Blog

커서 안에서 Kimi K2 사용법

Oliver Kingsley

Oliver Kingsley

15 July 2025

커서 안에서 Kimi K2 사용법

AI 기반 개발의 급변하는 세상에서 Cursor는 많은 엔지니어들이 선호하는 IDE가 되었습니다. 하지만 AI 환경이 변화함에 따라 개발자들의 기대치도 달라지고 있습니다. 커뮤니티는 Moonshot AI의 개방형 에이전트 지능 모델인 Kimi K2가 Cursor에서 기본적으로 지원되기를 요청하며 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 왜 그럴까요? Kimi K2는 코딩, 추론, 도구 사용에 있어 혁신적인 변화를 가져오며, 그 비용 효율성은 타의 추종을 불허하기 때문입니다.

이 글에서는 개발자들이 왜 Cursor에서 Kimi K2를 요구하는지, (기본 지원 없이도) 오늘날 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 Apidog MCP Server가 여러분의 워크플로우를 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 방법을 자세히 설명합니다.

전문가 팁:
Apidog MCP ServerApidog MCP Server를 시작하고 원활한 AI-API 통합을 경험해 보세요.
버튼

Kimi K2: 개발자를 위한 개방형 에이전트 지능

Kimi K2는 단순한 대규모 언어 모델이 아닙니다. 에이전트 작업을 위해 설계되었으며, 이는 질문에 답하는 것을 넘어 행동한다는 의미입니다. (총 1조 개 중) 320억 개의 활성화된 매개변수를 통해 Kimi K2는 코딩, 수학 및 도구 사용에서 최첨단 성능을 달성합니다.

주요 기능:

사용 사례:

벤치마크:
Kimi K2는 LiveCodeBench, SWE-bench 등을 포함한 다양한 작업에서 선도적인 오픈 소스 및 독점 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 발휘합니다.

개발자들이 Cursor에서 Kimi K2를 원하는 이유

커뮤니티 전반에서 Cursor 내 Kimi K2에 대한 요구는 분명하고 강력합니다:

왜 이렇게 열광할까요?

무엇이 부족할까요?
강력한 성능에도 불구하고 Kimi K2는 아직 Cursor에 내장된 모델이 아닙니다. 하지만 커뮤니티의 요구가 변화를 이끌고 있으며, 그동안 사용할 수 있는 해결책들이 있습니다.

Cursor에서 Kimi K2를 사용하는 방법 (단계별 가이드)

Cursor는 아직 Kimi K2를 기본적으로 지원하지 않지만, OpenRouter를 통해 오늘 사용할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

1. OpenRouter 계정 생성

Openrouter는 Kimi K2를 지원합니다

2. 크레딧 추가

Openrouter에서 크레딧 구매

3. API 키 생성

OpenRouter API 키 생성

4. Cursor 구성

Cursor에서 설정 > 모델로 이동합니다.

모델 URL을 https://openrouter.ai/api/v1로 바꾸고 API 키를 붙여넣습니다.

스크린샷 20250713 123453 PM

5. Kimi K2를 사용자 지정 모델로 추가

사용자 지정 모델 추가를 클릭하고 moonshotai/kimi-k2를 입력합니다.

이미지

6. Cursor에서 Kimi K2 사용 시작

이제 Cursor 내에서 코딩, 추론 등 다양한 작업에 Kimi K2를 사용할 수 있습니다.

이미지

참고:
이것은 Cursor의 기본 통합이 아니므로 에이전트 모드가 평소처럼 작동하지 않을 수 있습니다. 하지만 대부분의 작업에서 Kimi K2는 뛰어난 결과를 제공합니다.

워크플로우 강화: Apidog MCP Server로 Kimi K2를 API 사양에 연결하기

Cursor에서 Kimi K2를 사용하는 것도 강력하지만, Apidog MCP Server를 사용하여 API 사양을 AI 도구에 직접 연결하면 훨씬 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.

Apidog MCP Server란 무엇인가요?

Apidog MCP Server를 사용하면 API 사양을 Cursor와 같은 AI 기반 IDE의 데이터 소스로 활용할 수 있습니다. 이는 다음을 의미합니다:

Cursor와 Apidog MCP Server 설정 방법

사전 요구 사항:

시작하기 전에 다음 사항을 확인하십시오:

✅ Node.js가 설치되어 있는지 확인합니다 (버전 18+; 최신 LTS 권장)

✅ MCP를 지원하는 IDE(예: Cursor)를 사용하고 있는지 확인합니다

1단계: OpenAPI 파일 준비

API 정의에 액세스해야 합니다:

2단계: Cursor에 MCP 구성 추가

이제 Cursor의 mcp.json 파일에 구성을 추가합니다.

Cursor에서 MCP Server 구성

<oas-url-or-path>를 실제 OpenAPI URL 또는 로컬 경로로 바꾸는 것을 잊지 마십시오.

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

Windows의 경우:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

3단계: 연결 확인

구성을 저장한 후, Kimi K2 (또는 다른 AI 에이전트)에게 다음을 요청하여 IDE에서 테스트합니다:

Please fetch API documentation via MCP and tell me how many endpoints exist in the project.

작동하면 엔드포인트와 해당 세부 정보가 나열된 구조화된 응답을 볼 수 있습니다. 작동하지 않으면 OpenAPI 파일 경로를 다시 확인하고 Node.js가 올바르게 설치되었는지 확인하십시오.

사용 사례 예시:

왜 Apidog MCP Server인가요?

결론: AI 기반 개발의 미래는 개방적이고 유연하며 자동화됩니다

Cursor에서 Kimi K2에 대한 요구는 분명한 신호입니다. 개발자들은 AI 도구에서 더 많은 선택권, 더 많은 성능, 더 많은 유연성을 원합니다. 기본 지원은 아직 멀었지만, OpenRouter를 통해 오늘 Cursor에서 Kimi K2를 사용할 수 있으며, Apidog MCP Server로 API 문서를 연결하여 워크플로우를 더욱 발전시킬 수 있습니다.

지능적이고 자동화된 API 개발의 다음 단계를 경험할 준비가 되셨나요?

버튼

Apidog에서 API 설계-첫 번째 연습

API를 더 쉽게 구축하고 사용하는 방법을 발견하세요

무료 회원가입다운로드