[Claude] Claude Code MCP 서버 설정법 - GitHub, 파일시스템 연동

Claude Code가 단순한 코드 생성을 넘어 GitHub, 데이터베이스, Slack까지 제어할 수 있다면?

MCP (Model Context Protocol)가 바로 그 해답입니다.

이번 가이드에서는 MCP 서버 설정부터 실전 활용까지,

Claude Code를 진정한 AI 에이전트로 만드는 방법을 소개합니다.

 

MCP (Model Context Protocol)란?

MCP (Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스, 도구, 서비스를 연결하는 오픈소스 표준 프로토콜입니다.

 

왜 MCP가 필요한가?

MCP 없이:

• Claude Code는 코드 생성에만 집중
• 외부 데이터 접근 불가
• 도구 통합마다 별도 플러그인 개발 필요

MCP 사용 시:

• GitHub 이슈 읽고 코드 생성
• 데이터베이스 쿼리하여 실제 데이터 활용
• Slack 메시지 전송
• 파일시스템 직접 탐색
• 하나의 표준으로 모든 도구 연결

 

MCP의 핵심 가치

1. 범용 인터페이스

• Claude, Cursor, ChatGPT 등 모든 AI 플랫폼에서 작동
• 한 번 만들면 어디서나 사용

2. 안전한 통합

• 표준화된 인증 및 권한 관리
• 민감한 데이터 보호

3. 개발 효율성

• 각 AI마다 플러그인 개발 불필요
• 커뮤니티가 만든 MCP 서버 재사용

아키텍처 개요

┌─────────────────┐
│   Claude Code   │  ← MCP Host (AI 애플리케이션)
│   (MCP Host)    │
└────────┬────────┘
         │
    ┌────┴─────┐
    │ MCP Client│  ← 연결 관리 및 컨텍스트 획득
    └────┬─────┘
         │
    ┌────┴─────────────────────┐
    │                           │
┌───┴────┐  ┌────────┐  ┌──────┴──┐
│ GitHub │  │Database│  │Filesystem│  ← MCP Servers (도구 제공)
│ Server │  │ Server │  │  Server  │
└────────┘  └────────┘  └──────────┘

구성 요소:

• MCP Host: AI 애플리케이션 (Claude Code)
• MCP Client: 서버와의 연결 유지
• MCP Server: 외부 도구 및 데이터 제공

통신 계층:

• Data Layer: JSON-RPC 2.0 기반 프로토콜
• Transport Layer: STDIO (로컬), HTTP/SSE (원격)

 

MCP 서버 설치 및 설정

사전 요구사항

항목	요구사항
Node.js	18 이상 (TypeScript/JavaScript 서버용)
Git	저장소 클론용
Claude Code	최신 버전 설치 필수
API 키/토큰	각 서비스별 인증 정보

 

설정 파일 위치

MCP 서버는 여러 위치에서 설정 가능합니다:

위치	파일 경로	설명
macOS	~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json	Claude Desktop 전용
Windows	%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json	Claude Desktop 전용
Linux	~/.claude.json	유저 레벨 (권장)
프로젝트 (로컬)	.claude/settings.local.json	개인용 (gitignore)
프로젝트 (공유)	.mcp.json	팀 공유용 (version control)

권장 사용:

• 개인 프로젝트 → .claude/settings.local.json
• 팀 프로젝트 → .mcp.json (버전 관리 포함)

 

기본 설정 구조

.claude/.mcp.json 예시:

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["path/to/server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-api-key",
        "DATABASE_URL": "connection-string"
      }
    }
  }
}

주요 필드:

• type - 전송 방식 (stdio, http, sse)
• command - 서버 실행 명령어
• args - 명령줄 인자
• env - 환경 변수 (API 키, 비밀번호 등)

 

CLI 명령어로 설치

빠른 설치:

claude mcp add github --scope user

설정 확인:

claude mcp list

또는 Claude Code 대화 중:

/mcp

스코프 옵션:

• --scope local - 현재 프로젝트만 (기본값)
• --scope project - 팀 공유 (.mcp.json)
• --scope user - 유저 전체 (~/.claude.json)

 

인기 있는 MCP 서버

1. GitHub 서버

기능:

• 이슈 읽기 및 생성
• PR 관리
• 저장소 작업

설치:

npm install -g @modelcontextprotocol/server-github

설정 (.claude/.mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_your_token_here"
      }
    }
  }
}

GitHub 토큰 생성:

1. GitHub → Settings → Developer settings
2. Personal access tokens → Generate new token
3. 권한 선택: repo, issues, pull_requests
4. 토큰 복사하여 설정 파일에 추가

사용 예시:

GitHub 이슈 ENG-4521의 내용을 읽고 해당 기능을 구현해줘

main 브랜치에 PR을 만들어줘. 제목은 "Add authentication feature"

 

2. Filesystem 서버

기능:

• 로컬 파일 시스템 탐색
• 파일 읽기/쓰기
• 디렉토리 검색

설치:

npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem

설정:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/yourname/projects"
      ]
    }
  }
}

사용 예시:

/Users/yourname/projects 폴더의 모든 .js 파일을 찾아서
console.log를 제거해줘

Downloads 폴더에서 PDF 파일들을 찾아서 목록을 만들어줘

3. PostgreSQL 서버

기능:

• 데이터베이스 스키마 탐색
• 쿼리 실행
• 트랜잭션 관리

설치:

npm install -g postgres-mcp-server

설정 방법 1: 연결 문자열

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["postgres-mcp-server"],
      "env": {
        "POSTGRES_URL": "postgresql://user:password@localhost:5432/mydb"
      }
    }
  }
}

설정 방법 2: 개별 변수

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["postgres-mcp-server"],
      "env": {
        "POSTGRES_HOST": "localhost",
        "POSTGRES_PORT": "5432",
        "POSTGRES_DATABASE": "mydb",
        "POSTGRES_USER": "user",
        "POSTGRES_PASSWORD": "password"
      }
    }
  }
}

사용 예시:

users 테이블에서 지난 30일간 가입한 사용자 수를 집계해줘

products 테이블에 새로운 상품을 추가하는 마이그레이션 스크립트를 작성해줘

 

4. Slack 서버

기능:

• DM 및 그룹 DM 지원
• 채널 메시지 전송
• 메시지 히스토리 조회

설치:

npm install -g slack-mcp-server

설정:

{
  "mcpServers": {
    "slack": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["slack-mcp-server"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-your-bot-token",
        "SLACK_TEAM_ID": "T1234567890"
      }
    }
  }
}

Slack 토큰 생성:

1. Slack API → Create New App
2. OAuth & Permissions → Bot Token Scopes 추가:
   • channels:read
   • chat:write
   • users:read
3. Install to Workspace
4. Bot User OAuth Token 복사

사용 예시:

#engineering 채널에 "배포 완료" 메시지 보내줘

Slack에서 "버그" 키워드가 포함된 최근 메시지를 찾아줘

 

5. Google Drive 서버

기능:

• Drive 파일 검색
• 문서 읽기
• 시맨틱 검색

설치 및 설정:

git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
cd servers/src/gdrive
npm install
npm run build

설정:

{
  "mcpServers": {
    "gdrive": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["path/to/servers/src/gdrive/dist/index.js"]
    }
  }
}

OAuth 인증:

1. 처음 실행 시 브라우저 열림
2. Google 계정 로그인
3. 권한 승인
4. 자격 증명 자동 저장 (.credentials/google-auth.json)

사용 예시:

Google Drive에서 "프로젝트 제안서"를 검색해서 내용을 요약해줘

 

6. MySQL / SQLite / MongoDB

MySQL:

{
  "mcpServers": {
    "mysql": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["mysql-mcp-server"],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_PORT": "3306",
        "MYSQL_DATABASE": "mydb",
        "MYSQL_USER": "root",
        "MYSQL_PASSWORD": "password"
      }
    }
  }
}

SQLite:

{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-sqlite", "/path/to/database.db"]
    }
  }
}

MongoDB:

{
  "mcpServers": {
    "mongodb": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["mongodb-lens-server"],
      "env": {
        "MONGODB_URI": "mongodb://localhost:27017/mydb"
      }
    }
  }
}

 

여러 MCP 서버 동시 사용

멀티 서버 설정 예시

.claude/.mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_token"
      }
    },
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/yourname/projects"
      ]
    },
    "postgres": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["postgres-mcp-server"],
      "env": {
        "POSTGRES_URL": "postgresql://user:pass@localhost:5432/db"
      }
    },
    "slack": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["slack-mcp-server"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-token",
        "SLACK_TEAM_ID": "T1234567890"
      }
    }
  }
}

멀티 도구 오케스트레이션 예시

시나리오: 버그 수정 워크플로우

1. Sentry에서 최근 에러 로그를 가져와서
2. 관련 코드를 filesystem에서 찾아서
3. 버그를 수정하고
4. GitHub에 PR을 만들고
5. Slack #engineering 채널에 알림 보내줘

Claude가 자동으로:

1. Sentry MCP로 에러 로그 조회
2. Filesystem MCP로 관련 파일 탐색
3. 코드 수정
4. GitHub MCP로 PR 생성
5. Slack MCP로 메시지 전송

모든 작업이 한 번의 명령으로 완료!

 

MCP 사용 방법

리소스 참조 (@-멘션)

Claude 대화 중 @를 입력하면 MCP 서버의 리소스가 자동완성에 나타납니다:

@github:issue:123
@filesystem:/path/to/file.js
@postgres:users

암시적 도구 사용

Claude는 대화 맥락에 따라 적절한 MCP 도구를 자동으로 선택합니다:

"사용자 테이블에서 이메일 주소 10개만 가져와줘"
→ Claude가 자동으로 PostgreSQL MCP 사용

"GitHub 이슈 #42의 내용을 요약해줘"
→ Claude가 자동으로 GitHub MCP 사용

 

실전 사용 예시

예시 1: 급속 제품 개발

GitHub 이슈 ENG-4521의 송장 기능을 구현해줘.
- PostgreSQL에 invoices 테이블 생성
- React로 송장 생성 폼 만들기
- PDF 생성 기능 추가
- 완료되면 Slack #product 채널에 알림

예시 2: 데이터 분석

지난 30일간의 사용자 행동 데이터를 분석해서:
- PostgreSQL에서 로그 데이터 추출
- Python으로 통계 분석
- 결과를 Google Drive 스프레드시트로 저장
- Slack에 요약 리포트 전송

예시 3: 대규모 리팩토링

프로젝트 전체에서 구식 API 호출을 찾아서:
- Filesystem으로 모든 .js 파일 검색
- 패턴 매칭으로 구식 코드 발견
- 최신 API로 자동 변경
- GitHub PR 생성

 

트러블슈팅

일반적인 오류 및 해결법

1. MCP Error -32000: Connection Closed

원인:

• stdout에 로그를 출력하여 프로토콜 간섭

해결:

• Python: logging 모듈 사용 (자동으로 stderr로 출력)
• Node.js: console.error() 사용
• stdout은 프로토콜 통신 전용

Python 예시:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# ❌ 잘못된 방법
print("Debug info")

# ✅ 올바른 방법
logging.info("Debug info")

2. 설정 파일 오류

증상:

• MCP 서버가 나타나지 않음
• 시작 시 에러 메시지

체크리스트:

• ✅ JSON 문법 오류 확인
• ✅ 파일 경로가 절대 경로인지 확인
• ✅ 환경 변수 값이 올바른지 확인
• ✅ 명령어가 실행 가능한지 확인

JSON 검증:

cat .claude/.mcp.json | jq .

오류가 있으면 구문 오류 위치를 표시합니다.

3. 프로토콜 버전 불일치

증상:

• "Unsupported protocol version" 에러

해결:

• MCP 서버 최신 버전으로 업데이트
• Claude Code 최신 버전으로 업데이트

npm update -g @modelcontextprotocol/server-github
claude update

4. 서버 시작 실패

원인:

• Node.js 또는 Python 미설치
• 의존성 패키지 누락
• 포트 이미 사용 중 (HTTP 서버)

해결:

# Node.js 확인
node --version

# 의존성 설치
cd /path/to/mcp-server
npm install

# Python 서버의 경우
pip install -r requirements.txt --break-system-packages

 

MCP 디버깅

1. 서버 상태 확인

claude mcp list

또는 Claude 대화 중:

/mcp

2. 로그 확인

macOS (Claude Desktop):

tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

Linux:

tail -f ~/.claude/logs/mcp*.log

3. MCP Inspector 사용

MCP Inspector는 프로토콜 메시지를 실시간으로 확인하는 도구입니다:

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
mcp-inspector npx @modelcontextprotocol/server-github

웹 브라우저가 열리며 프로토콜 메시지를 시각화합니다.

4. 수동 테스트

설정 파일의 명령어를 직접 실행해보세요:

npx @modelcontextprotocol/server-github

에러 메시지가 나타나면 해당 내용을 확인하여 문제를 파악합니다.

 

성능 최적화

컨텍스트 윈도우 관리

경고 발생:

• MCP 출력이 10,000 토큰 초과 시 경고
• 기본 제한: 25,000 토큰

해결:

• 쿼리 결과 제한 (LIMIT 사용)
• 불필요한 컬럼 제외
• 페이지네이션 사용

환경 변수로 제한 조정:

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "env": {
        "MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS": "50000"
      }
    }
  }
}

Tool Search (v2.1.7+)

컨텍스트 윈도우의 10% 이상을 차지하는 대형 툴셋의 경우 자동으로 필요한 도구만 로드:

{
  "toolConfig": {
    "defer_loading": true
  }
}

요구사항:

• Sonnet 4+ 또는 Opus 4+ 모델
• tool_reference 블록 지원

 

커스텀 MCP 서버 만들기

왜 커스텀 서버를 만드나?

기존 MCP 서버로 충분하지 않을 때:

• 회사 내부 API 연동
• 특정 워크플로우 자동화
• 커스텀 데이터베이스 스키마 지원
• 레거시 시스템 통합

TypeScript/Node.js로 만들기

1. 프로젝트 생성

mkdir my-mcp-server
cd my-mcp-server
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod

2. 서버 코드 작성 (index.ts)

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import {
  CallToolRequestSchema,
  ListToolsRequestSchema,
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
import { z } from "zod";

const server = new Server({
  name: "calculator-server",
  version: "1.0.0",
});

// 도구 스키마 정의
const CalculatorSchema = z.object({
  operation: z.enum(["add", "subtract", "multiply", "divide"]),
  a: z.number(),
  b: z.number(),
});

// 도구 목록 제공
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
  tools: [
    {
      name: "calculator",
      description: "사칙연산을 수행합니다",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          operation: {
            type: "string",
            enum: ["add", "subtract", "multiply", "divide"],
            description: "수행할 연산",
          },
          a: { type: "number", description: "첫 번째 숫자" },
          b: { type: "number", description: "두 번째 숫자" },
        },
        required: ["operation", "a", "b"],
      },
    },
  ],
}));

// 도구 호출 처리
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  const { name, arguments: args } = request.params;

  if (name === "calculator") {
    const { operation, a, b } = CalculatorSchema.parse(args);
    let result: number;

    switch (operation) {
      case "add":
        result = a + b;
        break;
      case "subtract":
        result = a - b;
        break;
      case "multiply":
        result = a * b;
        break;
      case "divide":
        if (b === 0) throw new Error("0으로 나눌 수 없습니다");
        result = a / b;
        break;
    }

    return {
      content: [
        { type: "text", text: `계산 결과: ${result}` },
      ],
    };
  }

  throw new Error(`알 수 없는 도구: ${name}`);
});

// 서버 시작
const transport = new StdioServerTransport();
server.connect(transport);
console.error("Calculator MCP server started");

3. 빌드 및 테스트

npx tsc
node dist/index.js

4. Claude Code 설정

{
  "mcpServers": {
    "calculator": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/my-mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

5. 사용

42와 17을 곱해줘
→ Claude가 calculator MCP 사용: 42 × 17 = 714

Python으로 만들기

1. 프로젝트 생성

mkdir my-python-mcp
cd my-python-mcp
pip install mcp --break-system-packages

2. 서버 코드 작성 (server.py)

import asyncio
import logging
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
from mcp.server.stdio import stdio_server

# 로깅 설정 (stderr로 출력)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

app = Server("calculator-server")

@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="add",
            description="두 숫자를 더합니다",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {"type": "number"},
                    "b": {"type": "number"},
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        ),
        Tool(
            name="subtract",
            description="두 숫자를 뺍니다",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {"type": "number"},
                    "b": {"type": "number"},
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        ),
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
    if name == "add":
        result = arguments["a"] + arguments["b"]
        return [TextContent(type="text", text=f"결과: {result}")]
    elif name == "subtract":
        result = arguments["a"] - arguments["b"]
        return [TextContent(type="text", text=f"결과: {result}")]
    else:
        raise ValueError(f"알 수 없는 도구: {name}")

if __name__ == "__main__":
    logger.info("Starting Calculator MCP server")
    stdio_server(app)

3. Claude Code 설정

{
  "mcpServers": {
    "calculator": {
      "type": "stdio",
      "command": "python3",
      "args": ["/absolute/path/to/my-python-mcp/server.py"]
    }
  }
}

베스트 프랙티스

1. 도구 명명 규칙

• snake_case 사용 (예: get_user_info)
• 명확하고 설명적인 이름
• 동사로 시작 (get, create, update, delete)

2. 에러 처리

try {
  // 작업 수행
} catch (error) {
  return {
    content: [
      {
        type: "text",
        text: `오류 발생: ${error.message}`,
      },
    ],
    isError: true,
  };
}

3. 로깅

• Python: logging 모듈 사용
• Node.js: console.error() 사용
• 절대 stdout에 로그 출력하지 말 것!

4. 스키마 검증

• Zod (TypeScript) 또는 Pydantic (Python) 사용
• 입력값 검증
• 타입 안전성 보장

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. MCP 서버를 사용하려면 추가 비용이 드나요?

A: MCP 프로토콜 자체는 무료입니다. 하지만 연결하는 외부 서비스 (GitHub, 데이터베이스, Slack 등)의 API 사용료는 별도로 발생할 수 있습니다.

 

Q2. MCP 서버가 나타나지 않아요.

A: 다음을 확인하세요:

1. Claude Code 재시작
2. 설정 파일 JSON 문법 확인
3. claude mcp list 명령어로 서버 등록 확인
4. 서버 명령어를 직접 터미널에서 실행하여 에러 확인

 

Q3. 여러 MCP 서버를 동시에 사용할 수 있나요?

A: 네! .mcp.json 파일에 여러 서버를 나열하면 모두 동시에 사용 가능합니다. Claude가 필요에 따라 적절한 서버를 자동으로 선택합니다.

 

Q4. 프라이빗 데이터베이스 정보가 안전한가요?

A: 네. MCP 서버는 로컬에서 실행되며, 데이터베이스 자격 증명은 로컬 설정 파일에만 저장됩니다. Anthropic 서버로 전송되지 않습니다. 단, 쿼리 결과는 Claude에게 전달됩니다.

 

Q5. MCP 서버가 느려요. 최적화 방법은?

A:

• 쿼리 결과를 LIMIT으로 제한
• 불필요한 컬럼 제외 (SELECT * 대신 필요한 컬럼만)
• 인덱스 사용
• defer_loading: true 설정으로 Tool Search 활성화

 

Q6. 커스텀 MCP 서버를 공유하고 싶어요.

A:

• npm 패키지로 배포 (TypeScript/JavaScript)
• PyPI 패키지로 배포 (Python)
• GitHub에 오픈소스로 공개
• awesome-mcp-servers 리스트에 추가

 

Q7. Docker 컨테이너에서도 MCP 서버를 실행할 수 있나요?

A: 네! HTTP 또는 SSE transport를 사용하여 Docker 컨테이너 내 MCP 서버와 연결할 수 있습니다. GitHub 공식 서버는 Docker 이미지를 제공합니다.

 

Q8. MCP는 Claude Code에서만 작동하나요?

A: 아니요. MCP는 범용 프로토콜로, Claude Desktop, Cursor, Cline 등 다양한 AI 도구에서 작동합니다. 한 번 만든 MCP 서버를 여러 클라이언트에서 재사용할 수 있습니다.

 

다음 단계

더 알아보기

MCP 서버 설정을 마스터했다면 다음 글들을 확인하세요:

• 10편: Claude Code로 코드 리팩토링 & 디버깅 실전 예제 (예정)
• 11편: Claude Code GitHub Actions 자동화 - PR 자동 리뷰 설정 (예정)
• 12편: CLAUDE.md 작성법 - 프로젝트별 최적화 컨텍스트 만들기 (예정)

추천 리소스

• Model Context Protocol 공식 문서
• Claude Code MCP 가이드
• awesome-mcp-servers - 커뮤니티 MCP 서버 모음
• MCP Inspector - 디버깅 도구

 

결론 - Claude를 진정한 AI 에이전트로

MCP (Model Context Protocol)는 Claude Code를 격리된 코드 생성기에서 모든 도구를 제어하는 AI 에이전트로 변모시킵니다.

핵심 요약:

1. MCP는 AI와 외부 도구를 연결하는 범용 프로토콜
2.  GitHub, 데이터베이스, Slack, 파일시스템 등 다양한 서버 제공
3. .mcp.json 파일 하나로 간편한 설정
4.  여러 도구를 동시에 사용하는 멀티 도구 오케스트레이션
5.  TypeScript 또는 Python으로 커스텀 서버 제작 가능

다음 편에서는 실전 리팩토링 & 디버깅 예제로 Claude Code의 진가를 경험합니다!

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📌 관련 글:

• 7편: Claude Code 핵심 명령어 & 슬래시 커맨드 총정리
• 8편: Claude Code VS Code 연동 - 개발환경 세팅 가이드
• 10편: Claude Code로 코드 리팩토링 & 디버깅 실전 예제

 

[Claude] Claude Code로 코드 리팩토링 & 디버깅 실전 예제

 

[Claude] Claude Code VS Code 연동 - 개발환경 세팅 가이드

 

[Claude] Claude Code 핵심 명령어 & 슬래시 커맨드 총정리

 

🔗 참고 자료:

• Model Context Protocol 공식 문서
• Claude Code MCP 가이드
• MCP GitHub Servers