• 신영선
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클로드코드 기초 총정리 시리즈 5편

이거 연결 안 하면 클로드코드 반만 쓰고 있는 겁니다

2026-03-02

1. 릴스 영상을 저장 또는 공유하기로 기록 해놓습니다.
2. DM으로 받은 링크를 카톡으로 옮겨 놓습니다.
3. PC로 접속해서 AI 즐겨찾기 폴더를 만들어 저장해놓습니다.
4. 바로 사용을 해봅니다. 절대 미루지 마세요. (⭐ 제일 중요)

1. 클로드코드 기초 영

2. 강력 추천 MCP 툴 TOP 10

1. GitHub MCP Server — 가장 기본이자 필수. PR 관리, 이슈 트래킹, 코드 리뷰, CI/CD 워크플로우를 터미널에서 바로 처리할 수 있습니다. 최신 버전은 HTTP 방식으로 연결하며, claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp -H "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT" 으로 설치합니다. GitHub

2. Context7 — 라이브러리 문서를 실시간으로 가져와서 할루시네이션을 줄여줍니다. Claude가 훈련 데이터에 의존하지 않고 실제 최신 문서를 참조해서 코드를 생성하게 됩니다. DeployHQ 설치: claude mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp@latest

3. Playwright MCP Server — 웹 자동화와 E2E 테스트. 스크린샷이 아닌 접근성 트리 기반으로 웹 페이지를 시맨틱하게 이해하므로 더 안정적이고 빠릅니다. MCPcat 랜딩 페이지 테스트나 경쟁사 분석 자동화에 유용합니다.

4. PostgreSQL / Supabase MCP — DB를 자연어로 쿼리. Claude가 세션 중간에 read-only SQL을 직접 실행할 수 있어서 Markaicode 에이나우 수강생 데이터나 전환율 분석을 터미널에서 바로 할 수 있습니다. Supabase를 쓰고 있다면 Supabase MCP가 auth, edge functions까지 커버합니다.

5. Notion MCP Server — 이미 연결해두셨지만, Claude Code에서도 추가하면 코딩 작업 중 Notion 워크스페이스의 기획 문서나 스펙을 바로 참조하면서 개발할 수 있습니다. 설치: claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

6. Sequential Thinking MCP — 복잡한 아키텍처 설계나 디버깅 시 Claude의 사고를 구조화합니다. 단순히 답을 바로 내놓는 대신 문제를 단계별로 분석하고, 접근법을 수정하면서 깊은 추론을 수행합니다. MCPcat 김이사 봇 같은 멀티레이어 시스템 디버깅에 특히 효과적입니다. 설치: claude mcp add sequential-thinking -- npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

7. Firecrawl MCP — 웹 스크래핑과 크롤링. 경쟁사 랜딩 페이지 분석, 콘텐츠 리서치, SEO 벤치마킹을 Claude Code 안에서 바로 할 수 있습니다. API 키 필요하고 무료 티어가 있습니다.

8. Memory MCP (Knowledge Graph) — 지식 그래프 기반의 영속적 메모리를 제공해서 Claude Fast 세션 간 컨텍스트를 유지합니다. 프로젝트별 결정사항, 코드 컨벤션, 아키텍처 히스토리를 기억시켜두면 매 세션마다 설명을 반복할 필요가 없습니다.

9. Slack MCP Server — AI 기반 메시지 드래프팅, 채널 요약, 워크스페이스 인사이트 자동화가 가능합니다. Desktopcommander 팀 커뮤니케이션이 Slack 기반이라면, 코딩 중 팀 논의 내용을 바로 참조할 수 있어 컨텍스트 스위칭을 줄여줍니다.

10. Claude Code MCP (Nested Agent) — Claude Code를 MCP 서버로 만들어서 에이전트 안에서 에이전트를 돌리는 구조입니다. GitHub 파일 수정, git 작업, 복잡한 코드 리팩토링 같은 작업을 메인 세션 컨텍스트를 소비하지 않고 서브 에이전트에 위임할 수 있어서 대규모 코드베이스 작업 시 효율적입니다.