Testing Antrieb: Flask + React 앱을 위한 Authentication이 포함된 MongoDB 배포

Source: Dev.to

내가 달성하고자 했던 목표

Flask와 React 웹 애플리케이션에 중요한 요소인 인증 및 인가가 빠져 있었습니다. 이를 해결하기 위해 인증이 활성화된 MongoDB 인스턴스, 관리자 사용자, 애플리케이션 전용 사용자, 그리고 CRUD 작업을 수행할 수 있는 데이터베이스가 필요했습니다. 기존의 수동 설정 과정을 거치는 대신, 실제 VM에서 스크립트를 생성·실행하는 AI 인프라 자동화 도구 Antrieb를 테스트해 보기로 했습니다.

프롬프트는 간단했습니다: 인증이 활성화된 MongoDB를 배포하고, 관리자 사용자를 만들고, 애플리케이션 사용자를 위한 데이터베이스를 설정하고, 영속성을 위해 저널링을 활성화한 뒤, mongo 쉘을 통해 CRUD 작업을 테스트하라. 이를 Claude Code와 Antrieb의 MCP 통합을 통해 실행했습니다.

진행 과정

Antrieb은 작업을 인식하고 자율적으로 작업을 시작했습니다. 실제 VM을 띄우고, MongoDB를 설치하고, 인증을 구성하고, 사용자를 생성한 뒤, 단계별로 CRUD 테스트를 수행했습니다. 모니터링 대시보드를 통해 실시간으로 모든 과정을 확인할 수 있었는데, 이것이 솔직히 가장 좋았던 부분이었습니다. 대시보드는 각 단계에서 무슨 일이 일어났는지, 성공한 부분과 실패한 부분, 그리고 에이전트가 어떻게 적응했는지를 명확히 보여주었습니다.

전체 과정은 대부분 손을 놓고 진행되었습니다. 몇 차례 MCP에 추가 프롬프트를 주어 일부 단계를 다듬어야 했지만, 이는 일반적인 LLM 코딩 에이전트를 사용할 때의 왕복 대화와 다를 바 없었습니다. 자체 교정 기능도 잘 작동했으며, 단계가 예상대로 진행되지 않을 경우 에이전트가 실패 원인을 분석하고 직접 조정했습니다.

잘 작동한 점

• 모니터링 대시보드: 에이전트가 무엇을 하고 있는지, 어떤 부분이 통과했는지, 어떤 부분을 수정해야 하는지 실시간으로 파악할 수 있어 투명하고 신뢰감 있게 경험할 수 있었습니다.
• 자율성: 최소한의 입력으로 에이전트가 탐색·적응·작동 가능한 설정을 제공해 놀라운 자립성을 보여주었습니다.

개선될 점

유일한 마찰은 진행 중에 몇 번의 추가 프롬프트를 제공해야 했다는 점입니다. MCP가 정확히 원하는 결과를 얻기 위해 약간의 추가 컨텍스트가 필요했지만, 이는 AI 기반 도구를 사용할 때 자연스러운 부분이며 큰 장애는 아니었습니다.

최종 생각

Antrieb은 약속한 대로 실제 머신에서 실행된 검증된 인프라 스크립트를 제공했습니다. Flask + React 앱을 지원하기 위해 인증이 포함된 MongoDB를 설정하는 제 경우, 시간도 절약하고 출력물이 테스트된 것인지 확인할 수 있어 큰 신뢰를 얻었습니다. 인프라 작업을 하면서 Stack Overflow에서 복사·붙여넣기 하는 것보다 더 신뢰할 수 있는 도구를 찾고 있다면, 한 번 시도해 볼 가치가 있습니다.