목차
- 원룸과 오피스텔 주거 형태 선택 시 주의점
- MCP (Microservices Communication Protocol)와 관련 기술 이야기
- MCP 보안 이슈 및 개발 환경
- AI 기반 바이브 코딩과 퍼블리싱에 대한 현황
- Figma MCP 활용 후기 및 문제점
- AI Native 개발자 트렌드와 생산성 변화 전망
- 기술 공유 및 참고 링크 안내
1. 원룸과 오피스텔 주거 형태 선택 시 주의점
- 원룸 vs 투룸 고민 중, 분리형 원룸에 대한 추천 의견도 나옴.
- 오피스텔은 주거용으로 등록된 곳인지 꼭 확인해야 함.
- 근린생활시설로 등록된 오피스텔은 보증보험 가입이 안 되어서 보증금 떼일 위험이 크다.
- 보증보험 미가입 시 전입신고 불가 장소도 많아 최소한 법적 보호가 어렵다.
- 최우선변제권 제도가 있긴 하나, 실제 돌려받으려면 전입신고가 가능해야 하므로 주의 필요.
2. MCP (Microservices Communication Protocol)와 관련 기술 이야기
- MCP란 여러 서비스나 컴포넌트 간 데이터를 주고받거나 디버깅하는 프로토콜 및 도구 모음이다.
- '커서(Cursor)'와 '피그마(Figma) MCP' 등이 언급됨.
- MCP 구성은 서버와 클라이언트로 나뉘며, 서버에 보안 취약점이 생길 수 있어 주의가 필요하다.
- 로컬에서 챗 데이터 처리를 하면서 필요한 정보만 서버 MCP로 전달하는 식으로 보안 위험을 줄이기도 한다.
- AWS, Azure, GCP 등 클라우드 서비스도 MCP 지원과 관련한 도구를 제공 중이다.
MCP 보안 이슈
- MCP는 일반적인 라이브러리나 프레임워크처럼 완전히 안전하지 않을 수 있다.
- 특히 MCP 서버가 외부에 열려 있으면 보안 문제가 될 가능성이 크다.
- 안전한 운영을 위해서는 필요한 데이터만 발송하고, 로컬화를 적극 활용하는 것이 중요하다.
3. AI 기반 바이브 코딩과 퍼블리싱 현황
- AI가 퍼블리싱(웹 디자인 마크업 작업) 분야에 도입되면서 효율이 크게 향상됨.
- 그러나 AI 바이브 코딩(실시간 코딩 지원)은 아직 완전한 신뢰를 하긴 어렵다는 의견도 많음.
- AI가 코드를 자동 생성하나, 복잡한 부분이나 최종 검증은 개발자가 직접 해야 함.
- 블로그 및 기술 커뮤니티에서 AI 바이브 코딩 후기 공유가 증가 중인 상황.
4. Figma MCP 활용 후기 및 문제점
- Figma MCP는 디자인과 개발을 연결해주는 툴로, 매우 긍정적인 평가와 함께 기대가 큼.
- 다만 실제 사용 시 CSS 코드 생성이나 디버깅 과정에서 오류가 발생하는 경우도 경험됨.
- 코드를 AI에게 그대로 맡기기보다 템플릿이나 프롬프트(질문 명령어)를 적절히 세팅해서 사용해야 효과적임.
- Figma MCP와 Supabase MCP 조합 시 시너지 효과가 기대되고 있음.
5. AI Native 개발자 트렌드와 생산성 변화 전망
- 최근 'AI Native' 개발자는 AI 도구와 함께 개발을 시작하는 새로운 세대 개발자를 의미.
- AI를 활용해 문서 검색이나 스택오버플로우 의존도를 줄이고 효율적으로 코딩함.
- AI 활용 능력에 따라 생산성이 크게 차이 나며, 기본 지식과 AI 활용 능력 모두 중요해질 전망.
- 시니어 개발자나 AI 활용에 능한 개발자들의 가치는 더욱 부각될 것임.
- 반면 AI 도입에 뒤처지는 개발자들은 도태될 위험을 경계하는 목소리도 있음.
6. 질문과 해결 팁
- Q: MCP를 활용한 프로젝트를 어떻게 시작할까?
A: 프로젝트 생성부터 필요한 라이브러리 설치, 컴포넌트 코드 작성까지 순차적으로 진행하되, 불필요한 파일은 제거해 깔끔한 구조를 유지하는 것이 좋다. - Q: Figma MCP를 쓸 때 CSS 생성 오류가 난다면?
A: 템플릿을 주고 정확한 프롬프트를 세팅하면 AI가 좀 더 정확하게 작업할 수 있다. 수동 조정도 필수다. - Q: AI 바이브 코딩을 믿어도 될까?
A: 초기 단계라 아직 완벽하지 않고, 복잡한 부분은 직접 확인해야 한다. 하지만 반복 작업이나 기초 퍼블리싱에선 매우 유용함.
7. 기술 면접 팁⚡
- MCP 관련 질문 시, 프로토콜의 역할과 보안 취약점 인지 여부 중요.
- AI와 협업하는 개발 문화가 대세임을 알고, AI 활용에 따른 생산성 차이와 위험성에 대해 설명할 수 있어야 함.
- 실무에서 AI 바탕 퍼블리싱의 장단점을 경험적으로 이야기할 수 있으면 좋음.
링크🔗
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