요약
GitHub Copilot과 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 개발 워크플로우를 혁신하는 5가지 방법을 JWT 인증 시스템 구현 사례를 통해 상세히 설명합니다.
MCP(Model Context Protocol) 소개 Anthropic에서 개발한 오픈 표준으로, GitHub Copilot과 같은 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스와 도구에 안전하게 연결할 수 있게 해줍니다. 기존 AI 코딩 어시스턴트가 현재 워크스페이스의 코드에만 제한되었던 것과 달리, MCP는 지식 베이스, 데이터 저장소, 테스팅 애플리케이션 등 외부 시스템과의 상호작용을 가능하게 합니다.
GitHub Copilot의 에이전트 기능
- Agent 모드: IDE 내에서 실시간 협업자 역할, 목표를 제시하면 계획 수립부터 파일 편집, 테스트 실행, 오류 수정까지 전 과정을 자동화
- Coding 에이전트: GitHub 프로젝트에서 이슈를 할당하면 독립적으로 작업하여 풀 리퀘스트까지 완성
5가지 워크플로우 혁신 방법
1. Figma와 MCP를 통한 디자인-개발 브리지 디자인과 개발 간의 격차를 해소하는 핵심 솔루션입니다. MCP를 통해 Copilot이 Figma의 디자인 사양에 직접 접근하여 색상, 간격, 타이포그래피, 컴포넌트 상태 등의 정확한 디자인 매개변수를 자동으로 검색하고 즉시 사용 가능한 코드를 생성합니다. JWT 인증 시스템의 경우, 로그인 폼, 오류 상태, 로딩 스피너, 성공 메시지 등의 UI 컴포넌트를 디자인 시스템과 일치하도록 자동 구현할 수 있습니다.
2. Obsidian 지식 베이스 활용 복잡한 기능 구현 시 과거 결정사항, 아키텍처 노트, 연구 결과 등을 참조해야 하는 경우가 많습니다. 커뮤니티에서 유지보수하는 Obsidian MCP 서버를 통해 Copilot이 Obsidian vault에 직접 연결되어 보안 패턴 검색, 아키텍처 결정 기록(ADR) 검색, 보안 검토 회의록 접근, 팀 코딩 표준 가이드라인 추출 등이 가능합니다. 또한 수집된 정보를 종합하여 새로운 문서를 vault에 직접 생성할 수 있습니다.
3. Playwright를 통한 코드 테스트 MCP와 Playwright의 통합으로 테스트 생성이 수동적이고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스에서 간단하고 가이드된 경험으로 변화합니다. JWT 인증 시스템의 경우 로그인, 토큰 새로고침, 보호된 라우트 접근을 포함한 완전한 인증 플로우를 테스트할 수 있으며, Copilot이 인증 구현을 분석하여 포괄적인 테스트 커버리지를 생성하고 실패 시 즉시 피드백과 수정 제안을 제공합니다.
4. 풀 리퀘스트 자동화 GitHub의 원격 MCP 서버(VS Code/Visual Studio용 공개 베타)를 통해 풀 리퀘스트 프로세스가 지능적이고 자동화된 워크플로우로 변환됩니다. 여러 파일의 코드 변경사항, 관련 이슈 및 프로젝트 컨텍스트, 팀 리뷰 패턴 및 전문 영역, 이전 유사한 구현사례 등을 분석하여 개요, 변경사항, 테스팅 전략, 관련 이슈가 포함된 마크다운을 반환하고, 코드 소유권, 전문성 매핑, 현재 작업량을 기반으로 적절한 리뷰어를 제안합니다.
5. 애플리케이션 성능 모니터링 오픈소스 Grafana MCP 서버를 통해 Copilot이 Grafana 인스턴스에 쿼리하여 인증 지연 시간 메트릭과 p95 응답 시간 검사, 시간별 로그인 엔드포인트 오류율 분석, 인증 서비스 기존 알림 규칙 검토, 실패한 인증 시도 패턴 식별 등이 가능합니다. 패널 데이터를 base64 인코딩된 이미지로 반환하고 필요시 원시 시계열 데이터 추출도 가능하며, --enable-write 플래그와 Editor 역할 API 키를 통해 새로운 알림 규칙 생성이나 대시보드 구성 수정도 가능합니다.
구현을 위한 준비사항
- MCP 확장 설치 및 IDE에서 MCP 지원 활성화
- 각 서비스(GitHub, Obsidian, Figma 등)에 대한 인증 설정
- AI가 접근할 수 있는 정보 경계 정의
- 적절한 접근 제어 및 데이터 프라이버시 조치 구현
모범 사례
- 하나의 통합부터 시작하여 점진적으로 사용 확대
- 최적의 AI 지원을 위한 지식 베이스와 문서 최신 상태 유지
- AI 생성 제안의 품질과 보안 보장을 위한 정기적 검토
- 일관된 MCP 사용 패턴에 대한 팀 정렬 구축
이러한 5가지 통합 패턴은 MCP 생태계가 성장함에 따라 새로운 도구와 통합이 지속적으로 가능성을 확장할 것이라는 전망을 제시합니다.