오늘날의 빠른 속도의 개발 환경에서 API 사양에서 작동하는 코드로의 여정은 종종 복잡한 번역 과정과 유사합니다. 개발자는 문서를 해석하고, 엔드포인트를 이해하며, 클라이언트 코드를 수동으로 구현해야 합니다. 이 과정은 오류와 오해의 소지가 많습니다. 만약 API 사양과 코딩 환경을 직접 연결하는 다리가 있어 AI가 API를 정확하게 이해하고 구현할 수 있다면 어떨까요?
Apidog MCP Server가 등장했습니다. 이는 개발자가 API 사양과 상호 작용하는 방식을 변화시키는 획기적인 솔루션입니다. API 문서와 AI 기반 코딩 도구 간의 원활한 연결을 생성함으로써 MCP는 디자인과 구현 간의 전통적인 간격을 없애고, 개발 워크플로우를 혁신합니다.
이 글에서는 Apidog MCP Server가 어떻게 작동하는지, 설정하는 방법, 그리고 개발 프로세스에 미치는 변혁적인 영향을 탐구합니다. 마이크로서비스를 구축하든, 서드파티 API를 통합하든, 복잡한 시스템을 유지하든 관계없이 MCP는 사양에서 구현까지 더 빠르고 정확한 경로를 제공합니다.
Apidog MCP Server 작동 방식
Apidog MCP Server는 API 사양과 AI 코딩 도구 간의 지능적인 중개자로 기능하며, 정적 문서를 실행 가능한 개발 자원으로 변환하는 원활한 다리를 생성합니다. MCP Server는 로컬 서버를 설정하여 API 사양을 읽고 처리하며 캐시하여, 이를 표준화된 프로토콜을 통해 AI 도우미가 사용할 수 있도록 합니다. MCP Server를 구성하면, API 토큰을 통해 Apidog 프로젝트, 사이트 ID를 통해 게시된 Apidog 문서 또는 로컬 혹은 원격 위치의 OpenAPI/Swagger 파일 중 하나와 연결됩니다. 연결이 되면, 서버는 모든 엔드포인트, 스키마, 파라미터 및 설명을 인덱싱하여 AI 도구가 쿼리할 수 있는 포괄적인 지식 베이스를 생성합니다.
IDE에서 API와 관련된 요청으로 AI 도우미를 호출하면, 도우미는 MCP Server와 통신하여 관련 사양 세부 정보를 검색합니다. 예를 들어, AI에게 "/users 엔드포인트에 대한 클라이언트를 생성하라"고 요청하면, MCP Server에 해당 엔드포인트의 HTTP 메서드, URL 파라미터, 요청 본문 스키마, 응답 형식 및 연관된 문서를 쿼리합니다. 이 정보는 프로그래밍 언어와 프레임워크 선호도에 맞춰 정확하고 사양에 부합하는 코드를 생성하는 데 사용됩니다.
단계별 가이드: Apidog MCP로 API 사양을 AI에 연결하기
Apidog MCP Server는 API 사양과 AI 코딩 도구 간의 직접적인 다리를 생성하여 더 빠른 개발과 향상된 코드 품질을 가능하게 합니다. 설정하는 방법과 AI 보조 API 개발을 시작하는 방법은 다음과 같습니다:
1단계: 환경 준비하기
API 사양을 AI에 연결하기 전에 다음을 확인하세요:
- Node.js가 설치되어 있어야 합니다 (버전 18 이상, 최신 LTS 권장)
- MCP를 지원하는 IDE:
- 커서(Cursor)
- Cline 확장이 포함된 VS 코드
- 기타 MCP 호환 편집기
2단계: API 사양 소스 선택하기
Apidog MCP Server는 세 가지 서로 다른 데이터 소스를 지원합니다:
| 소스 유형 | 최적 대상 | 요구 사항 |
|---|---|---|
| Apidog 프로젝트 | Apidog 내에서 작업하는 팀 | API 접근 토큰, 프로젝트 ID |
| MCP를 가능하게 하는 게시된 Apidog 문서 | 공공 API 사용자 | 문서 사이트 ID |
| OpenAPI/Swagger 파일 | 독립 개발자 | 로컬 또는 온라인 OAS 파일 |
3단계: MCP Server 구성하기
Apidog 프로젝트 통합을 위해:
API 접근 토큰 생성하기:
- Apidog의 계정 설정 → API 접근 토큰으로 이동
- 적절한 권한으로 새로운 토큰 생성
프로젝트 ID 찾기:
- Apidog에서 프로젝트 열기
- 프로젝트 설정 → 기본 설정에서 프로젝트 ID 찾기
MCP 클라이언트 구성하기:
- Cursor에서는 설정 → MCP → 새로운 글로벌 MCP 서버 추가를 엽니다.
- 접근 토큰과 프로젝트 ID로 구성을 추가합니다.
{
"mcpServers": {
"API specification": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--project=<your-project-id>"
],
"env": {
"APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<your-access-token>"
}
}
}
}
4단계: API 사양으로 AI 사용 시작하기
구성이 완료되면, AI를 사용하여 API 사양을 작업할 수 있습니다:
엔드포인트 기반의 코드 생성:
"MCP를 사용하여 API 사양을 가져오고 'Product' 스키마에 대한 Java 레코드를 생성합니다."사양 변경에 맞추어 기존 코드 업데이트:
"API 사양에 따라 'User' DTO를 새로운 필드로 업데이트합니다."완전한 구현 생성:
"API 사양에 따라 '/users' 엔드포인트와 관련된 모든 MVC 코드를 생성합니다."문서 추가:
"API 사양에 따라 'Product' 클래스의 각 필드에 대한 주석을 추가합니다."5단계: 사양 변경 시 새로 고침
API 사양이 업데이트되면:
- AI에게 캐시 새로 고침 요청: "API 사양을 새로 고쳐 주세요."
- 영향을 받은 코드 업데이트 요청: "클라이언트 코드를 새로운 API 사양에 맞게 업데이트합니다."
공식 Apidog 도움말 문서:
API 사양을 AI에 연결하기의 장점
Apidog MCP Server를 통해 API 사양을 AI에 직접 연결함으로써 얻는 이점은 다음과 같습니다:
- 자동 코드 생성을 통한 40-60% 더 빠른 개발
- 사양의 일관된 구현을 통한 오류 감소
- 문서와 코드 간의 더 나은 동기화
- 신규 팀원 온보딩 간소화
이 직접적인 연결은 API 디자인과 구현 간의 전통적인 간격을 없애고, 보다 효율적이고 정확한 개발 워크플로우를 만듭니다.
결론: Apidog MCP로 API 개발 변화시키기
API 사양과 코드 구현 간의 간격은 오랫동안 개발 과정에서 마찰의 원인이 되어 왔습니다. Apidog MCP Server는 이러한 간극을 메우는 중요한 진전을 나타내며, API 문서와 AI 기반 개발 도구 간의 원활한 연결을 창출합니다.
AI가 API 사양에 직접 접근하고 이해할 수 있게 함으로써, MCP는 정적 문서를 활동적인 자원으로 변환하여 개발 과정에서 가이드하고 향상시킵니다. 이 직접적인 연결은 사양과 코드 간의 수동 번역을 없애 오류를 줄이고, 일관성을 개선하며, 개발 사이클을 급격히 가속화합니다.