Claude Code는 API 엔드포인트를 작성하고, Apidog는 이를 테스트합니다. 이 강력한 조합은 개발자가 API를 구축하는 방식에 혁신을 가져오며, AI 지원 코딩과 강력한 테스트 기능을 결합합니다. 팀이 품질 저하 없이 더 빠른 반복을 추구함에 따라, 이러한 도구는 백엔드 개발의 일반적인 문제점을 해결합니다.
클로드 코드(Claude Code)의 시대: 지금 왜 유행하고 있을까
개발자들은 코딩 작업을 가속화할 방법을 끊임없이 찾고 있으며, Claude Code는 이 분야의 판도를 바꾸는 도구로 등장했습니다. Anthropic의 Claude Code는 Claude Sonnet 및 Opus 모델 기반의 명령줄 인터페이스 도구로, 터미널에 직접 통합됩니다. 이 도구는 자연어 상호작용을 통해 전체 코드베이스를 이해하고 디버깅, 리팩토링, 코드 생성을 자동화합니다. 기존 IDE 플러그인과 달리 Claude Code는 에이전트형 비서 역할을 하여, 상황에 따라 개선 사항을 능동적으로 제안하고 복잡한 작업을 실행합니다.
이 도구는 소프트웨어 엔지니어링에서 AI의 부상과 함께 주목받고 있습니다. Stack Overflow와 같은 플랫폼의 최근 설문조사에 따르면, 70% 이상의 개발자가 이제 워크플로에 AI 도구를 통합하고 있으며, 코딩 도우미가 이를 주도하고 있습니다. Claude Code는 터미널에 상주하여 브라우저 기반 인터페이스의 오버헤드를 피한다는 점에서 두드러집니다. 또한, 사양에서 API 엔드포인트를 생성하는 것과 같은 다단계 프로세스를 처리하는 능력은 촉박한 마감에 직면한 팀들에게 큰 호응을 얻고 있습니다.
그러나 진정한 추진력은 외부 서비스와의 원활한 연결을 허용하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 프로토콜과의 호환성에서 비롯됩니다. Reddit 및 GitHub의 사용자 평가에 따르면, 개발자들은 일상적인 작업에 대한 개발 시간이 최대 50% 단축되었다고 보고합니다. 오픈 소스 기여가 증가함에 따라 Claude Code는 엔지니어들이 수동 코딩에서 AI 기반 개발로 전환하는 것을 논의하는 포럼에서 인기를 얻고 있습니다. 이러한 변화는 효율성을 높일 뿐만 아니라 API 구현의 오류를 줄여 Apidog와 같은 도구와의 통합을 위한 기반을 마련합니다.
실제 응용 프로그램으로 전환하면서 Claude Code의 인기는 실제 성공 사례에서 비롯됩니다. 예를 들어, API 개발에서 오류 처리 및 유효성 검사를 포함한 RESTful 서비스의 상용구 코드를 생성합니다. 그러나 추세에 따르면, 전문화된 API 플랫폼과 결합할 때 그 영향이 증폭됩니다. 올인원 API 도구인 Apidog는 Claude Code 단독으로는 부족한 테스트 및 문서화 기능을 제공하여 이를 보완합니다. 함께, 이들은 개발 블로그 및 컨퍼런스에서 증가하는 언급에서 알 수 있듯이 현대 백엔드 워크플로를 위한 유행하는 스택을 형성합니다.
클로드 코드(Claude Code) 및 Apidog 통합 설정
Claude Code와 Apidog가 효과적으로 통신하도록 구성하는 것으로 워크플로를 시작합니다. 먼저, Anthropic 콘솔에서 Anthropic API 키를 얻습니다.
이 키를 프로젝트 루트의 .env 파일에 ANTHROPIC_API_KEY라는 환경 변수로 저장합니다. 이 단계는 버전 관리에서 자격 증명을 노출하지 않고도 보안 액세스를 보장합니다. 즉시 .gitignore 파일에 .env를 추가하십시오.
다음으로, npm 또는 선호하는 패키지 관리자를 통해 Claude Code를 설치합니다. npm install -g claude-code를 실행하여 전역적으로 사용할 수 있도록 합니다. 설치 후, 프로젝트 루트에 .claude 디렉토리를 생성합니다: mkdir -p .claude/{agents,commands,hooks,skills}. 이 구조는 사용자 정의 구성을 구성합니다. 여기에 CLAUDE.md 파일을 추가하여 프로젝트의 기술 스택, 코딩 스타일 및 사용자 정의 명령을 문서화합니다. 예를 들어, API에 Node.js와 Express를 사용하고 있음을 지정하여 Claude Code가 제안을 맞춤화하는 데 도움이 되도록 합니다.
Apidog와 통합하려면 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 중점을 둡니다. Apidog는 API 사양을 Claude Code에 연결하는 MCP 서버를 제공합니다. apidog.com에서 Apidog 계정을 생성하는 것으로 시작합니다. 계정 설정의 API 액세스 토큰에서 액세스 토큰을 생성합니다. "Claude-Code-Integration"과 같이 설명적인 이름을 지정하고 지속적인 사용을 위해 만료되지 않도록 설정합니다.
이를 ~/.claude.json 파일에 구성합니다. "mcpServers" 아래에 다음과 같이 항목을 추가합니다.
{
"mcpServers": {
"apidog": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"apidog-mcp-server@latest",
"--project-id=YOUR_PROJECT_ID"
],
"env": {
"APIDOG_ACCESS_TOKEN": "YOUR_ACCESS_TOKEN"
}
}
}
}
YOUR_PROJECT_ID 및 YOUR_ACCESS_TOKEN을 실제 값으로 대체합니다. 변경 사항을 적용하려면 Claude Code를 다시 시작합니다. 터미널에서 claude status와 같은 간단한 명령을 실행하여 연결을 확인합니다. 이는 MCP 서버가 성공적으로 연결되었음을 확인해야 합니다.
또한, 더 나은 코드 인텔리전스를 위해 언어 서버 프로토콜(LSP) 지원을 활성화합니다. TypeScript를 사용하는 경우 typescript-language-server를 전역적으로 설치합니다: npm install -g typescript-language-server. .claude/settings.json에서 이를 참조하여 API 빌드 중 자동 완성을 향상시킵니다.
Apidog 관련 설정의 경우, 플랫폼에서 새 프로젝트를 생성합니다. 기존 OpenAPI 사양을 가져오거나 새로 시작합니다. Apidog의 브라우저 기반 인터페이스를 통해 요청 매개변수, 응답 스키마 및 목 서버를 손쉽게 정의할 수 있습니다. 이 설정은 Claude Code가 MCP를 통해 최신 사양을 가져와 설계와 구현 간의 불일치를 방지하도록 보장합니다.
단계별: 클로드 코드(Claude Code)로 REST API 구축
구조화되고 AI 기반 프로세스를 따라 Claude Code를 사용하여 REST API를 구축합니다. 데이터베이스 스키마를 정의하는 것으로 시작합니다. 터미널에서 Claude Code에 프롬프트합니다: "사용자, 제품, 주문 테이블이 있는 전자 상거래 데이터베이스를 위한 PostgreSQL 스키마를 생성해 줘." Claude Code는 user_id (INTEGER, PRIMARY KEY), email (VARCHAR, UNIQUE)과 같은 필드 및 주문을 사용자와 연결하는 외래 키와 같은 관계를 포함하는 DDL 스크립트로 응답합니다.
그 후, 이 스키마를 채우기 위한 모의 데이터를 생성합니다. 다음 명령을 실행합니다: "Faker를 사용하여 50개의 모의 사용자 레코드와 200개의 주문 항목을 생성하되, 현실적인 데이터와 제약 조건 준수를 보장해 줘." Claude Code는 고유성과 데이터 유형을 존중하면서 SQL 삽입 문 또는 ORM 시드 함수를 출력합니다. 이 단계는 구현 전에 스키마의 무결성을 초기에 테스트하여 잠재적인 문제를 포착합니다.
계속해서 데이터 액세스 계층을 구축합니다. 스택을 지정합니다: "Node.js와 Prisma를 사용하여 사용자 및 주문에 대한 CRUD 작업을 위한 모델과 리포지토리를 생성해 줘." Claude Code는 Prisma 스키마 파일, getUserById 또는 createOrder와 같은 메서드가 포함된 리포지토리 클래스, 마이그레이션 스크립트를 생성합니다. 관련 엔터티에 대한 조인을 통해 쿼리를 최적화하여 효율적인 데이터 검색을 보장합니다.
다음으로, REST API 계층을 생성합니다. 프롬프트: "인증 미들웨어를 포함하여 사용자 및 제품에 대한 완전한 CRUD를 위한 Express 경로를 구축해 줘." Claude Code는 GET /users, POST /users와 같은 엔드포인트 및 GET /users/:id/orders와 같은 중첩 경로가 있는 서버 골격을 생성합니다. 이를 리포지토리와 연결하고 필터링 및 정렬을 위한 쿼리 매개변수를 통합합니다.
견고성을 높이기 위해 유효성 검사 및 오류 처리를 구현합니다. 명령: "모든 입력에 대한 Joi 유효성 검사, 표준 HTTP 오류 응답 및 페이지 매김을 추가해 줘." Claude Code는 유효성 검사 스키마, 예외 처리를 위한 try-catch 블록 및 메타데이터를 포함하는 JSON 봉투를 통한 응답 형성을 통합합니다. 예를 들어, 잘못된 이메일에는 400 Bad Request를, 누락된 리소스에는 404 Not Found를 보장합니다.
마지막으로, 문서를 생성합니다. 질문: "이러한 경로에서 예제 및 설명과 함께 OpenAPI 사양을 생성해 줘." Claude Code는 Swagger UI와 같은 도구에 사용할 수 있는 YAML 또는 JSON 파일을 출력합니다. 또한 실행 스크립트, Jest를 사용하는 테스트 스위트 및 배포 구성을 스캐폴딩합니다.
이 과정 전체에서 Claude Code는 MCP를 통해 Apidog 사양을 참조하여 생성된 코드가 사전 정의된 매개변수 및 응답과 일치하는지 확인합니다. 예를 들어, Apidog가 필수 "email" 필드를 문자열로 정의하면 Claude Code는 유효성 검사에서 이를 강제합니다. 이 단계별 방법은 수동 작업을 줄여주며, Claude Code가 상용구를 처리하는 동안 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 합니다.
예를 확장하면, 사용자 등록 엔드포인트를 고려하십시오. Claude Code는 다음을 생성합니다:
const joi = require('joi');
const userSchema = joi.object({
email: joi.string().email().required(),
password: joi.string().min(8).required()
});
app.post('/users', async (req, res) => {
const { error } = userSchema.validate(req.body);
if (error) return res.status(400).json({ message: error.details[0].message });
try {
const user = await userRepository.create(req.body);
res.status(201).json(user);
} catch (err) {
res.status(500).json({ message: 'Server error' });
}
});
이 코드는 능동태의 작동 방식을 예시합니다. Claude Code는 직접 생성하고, 유효성을 검사하고, 응답합니다. 또한, JWT를 통한 인증 또는 쿼리의 포함을 통한 관계 처리와 같은 복잡한 API로 확장됩니다.
그러나 엣지 케이스를 모니터링하십시오. Claude Code는 표준 CRUD에 뛰어나지만, 결제 게이트웨이 통합과 같은 사용자 정의 로직에 대한 개선이 필요할 수 있습니다. 조정 프롬프트를 반복하십시오: "이 엔드포인트를 Stripe 결제 처리를 포함하도록 리팩토링해 줘." 이 반복적인 구축은 API를 효율적으로 발전시킵니다.
Apidog의 비주얼 테스트 빌더로 API 테스트
Claude Code가 생성한 API 엔드포인트를 Apidog의 비주얼 테스트 빌더를 사용하여 테스트합니다. 이 도구는 광범위한 스크립트를 작성할 필요 없이 검증을 단순화합니다. Claude Code에서 Apidog로 OpenAPI 사양을 가져오는 것으로 시작합니다. 새 프로젝트를 생성하고,
"가져오기"를 클릭한 다음 YAML 파일을 업로드합니다. Apidog는 모든 경로, 매개변수 및 예상 응답으로 컬렉션을 자동으로 채웁니다.
다음으로 환경을 구성합니다. 기본 URL(예: http://127.0.0.1:8000/api/) 및 모든 인증 토큰으로 "개발" 환경을 설정합니다. Apidog는 API 키 또는 사용자 ID와 같은 동적 값을 위한 변수를 지원하여 단계별 테스트를 재사용할 수 있도록 합니다.
시각적으로 테스트를 구축합니다. POST /users와 같은 엔드포인트를 선택하고, JSON 편집기를 통해 본문 데이터를 추가하고, 어설션을 포함합니다.
예를 들어, "response.status == 201" 및 "response.body.id exists"를 어설션합니다. Apidog의 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하면 요청을 연결할 수 있습니다. 로그인 엔드포인트의 응답을 사용하여 후속 호출을 인증할 수 있습니다.
개별 테스트 또는 전체 컬렉션을 실행합니다. Apidog는 통과/실패 지표, 상세 로그 및 응답 미리보기가 포함된 결과를 표시합니다. 테스트가 실패하면 헤더, 본문 및 타이밍을 검사하여 문제를 진단합니다. 예를 들어, 유효성 검사가 실패하면 Apidog는 스키마와의 불일치를 강조 표시합니다.
또한, 목 서버를 활용하십시오. Apidog는 사양에서 목을 생성하여 프런트엔드 팀이 백엔드를 개선하는 동안 시뮬레이션된 API에 대해 개발할 수 있도록 합니다. 실제 환경과 목 환경 간을 원활하게 전환합니다.
시각적 요소는 유용성을 향상시킵니다. Apidog의 빌더는 요청 시퀀스에 대한 타임라인, 종속성 그래프 및 테스트된 경로를 보여주는 커버리지 보고서를 포함합니다. 이는 해피 경로, 오류 및 잘못된 입력 또는 속도 제한과 같은 엣지 케이스를 포괄하는 포괄적인 테스트를 보장합니다.
테스트 실패를 프롬프트로 피드백하여 Claude Code와 통합합니다: "실패한 테스트에 따라 이 엔드포인트를 수정해 줘: 비밀번호 누락 시 400 오류." 이 루프는 품질을 강화합니다. Apidog는 또한 팀 검토를 위해 PDF 또는 HTML 형식으로 보고서를 내보내 협업을 촉진합니다.
실제로, GET /orders 엔드포인트를 테스트하는 것은 ?userId=1&status=pending과 같은 매개변수를 사용하여 쿼리하는 것을 포함합니다. Apidog는 페이지 매김을 확인하여 "response.body.length <= 10" 및 다음 페이지로의 링크를 보장합니다. 이 시각적 접근 방식은 Postman과 같은 도구에 비해 40% 더 빠른 테스트 주기 시간을 보고하는 사용자들과 함께 디버깅을 가속화합니다.
그러나 심층적인 결과를 얻으려면 시각적 테스트와 스크립트 테스트를 결합하십시오. Apidog는 사용자 정의 어설션을 위한 JavaScript를 지원하여 자동화된 설정으로 연결됩니다.
Apidog 및 Claude Code를 사용한 CI/CD의 자동화된 테스트
Apidog를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 테스트를 자동화하고, Claude Code에서 생성된 모든 변경 사항이 엄격한 검사를 거치도록 합니다. 버전 관리부터 시작하여 API 코드와 Apidog 컬렉션을 Git에 커밋합니다. 파이프라인에는 GitHub Actions 또는 Jenkins를 사용합니다.
.github/workflows/api-tests.yml과 같은 워크플로 파일을 구성합니다:
name: API Tests
on: [push, pull_request]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Install Dependencies
run: npm install
- name: Start Server
run: npm start &
- name: Run Apidog Tests
uses: apidog/action@v1
with:
collection-id: YOUR_COLLECTION_ID
api-key: ${{ secrets.APIDOG_API_KEY }}
이것은 API 서버를 시작한 다음, Apidog의 CLI 또는 GitHub Action을 통해 Apidog 테스트를 실행합니다. Apidog는 컬렉션을 가져와 실행 중인 인스턴스에 대해 실행하고, 오류가 발생하면 빌드를 실패시킵니다.
커밋 전 후크를 위해 Claude Code를 통합합니다. .claude/hooks의 후크 기능을 사용하여 푸시 전에 린트 또는 단위 테스트를 실행합니다. Claude Code에게 이러한 후크를 생성하도록 프롬프트합니다: "Apidog 스모크 테스트를 실행하는 커밋 전 후크를 생성해 줘."
지속적인 배포의 경우, 테스트 통과 후 배포 단계를 추가합니다. Vercel 또는 Heroku와 같은 도구를 사용하고, Apidog는 배포 후 프로덕션 엔드포인트를 확인합니다.
이점으로는 회귀를 조기에 발견하는 것이 포함됩니다. Apidog의 자동화된 보고서는 Slack 또는 이메일 알림과 통합되어 팀에 실패를 알립니다. 또한, 대규모 API에 대해 병렬 실행으로 테스트를 확장합니다.
상태 저장 테스트에서는 문제가 발생할 수 있습니다. Apidog의 환경 재설정 또는 Claude Code를 사용하여 테스트 데이터를 시드하십시오. 이러한 자동화는 안정성을 보장하며, 팀은 쉽게 90%의 테스트 커버리지를 달성합니다.
잘 작동하는 것과 여전히 사람의 감독이 필요한 것
Claude Code는 CRUD 엔드포인트 및 유효성 검사와 같은 상용구 및 표준 패턴을 생성하는 데 탁월하여 개발 시간을 크게 단축합니다. Apidog는 테스트 및 문서화에서 빛을 발하며, Claude Code가 간과할 수 있는 문제를 찾아내는 시각적 도구를 제공합니다. 함께, 이들은 일상적인 API 작업의 80%를 자율적으로 처리합니다.
그러나 사용자 정의 알고리즘이나 보안 구현과 같은 복잡한 로직에는 여전히 사람의 감독이 필수적입니다. Claude Code는 모범 사례를 명시적으로 요청하지 않으면 안전하지 않은 코드를 생성할 수 있습니다. 마찬가지로, Apidog 테스트는 미묘한 시나리오를 위해 수동 어설션 설계가 필요합니다.
잘 작동하는 것: 신속한 프로토타이핑, MCP를 통한 사양 동기화 및 자동화된 CI/CD 통합. 한계점은 엣지 케이스에서의 AI 환각 및 명확한 프롬프트에 대한 의존성입니다.
이를 완화하려면 생성된 코드를 철저히 검토하고 프롬프트를 반복하십시오. 이 하이브리드 접근 방식은 위험을 최소화하면서 강점을 극대화하여 현대 API 개발에 이상적인 워크플로를 만듭니다.
요약하면, Claude Code와 Apidog를 사용하여 API를 구축하면 구상부터 배포까지의 프로세스가 간소화됩니다. 개발자는 속도를 위해 AI를, 품질을 위해 도구를 활용하여 팀이 강력한 서비스를 제공하는 방식을 혁신합니다.