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Apidog MCP 서버 입문: AI와 API를 연결하는 새로운 개발 워크플로우

발행: (2026년 1월 7일 오후 04:14 GMT+9)
7 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

개요

“어, 이거 진짜?” AI와 API가 결합돼 개발이 급변하는 순간.
AI가 코딩 방식을 근본부터 바꾸려는 가운데 주목해야 할 것은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP). MCP는 AI 코딩 어시스턴트와 외부 지식 소스를 스마트하게 연결해, AI에게 필요한 정보를 정확히 제공할 수 있는 메커니즘입니다.

MCP란

  • 기존 AI는 학습 데이터 범위 내에서만 답변할 수 있었습니다.
  • MCP를 사용하면 AI가 외부 애플리케이션에서 전문 정보를 직접 접근·이해·활용할 수 있게 됩니다.
  • 이를 통해 특정 개발 작업에서 AI의 정확도와 효율성이 크게 향상됩니다.

Apidog MCP 서버의 특징

  • API 명세와 AI 코딩 어시스턴트 사이의 다리 역할을 수행해, 개발자가 “바이브 코딩(Vibe coding)”이라 불리는 흐름 상태에 들어갈 수 있도록 지원합니다.
  • Apidog 프로젝트, 공개된 API 문서 사이트, 任意의 OpenAPI 명세(OAS) 파일을 데이터 소스로 AI 구동 IDE(예: Cursor)에서 활용 가능.
  • 서버 시작 시 프로젝트의 API 문서를 자동으로 읽어 캐시하고, AI가 원활하게 가져가·활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

바이브 코딩이란

개발자가 창의적인 문제 해결에 집중하는 동안, AI 어시스턴트가 API 명세의 세부 내용을 완벽히 이해하고 구현의 디테일을 담당하는 상태를 말합니다. 이를 통해 개발자는 고수준 설계 판단과 문제 해결에 전념할 수 있습니다.

사용 예시

프론트엔드

“API 문서를 기반으로 사용자 등록 폼용 TypeScript 인터페이스와 React 훅을 생성해줘”

AI 어시스턴트는 필요한 명세를 가져와 백엔드 API와 완전히 일치하는 코드를 생성합니다.

백엔드

  • 서버 사이드 모델, 검증 미들웨어, API 문서와 일치하는 데이터베이스 쿼리 자동 생성.
  • 구현과 API 계약의 일관성이 보장돼 버그와 통합 문제 위험이 크게 감소합니다.

QA 엔지니어

  • 문서화된 엣지 케이스, 기대 응답, 오류 조건을 포괄하는 테스트 케이스 자동 생성.
  • 출시 전 잠재적 문제를 식별해 API의 품질과 신뢰성을 향상시킵니다.

설정 절차

전제 조건

  • Node.js(버전 18 이상, 가능하면 최신 LTS)
  • MCP를 지원하는 IDE(예: Cursor, Cline 플러그인 포함 VSCode)
  • Apidog 계정(API 액세스 토큰 발급 필요)

Apidog 토큰 발급

  1. Apidog에 로그인하고 오른쪽 상단 프로필 사진을 클릭
  2. 계정 설정 > API 액세스 토큰을 선택
  3. 새 토큰을 생성하고 복사해 안전한 곳에 저장

프로젝트 ID 발급

  1. Apidog에서 대상 프로젝트를 연다
  2. 왼쪽 사이드바 설정에서 기본 설정 페이지를 열고 프로젝트 ID를 복사

MCP 설정 파일 만들기

Cursor인 경우

// ~/.cursor/mcp.json  또는 프로젝트 루트의 .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project-id="
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": ""
      }
    }
  }
}

Cline(VSCode)인 경우

  1. Cline 패널을 연다
  2. MCP 서버 → MCP 서버 설정

설정 내용은 위 JSON과 동일합니다.

바꿔야 할 플레이스홀더

  • “ → 실제 Apidog 프로젝트 ID
  • “ → 발급받은 API 액세스 토큰

Windows 사용자용 대체 설정

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project-id="
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": ""
      }
    }
  }
}

OAS 파일 직접 읽기(Apidog 외)

  • --project-id 파라미터를 삭제하고 대신 --oas를 사용
  • 예시:
npx apidog-mcp-server --oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json
# 또는
npx apidog-mcp-server --oas=./data/petstore/swagger.json

통합 테스트

  1. IDE를 재시작하고 새로운 MCP 설정을 로드한다
  2. AI 어시스턴트에 질문해 동작을 확인한다

예시:

  • “MCP를 사용해 API 문서를 가져오고, 사용 가능한 모든 엔드포인트를 리스트해줘”
  • “API 문서를 기준으로 사용자 모델에 어떤 필드가 있나요?”

정상적으로 통합되었다면 AI가 수동 참조 없이 정보를 제공합니다.

정리

Apidog MCP 서버를 개발 워크플로에 도입하면 API 기반 애플리케이션 개발이 근본적으로 효율화됩니다.

  • 컨텍스트 스위칭이 감소하고 오류가 적어짐
  • 개발자는 설계와 문제 해결에 집중하고, AI가 구현 디테일을 담당
  • 팀 전체가 동일한 API 명세를 참조해 인식 차이나 커뮤니케이션 비용이 감소

실제로 도입한 팀에서는 API 관련 개발 시간이 약 40% 단축되고, 버그도 눈에 띄게 감소했다고 보고했습니다.

MCP와 같은 프로토콜은 앞으로 더욱 보편화돼 다양한 개발 도구에 통합될 것입니다. 꼭 Apidog MCP 서버를 체험해보고, 개발 경험의 변화를 직접 느껴보세요.

참고 링크

  • Apidog MCP 서버 공식 문서:
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