
}

📈 생산성 향상 결과 (3개월 사용 후):

✅ 테스트 작성 시간: 70% 단축
✅ 디버깅 시간: 50% 단축
✅ 코드 리뷰 시간: 40% 단축
✅ 배포 오류율: 80% 감소
✅ 개발자 만족도: 90% 향상

1. Task Master로 태스크 분석 및 계획
2. Context 7로 기존 코드베이스 파악
3. Magic으로 기본 코드 스켈레톤 생성
4. Sequential Thinking으로 로직 검증
5. Playwright로 E2E 테스트 자동 생성

1. Context 7로 버그 관련 코드 추적
2. Sequential Thinking으로 원인 분석
3. Magic으로 수정 코드 생성
4. Playwright로 회귀 테스트 생성
5. Task Master로 QA 체크리스트 관리

1. Context 7로 리팩토링 범위 파악
2. Magic으로 모던 패턴 적용
3. Sequential Thinking으로 마이그레이션 계획
4. Playwright로 기능 동작 검증
5. Task Master로 단계별 진행 관리

// 여러 MCP 서버를 순차적으로 연결
const workflow = async () => {
  const context = await context7.analyze("./src");
  const plan = await taskmaster.createPlan(context);
  const code = await magic.generateCode(plan);
  const tests = await playwright.generateTests(code);

  return { code, tests, plan };
};

# 나만의 MCP 서버 만들기
from mcp import MCPServer

class CustomMCPServer(MCPServer):
    def __init__(self):
        super().__init__("custom-server")

    async def handle_request(self, request):
        # 커스텀 로직 구현
        if request.method == "analyze_performance":
            return await self.analyze_performance(request.params)

    async def analyze_performance(self, params):
        # 성능 분석 로직
        return {
            "metrics": {},
            "suggestions": [],
            "optimizations": []
        }

# MCP 성능 모니터링
monitoring:
  enabled: true
  metrics:
    - response_time
    - memory_usage
    - success_rate
    - error_rate
  alerts:
    high_latency: "> 1000ms"
    memory_limit: "> 80%"