커서에서 순차적 사고 MCP 서버 사용 방법

전문 AI 에이전트 팀에 의해 코드가 제작되는 개발 환경을 상상해 보세요. Claude는 아키텍처를 설계하고, Gemini는 테스트를 작성하며, DeepSeek는 기능을 완벽하게 구현합니다 - 모두 완벽한 조화를 이루며 작업합니다. 이것은 미래의 환상이 아니라 MCP 순차적 사고와 OpenRouter의 결합의 힘입니다. 이 가이드에서는 복잡한 프로젝트를 해결하기 위한 귀하의 비밀 무기를 만드는 방법을 보여드리겠습니다.

MCP 순차적 사고란 무엇인가요?

MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) 순차적 사고는 복잡한 코딩 문제를 명확하고 논리적이며 상호 연결된 단계로 나누어 해결하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이것은 단순히 코딩하는 것이 아니라, 개발 프로세스의 각 단계에서 다양한 AI 모델의 강점을 활용하여 사고를 구조화하는 것입니다. 구현에 곧바로 뛰어들기보다는, MCP 순차적 사고는 다음을 강조합니다:

1. 정확한 문제 정의: 해결하고자 하는 문제를 명확하게 설명하여 모호함이 없도록 합니다.

2. 원자 하위 작업 분해: 문제를 작고 관리하기 쉬우며 독립적인 하위 작업으로 나눕니다.

3. 종속성 순서화: 이러한 하위 작업 간의 종속성을 식별하고 정리하여 논리적인 실행 흐름을 보장합니다.

4. 최적화된 실행 흐름: 최대한의 효율성과 효과를 위해 이러한 하위 작업의 실행을 간소화합니다.

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AI 코딩 능력을 확장하고 싶으신가요? Apidog MCP 서버를 통합하여 AI 기반 IDE가 Apidog 프로젝트의 API 사양에 직접 접근할 수 있도록 하세요.

Apidog MCP 서버가 제공하는 내용을 간략히 정리하면 다음과 같습니다:

API 사양에 따라 코드를 생성하거나 수정합니다.
API 사양 내용을 검색합니다.
귀하의 API 설계와 완벽하게 맞는 데이터 모델과 DTO를 생성합니다.
API 사양에 기반하여 관련 주석과 문서를 추가합니다.

Apidog 프로젝트와 Cursor 간의 다리 역할을 하는 Apidog MCP 서버는 귀하의 AI 어시스턴트가 최신 API 디자인에 접근할 수 있도록 보장합니다. 이 통합은 Cursor가 개발 중에 참조할 수 있는 구조화된 API 정보를 제공하여 메모리 뱅크 기능을 향상시킵니다.

자세한 내용을 알아보려면 문서를 확인하거나 NPM 페이지를 방문하세요.

또한, Apidog을 사용해 보세요—Postman에 대한 통합되고 강력하며 비용 효율적인 대안입니다!

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OpenRouter AI가 이 프로세스를 개선하는 방법

OpenRouter AI는 MCP 순차적 사고를 향상시키는 중요한 역할을 합니다. 다양한 AI 모델(GPT-4, Claude, Mistral 등)에 접근할 수 있는 통합 API 게이트웨이 역할을 하여 각 단계의 고유한 강점을 활용할 수 있습니다. OpenRouter AI는 다음과 같은 방법으로 프로세스를 개선합니다:

반복적인 코딩 단계를 자동화: 보일러플레이트 코드를 자동으로 생성하고 프로젝트 구조를 설정하며 개발 환경을 구성함으로써 번거로운 작업에서 해방됩니다.
보일러플레이트 코드 생성: 각 작업에 대한 기본 코드 구조와 초기 구성 요소를 자동으로 생성하여 개발 시간을 획기적으로 단축합니다.
최적화 제안: 코드 효율성, 성능 및 보안을 개선하기 위해 지능적인 제안을 제공합니다.
실시간 디버깅: 실시간 코드 분석 및 지능형 디버깅 제안을 통해 오류를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움을 줍니다.

MCP 순차적 사고 101

이것이 다른 점은 무엇인가요?

전통적인 AI 코딩은 종종 단일 모델 대화로 구성되며, 단일 AI가 전체 작업을 담당합니다. 반대로, 순차적 사고는 AI 조립 라인과 같습니다:

작업 --> [계획자] --> [연구자] --> [코더] --> [검토자]

포럼 스레드의 실제 예:

사용자: "실시간 암호 가격을 보여주는 React 대시보드 구축하기"

1. Claude-3.5-Sonnet: 아키텍처 계획 생성
2. Gemini-2.0-Flash-Thinking: 최상의 WebSocket API 조사
3. DeepSeek-R1: React 구성 요소 구현
4. GPT-4-Omni: 보안 결함에 대한 코드 검토

핵심 구성 요소

1. MCP 서버 네트워크: 다양한 AI 모델 간의 작업 전달을 관리합니다.

2. OpenRouter 게이트웨이: 가장 비용 효율적이고 적절한 AI 모델로 작업을 라우팅합니다.

3. Cursor IDE 통합: 개발 환경 내에서 직접 워크플로우 제어를 제공합니다.

프로처럼 MCP 순차적 사고와 OpenRouter 설정하기

1단계: OpenRouter API 키 받기

OpenRouter.ai 방문하기

2. 가입하기 → 계정 설정 → API 키로 이동

3. 키 생성 클릭 → 클립보드에 복사

2단계: Smithery AI에서 OpenRouter 구성하기

Smithery AI 열기
"OpenRouter MCP" 검색하기
구성 패널에 붙여넣기:

{
  "api_key": "your_copied_key",
  "default_model": "google/gemini-pro"  // 무료 등급 추천
}

4. 아래 중 하나를 복사하기:

NPM 명령:

npx -y @smithery/cli@latest install @mcpserver/openrouterai --client cursor --config "{\"openrouterApiKey\":\"YOUR_API_KEY\",\"openrouterDefaultModel\":\"deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free\"}"

또는 JSON 구성 (수동 설정용):

{
  "mcpServers": {
    "openrouterai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@mcpserver/openrouterai",
        "--config",
        "{\"openrouterApiKey\":\"YOUR_API_KEY\",\"openrouterDefaultModel\":\"deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free\"}"
      ]
    }
  }
}

3단계: 순차적 사고 MCP 추가하기

Smithery AI에서 "순차적 사고 MCP 서버" 검색하기
선호하는 형식 선택하기:

NPM 빠른 설치:

npx -y @smithery/cli@latest install @smithery-ai/server-sequential-thinking --client cursor --key YOUR_API_KEY

또는 JSON 구성 (고급):

{
  "mcpServers": {
    "server-sequential-thinking": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@smithery-ai/server-sequential-thinking",
        "--key",
        "YOUR_API_KEY"
      ]
    }
  }
}

4단계: Cursor IDE에서 활성화하기

NPM 사용자의 경우:

Cursor 열기 → 터미널 (Ctrl + j)
명령을 하나씩 붙여넣기
✅ 성공 확인 메시지를 기다리기

JSON 구성 사용자의 경우:

Cursor 설정 열기 (Ctrl + shift + j)
MCP → 서버로 이동
서버 추가 클릭 → JSON 붙여넣기
저장 → 초록색 ● 연결됨 상태 확인

설치 확인:

서버를 추가한 후 MCP 서버 목록에서 "순차적 사고" 옆에 초록 점이 나타나는지 확인하여 연결 성공을 나타냅니다.

이러한 단계를 따르면 OpenRouter와 순차적 사고 MCP 서버를 Cursor에 효과적으로 통합해 고급 AI 기반 도구로 개발 환경을 향상시킬 수 있습니다.

첫 번째 OpenRouter 및 MCP 순차적 사고 워크플로 만들기

React 프로젝트 템플릿 개발:

Cursor로 새 프로젝트를 열고 .cursor/think/react.json이라는 파일을 생성하고 다음 내용을 입력합니다:

{
  "phases": {
    "plan": {
      "model": "google/gemini-2.0-flash-thinking-exp:free",
      "prompt": "타입스크립트 인터페이스로 구성 요소 아키텍처 생성"
    },
    "code": {
      "model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
      "prompt": "${plan.output}을(를) React 19 사용하여 구현"
    },
    "review": {
      "model": "qwen/qwq-32b-preview:free",
      "prompt": "${code.output}의 접근성 문제 확인"
    }
  }
}

사용법: 이 워크플로를 실행하려면 다음 명령을 실행합니다:

/think react "간단한 사용자 프로필 대시보드"

워크플로 분해:

Gemini 2.0 Flash Thinking을 통한 계획 단계: Gemini 2.0 Flash Thinking 모델을 활용하여 타입스크립트 인터페이스를 가진 상세한 구성 요소 아키텍처를 만듭니다. 이 단계는 React 프로젝트에 잘 구조화된 기초를 보장합니다.
DeepSeek Chat V3을 통한 코딩 단계: DeepSeek Chat V3 모델을 활용하여 React 19를 사용하여 계획된 아키텍처를 구현합니다. 이 단계는 설계를 기능하는 코드 구성 요소로 변환하는 데 중점을 둡니다.
Qwen 32B Preview를 통한 검토 단계: 구현된 코드를 철저히 검토하여 접근성 문제를 식별하고 해결하여 애플리케이션이 사용자 친화적이고 접근성 기준을 준수하도록 합니다.

코드 실행: 정의된 워크플로를 실행할 때 Cursor는 지정된 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 도구—순차적 사고와 OpenRouter AI—를 순차적으로 사용하여 지정된 작업을 수행합니다.

이 과정에서 Cursor는 각 MCP 서버를 사용할 때 명시적 허락을 요청하여 이러한 도구를 개발 워크플로에 통합하는 것을 안전하게 유지합니다.

결과: 수작업으로 해야 했더라면 수 시간 또는 수일이 걸렸을 작업에서 몇 분 안에 생산 준비 완료된 사용자 프로필 대시보드를 얻을 수 있습니다.

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마무리 생각: 코딩의 미래가 여기에 있습니다

MCP 순차적 사고는 단순한 유행이 아니라 소프트웨어 개발 접근 방식의 근본적인 변화입니다. 여러 AI 모델의 힘을 구조적이고 효율적인 방식으로 활용함으로써 전례 없는 생산성, 코드 품질 및 혁신을 이룰 수 있습니다. 귀하의 코드는 결코 예전과 같지 않을 것입니다. MCP 순차적 사고와 함께 AI 지원 개발의 미래를 수용하고 팀의 잠재력을 최대한 발휘하십시오. 주요 요점은 복잡한 프로젝트를 더 작고 관리하기 쉬운 작업으로 분해하고, 해당 분야에 전문화된 AI 모델에 작업을 할당하며, 전체 개발 주기를 간소화하는 능력입니다. AI와 OpenRouter 및 Cursor와 같은 도구의 지속적인 발전으로 소프트웨어 개발의 미래는 확실히 MCP 순차적 사고와 밀접하게 연결되어 있으며, 이는 모든 미래 지향적인 개발자에게 필수적인 기술이 될 것입니다. 🚀

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