AI 코딩 에이전트를 활용한 실전 CRM 구축 사례 공유

실용적 조언

AI가 자주 틀리는 부분은 별도의 가이드 파일(CLAUDE.md)에 기록하여 반복 수정을 방지하라.
구현 전 반드시 AI에게 여러 해결 옵션을 제안받고 그 중 하나를 선택해 상세 계획을 다시 검토받아라.
최신 라이브러리 문서를 참조하기 위해 문서 조회용 MCP를 적극 활용하라.

섹션별 상세

작성자는 Claude Code와 MCP(Model Context Protocol)를 결합하여 개발 효율을 극대화했다. 구체적으로 context7(문서 조회), playwright(브라우저 제어), chrome-devtools, Postgres 등 4개의 MCP 서버를 연결하여 AI가 실시간 데이터와 도구에 접근하도록 설정했다. 이를 통해 AI가 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어 실제 실행 환경과 문서를 참조하며 디버깅과 테스트를 수행하는 워크플로를 구축했다.

AI의 반복적인 실수를 방지하기 위해 CLAUDE.md 파일을 전략적으로 활용했다. AI가 특정 작업을 지속적으로 잘못 수행할 때만 해당 지침을 문서에 추가하여 파일 크기를 작게 유지함으로써 컨텍스트 효율성을 높였다. 이는 모델이 프로젝트 고유의 규칙을 학습하게 하여 수동 수정 시간을 줄이는 실무적인 프롬프트 엔지니어링 기법으로 작용했다.

복잡한 문제 해결을 위해 다중 세션과 단계별 계획 수립 전략을 도입했다. 한 번에 4~6개의 Claude 세션을 동시에 열어 각기 다른 해결 방안을 모색하게 하고, AI에게 3가지 옵션을 제안받은 뒤 선택된 안의 구현 계획을 다시 검토받는 방식을 사용했다. 이러한 반복적 검토 과정은 AI의 환각 현상을 줄이고 구현 단계에서의 논리적 오류를 사전에 차단하는 효과를 냈다.

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP (Model Context Protocol)): — AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스와 표준화된 방식으로 통신할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜이다. 이를 통해 Claude와 같은 모델이 로컬 파일, 데이터베이스, 웹 브라우저 등에 직접 접근하여 복잡한 작업을 수행할 수 있다.
클로드 설정 파일(CLAUDE.md): — AI 코딩 에이전트에게 프로젝트의 규칙, 스타일 가이드, 반복되는 오류 수정 지침을 전달하기 위한 설정 문서이다. 모델이 일관된 코딩 스타일을 유지하고 동일한 실수를 반복하지 않도록 가이드라인을 제공하는 역할을 한다.
컨텍스트 윈도우(Context Window): — AI 모델이 한 번에 처리하고 기억할 수 있는 정보의 양을 의미한다. 이 글에서는 여러 세션을 동시에 열어 컨텍스트를 분리하거나 최신 문서를 참조하는 방식으로 제한된 컨텍스트를 효율적으로 관리하는 전략이 언급됐다.

언급된 도구

Claude Code추천

AI 기반 코딩 및 에이전트 실행

MCP추천

AI 모델의 외부 도구 및 데이터 연결 프로토콜

Playwright추천

브라우저 자동화 및 테스트

언급된 리소스

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