[cursor] Cursor AI와 MCP를 활용한 GitHub 코드 분석 및 코드 리뷰

Cursor AI는 AI 통합 개발환경(IDE)으로, 코드 편집기와 AI 비서를 결합하여 코드 작성과 리뷰를 도와주는 도구입니다. 특히 MCP (Multi-Context Processing 또는 Model Context Protocol) 기능을 활용하면 AI가 코드베이스 전반에 걸쳐 맥락을 파악하고 여러 소스에 접근하여 더욱 풍부한 코드 분석 및 리뷰를 수행할 수 있습니다. 아래에서는 MCP의 개념과 필요성부터 Cursor AI에 MCP를 설정하고 GitHub 레포지토리와 연동하여 자동 코드 분석/리뷰를 구현하는 방법까지 순차적으로 설명합니다.

MCP 개념과 필요성

**MCP(Model Context Protocol)**는 AI 모델이 여러 컨텍스트나 외부 리소스에 안전하게 접근하도록 도와주는 표준화된 프로토콜입니다. 쉽게 말해, MCP를 통해 AI가 파일 시스템, 데이터베이스, 버전 관리 시스템 등 다양한 소스의 정보를 불러와 한꺼번에 고려할 수 있게 됩니다. Cursor AI에서는 MCP가 에디터와 AI 엔진(예: Claude, GPT 등)을 이어주는 다리 역할을 하며, 실시간으로 코드 컨텍스트를 공유하고 여러 AI 도구를 활용할 수 있게 해줍니다 (multiplatform-cursor-mcp/README.md at main · johnneerdael/multiplatform-cursor-mcp · GitHub). 이러한 멀티 컨텍스트 처리 기능은 대규모 코드베이스 분석, 다중 파일에 걸친 코드 이해, 코드와 관련된 메타데이터 활용 등에 필수적입니다. 예를 들어, 전통적인 AI 코딩 도구는 한 번에 하나의 파일(또는 제한된 문자 수)만 분석할 수 있지만, MCP를 사용하면 여러 파일의 내용, 버전 이력, 프로젝트 구성 등을 종합적으로 고려하여 보다 정확한 코드 리뷰와 분석을 수행할 수 있습니다. 실제로 MCP를 통해 AI가 버전 관리 시스템과 통신하여 리포지토리 관리, 코드 분석, PR 검토, 이슈 추적 등도 표준화된 방식으로 처리할 수 있습니다 (GitHub - appcypher/awesome-mcp-servers: Awesome MCP Servers - A curated list of Model Context Protocol servers). 즉, MCP는 AI 코드를 비서가 맥락을 풍부하게 이해할 수 있도록 도와줘 개발자에게 더 나은 인사이트와 생산성을 제공합니다.

multiplatform-cursor-mcp/README.md at main · johnneerdael/multiplatform-cursor-mcp

GitHub - appcypher/awesome-mcp-servers: Awesome MCP Servers - A curated list of Model Context Protocol servers

 

Cursor AI에 MCP 추가 방법

Cursor AI에서 MCP 기능을 사용하려면 외부 MCP 서버를 설정해 연결해야 합니다. Cursor는 기본적으로 AI 모델과 대화하며 코드를 생성하거나 수정하지만, MCP 서버를 추가하면 AI 에이전트가 추가적인 도구나 컨텍스트에 접근할 수 있게 됩니다. 설정 방법은 다음과 같습니다:

(How to Get started with Cursor AI and MCP: A Comprehensive Tutorial) Cursor AI 설정 메뉴에서 MCP 서버를 추가하는 화면.

How to Get started with Cursor AI and MCP: A Comprehensive Tutorial

 

1. MCP 서버 선정: 공개된 MCP 서버 중 원하는 기능을 가진 것을 선택합니다. 예를 들어, GitHub와 연동하는 MCP나 코드 리뷰에 특화된 MCP 등을 고를 수 있습니다. (MCP 서버는 Node.js 기반 등으로 구현되어 GitHub 등에서 배포되며, Cursor에서 실행 명령어로 연결합니다.)
2. Cursor 설정 열기: Cursor 편집기의 설정(Settings) 메뉴로 이동하여 Features > MCP 섹션을 찾습니다. 그곳에서 “Add new MCP server” 버튼을 클릭합니다 (GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor).
3. MCP 서버 정보 입력: MCP 서버의 이름과 유형, 실행 명령어(Command)를 입력합니다. Type은 보통 stdio나 command 등을 선택하는데, 제공된 안내에 따라 설정하면 됩니다. 예를 들어, Node 기반 MCP 서버의 실행 파일 경로를 명령어로 입력할 수 있습니다 (GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor).
4. 연결 및 확인: 정보를 입력하고 Add를 눌러 추가하면 MCP 서버가 Cursor에 연결됩니다. 설정이 제대로 되었다면 Cursor의 MCP 목록에 새로운 서버가 나타나고, 해당 MCP에서 제공하는 도구(tools) 목록이 표시됩니다. (만약 바로 보이지 않으면 MCP 설정 화면의 새로고침 아이콘을 눌러 갱신합니다 (GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor).)
5. 동작 테스트: MCP가 추가되면 Cursor의 AI 챗/Composer 창을 통해 MCP 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, MCP 서버가 정상 동작하는지 확인하기 위해 간단한 질문이나 요청을 해볼 수 있습니다. (앞서 선택한 MCP 서버가 특정 기능 - 예를 들어 “Sequential Thinking MCP”라면, 이에 맞는 프롬프트를 던져보는 식입니다.)

GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor

 

위와 같은 과정을 거치면 Cursor AI와 MCP의 연동이 완료됩니다. 이후부터는 AI 에이전트가 코드를 이해하거나 조작할 때, 단순한 코드 텍스트 이상의 맥락 정보(파일 시스템 접근, 웹 API 호출 등)를 MCP를 통해 활용할 수 있게 됩니다.

 

GitHub 레포지토리와 연결

GitHub에 호스팅된 코드베이스를 분석하려는 경우, 두 가지 접근을 활용할 수 있습니다: **로컬 클론(Local Clone)**과 GitHub API 연동입니다.

• 로컬 클론 방식: 분석 대상 GitHub 레포지토리를 로컬에 클론하여 Cursor로 여는 방법입니다. 즉, git clone으로 코드를 받아 Cursor에서 프로젝트 폴더를 열면, Cursor AI는 해당 디렉토리의 모든 파일을 인식할 수 있습니다. 기본적인 Cursor 기능만으로도 파일 단위의 분석은 가능하지만, MCP를 함께 사용하면 AI가 여러 파일을 넘나들며 내용을 참고하거나, git 명령을 실행하는 등 더 능동적인 레포지토리 탐색을 할 수 있습니다. 예를 들어, MCP의 파일시스템 액세스를 통해 프로젝트 전체 파일 목록을 검색하거나 특정 문자열이 등장하는 모든 파일을 찾는 등의 작업이 가능합니다.
• GitHub API 연동 방식: Cursor에 GitHub MCP 서버를 추가하여 원격 리포지토리에 직접 접근하는 방법입니다. GitHub MCP는 GitHub의 REST API를 이용해 파일 내용 읽기/쓰기, 이슈 생성, PR 확인 등을 수행하는 도구를 제공합니다 (Improving the Software Development Process | Glama) (GitHub - appcypher/awesome-mcp-servers: Awesome MCP Servers - A curated list of Model Context Protocol servers). 이를 통해 로컬에 코드가 없어도 AI가 원격 저장소의 코드를 가져와 분석할 수 있습니다. GitHub MCP를 설정했다면, Cursor의 AI에게 “GitHub에서 XYZ 리포지토리의 파일 목록을 가져와줘” 또는 “GitHub의 ABC 프로젝트에서 README.md 내용을 열어줘”와 같은 요청을 할 수도 있습니다. AI 에이전트는 MCP를 통해 GitHub API를 호출하여 필요한 데이터를 가져오고, 그 결과를 바탕으로 답변하게 됩니다. (이때 GitHub 인증 토큰을 설정 파일이나 환경 변수에 넣어 두어야 레포지토리에 접근할 수 있습니다.)

Improving the Software Development Process

GitHub - appcypher/awesome-mcp-servers: Awesome MCP Servers - A curated list of Model Context Protocol servers

 

실제로 GitHub MCP 서버를 활용하면 버전 관리된 코드에 대한 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, PR이 열리면 해당 diff를 가져와 AI가 리뷰하도록 하거나, 이슈 내용과 관련된 코드 위치를 찾아준다든지 하는 것입니다. 아래는 GitHub API를 직접 활용하여 파이썬으로 특정 리포지토리의 파일을 가져오는 예제 코드입니다 (MCP 없이 직접 GitHub API 호출 예시이지만, 원리는 MCP 서버에서도 유사합니다):

import requests

# GitHub 레포지토리 정보
owner = "octocat"   # 리포지토리 소유자 계정명
repo = "Hello-World"  # 리포지토리 이름
file_path = "README.md"  # 가져오고 싶은 파일 경로

# GitHub API URL 구성
api_url = f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/contents/{file_path}"
# 인증 토큰 (필요시 헤더에 포함)
headers = {"Authorization": "token YOUR_GITHUB_TOKEN"}  # 토큰은 실제 값으로 교체

# API 호출하여 파일 콘텐츠 가져오기
response = requests.get(api_url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
    file_info = response.json()
    # API 응답의 'content' 필드는 Base64 인코딩된 파일 내용
    import base64
    content_bytes = base64.b64decode(file_info['content'])
    code_str = content_bytes.decode('utf-8')
    print(f"{file_path} 내용 미리보기:\n", code_str[:100] + "...")
else:
    print("파일을 불러오지 못했습니다. 상태 코드:", response.status_code)

위 코드는 GitHub API를 통해 원격 리포지토리 파일을 읽는 간단한 예시입니다. 실제 Cursor MCP 서버의 내부에서도 이와 비슷하게 GitHub API를 호출하여 파일 목록이나 내용을 가져온 뒤, AI에게 그 정보를 전달합니다. 그러면 AI는 해당 코드 내용을 분석하거나 요약하여 개발자에게 피드백을 줄 수 있습니다.

 

MCP를 활용한 자동 코드 분석 및 리뷰 기능 구현

MCP를 통해 Cursor AI의 코드 리뷰 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 일반적인 AI 보조 코딩 기능이 파일 단위 혹은 한정된 맥락에서 작동하는 데 반해, MCP 기반 도구는 여러 파일을 종합적으로 살펴보거나, 코드 변경 이력까지 활용하여 리뷰를 수행합니다. 자동 코드 분석 및 리뷰를 구현하는 몇 가지 방법과 예시는 다음과 같습니다:

• 멀티파일 코드 품질 분석: MCP의 파일시스템 접근 기능을 활용하면 프로젝트 내 모든 소스 파일을 스캔하여 일반적인 문제(예: TODO 주석, 코드 스타일 위반, 중복 코드)를 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, Cursor의 Composer 창에 *“우리 프로젝트 전체 코드를 검사해서 잠재적인 버그나 스타일 개선점을 알려줘”*라고 요청하면, AI 에이전트는 MCP 도구를 이용해 전체 디렉토리의 코드를 읽고 분석할 수 있습니다. 그 결과, 함수 복잡도나 변수 네이밍 문제 등을 종합적으로 피드백해줄 수 있습니다.
• Git diff 기반 리뷰: 코드 리뷰에서 흔히 하는 작업은 변경 분(diff)에 대한 검토입니다. MCP는 Git과 연동되어 이런 diff 자동 분석을 지원합니다. 예를 들어, 특정 브랜치에서 다른 브랜치로의 변경 사항을 나타내는 diff를 추출한 뒤 AI에게 제공하면, AI는 변경된 부분에 대한 리뷰를 수행합니다. 실제 구현으로, 오픈소스 MCP 예제 중에는 *“git diff 결과를 통해 코드 리뷰를 자동으로 트리거”*하는 기능이 있습니다 (GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor). 이를 통해 개발자가 Pull Request를 만들면 그 diff를 AI가 읽고, 코드 개선 사항, 누락된 테스트, 잠재 버그 등을 찾아 댓글 형식으로 제안하게 할 수 있습니다.
• 커스텀 코드 리뷰 도구 활용: Cursor AI + MCP 조합으로 직접 코드 리뷰 로직을 짤 수도 있습니다. 예를 들어, JavaScript/TypeScript로 MCP 서버를 만들어 Cursor에 연결하고, 그 안에 codeReview라는 커스텀 툴을 구현할 수 있습니다. 이 툴은 입력으로 코드나 diff를 받아 AI 모델(예: OpenAI GPT-4)을 호출하여 리뷰 결과를 반환하도록 만드는 것입니다. Cursor AI 설정에서 이 MCP 툴을 사용하도록 하면, 사용자가 “리뷰 시작”과 같은 프롬프트를 입력했을 때 AI 에이전트가 해당 툴을 호출하고, 그 응답(리뷰 결과)을 채팅창에 보여주게 됩니다. 예시: 앞서 설정한 MCP 서버의 도구로 Code Review가 등록되어 있다면, Cursor의 Composer에 “이 코드의 모범 사례 준수 여부를 리뷰해줘” 라고 입력합니다. 그러면 에이전트는 해당 요청을 처리하기 위해 Code Review MCP 툴을 호출하고, 사용자가 확인하면 AI가 그 결과(리뷰 내용을 요약한 것)를 반환합니다 (GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor). 이를 통해 AI가 코드 내용을 깊이 분석한 후 문제점, 개선 제안, 모범 사례와의 비교 등을 자동으로 제공해주는 AI 코드 리뷰어 역할을 수행합니다.
• 예제: 간단한 코드 리뷰 출력
  아래는 간략화된 형태로, AI에게 코드 리뷰를 요청하여 피드백을 받는 과정의 예시입니다. (자연어 형태의 프롬프트와 응답을 코드 블록으로 표현해보았습니다.)위 시나리오에서, AI는 열린 파일(utils.py)의 내용을 바탕으로 몇 가지 잠재적 개선 사항을 제시했습니다. 실제 Cursor AI의 AI 비서는 MCP가 없다면 현재 열려있는 파일 정도만 참고하지만, MCP를 통해 프로젝트 설정, README, 기타 모듈까지 참조할 수 있었다면 위와 같은 맥락을 고려한 조언을 줄 수 있습니다. (예: README.md도 확인하라는 제안은 해당 파일이 존재한다는 컨텍스트를 알고 있으니 가능한 피드백입니다.) 이렇듯 MCP를 활용한 AI 코드는 단순 문법 오류 지적을 넘어서 코드의 구조적 개선, 문서 보완, 프로젝트 전반의 일관성까지 지적해줄 수 있습니다.
• [사용자] (파일 *utils.py* 열림) > 이 파일의 코드에 개선이 필요하거나 버그가 있을지 검토해줘. [AI] > **코드 리뷰 결과:** 해당 모듈은 전반적으로 잘 구현되어 있지만 몇 가지 개선점을 발견했습니다. > 1. 함수 `calculate_value`에서 매직넘버를 사용하고 있습니다. 향후 유지보수를 위해 의미 있는 상수로 치환하는 것이 좋겠습니다. > 2. 에러 처리 부분에서 특정 예외만 캐치하고 있는데, 예상치 못한 예외에 대비해 범용적인 예외 처리(`Exception`)도 추가하는 방안을 고려해보세요. > 3. `README.md`에 이 모듈의 사용 방법이나 예제를 추가하면 다른 개발자가 이해하기 쉬울 것입니다. > 4. 코드 스타일 상으로 `snake_case`를 사용하고 있으나 한 곳에서 `camelCase` 변수명이 보입니다. 일관된 스타일을 유지해주세요. > 필요하면 자세한 코드 라인별 코멘트를 요청해주시면 추가로 설명드리겠습니다.

GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor

 

실제 사용 사례 및 확장 가능성

AI를 활용한 코드 리뷰는 이미 일부 개발자들과 기업에서 생산성 향상 도구로 사용되기 시작했습니다. Cursor AI와 MCP의 조합은 이러한 AI 코드 리뷰를 손쉽게 적용할 수 있는 환경을 제공하는데요, 몇 가지 활용 사례와 앞으로의 발전 가능성은 다음과 같습니다:

• 개인 개발자의 품질 보조: 혼자 프로젝트를 진행하는 개발자도 Cursor AI의 코드 리뷰 기능으로 자신의 코드를 스스로 점검할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 기능을 구현한 후 AI에게 리뷰를 부탁하여 누락된 예외 처리나 테스트 케이스를 발견할 수 있습니다. 이는 마치 동료와 페어 프로그래밍을 하는 효과를 일부 얻을 수 있어 코드 품질을 향상시킵니다.
• 팀 내 코드 리뷰 자동화: 큰 개발 팀에서는 코드 리뷰에 많은 시간과 인력을 투입합니다. AI 코드 리뷰는 사람 리뷰어에 앞서 기계적인 스타일 문제나 간단한 버그를 걸러내고, 리뷰어는 더 중요한 로직이나 설계에 집중하도록 도와줄 수 있습니다. 예를 들어, MCP로 구현된 도구를 CI 파이프라인에 연결하여 Pull Request가 올라올 때마다 AI가 먼저 변견점(diff)을 검사하고 요약 리포트를 달아줄 수 있습니다. 이를 통해 리뷰어는 AI가 발견한 부분을 참고해 효율적으로 검토하게 되고, 리뷰 사이클 시간을 단축시킬 수 있습니다.
• 학습 및 온보딩: 신입 개발자나 오픈소스 기여자가 프로젝트 스타일이나 규칙을 잘 모를 때, AI 코드 리뷰를 통해 무엇을 놓쳤는지 배울 수 있습니다. Cursor AI는 프로젝트의 코딩 컨벤션, 린트 규칙, 설계 패턴 등을 미리 학습시켜둘 수 있고(MCP의 룰 파일 또는 추가 컨텍스트 활용), 코드 제출 시 AI가 자동으로 이러한 기준에 비추어 피드백을 주면, 리뷰 과정 자체가 교육 효과를 갖게 됩니다.
• 미래 발전 가능성: 현재 MCP와 Cursor AI의 조합은 코드 편집기 내에서의 보조에 머물지만, 향후에는 더욱 광범위한 소프트웨어 개발 프로세스 자동화로 확장될 가능성이 높습니다. 예를 들어, AI가 코드 리뷰뿐만 아니라 코드 리팩토링을 제안하고 직접 적용하거나, 보안 취약점 검사와 같은 정적 분석을 수행하여 결과를 알려주는 등으로 진화할 것입니다. 또, 프로젝트 관리 도구와 연계하여 Jira 티켓이나 GitHub 이슈를 읽고 관련 코드를 찾아준다든지, 배포 파이프라인과 연결해 특정 코드 변경이 성능에 미칠 영향을 추론해주는 것까지 상상해볼 수 있습니다.

MCP의 등장으로 AI가 개발 환경과 깊이 통합되면서, 개발자들은 반복적인 작업을 AI에게 맡기고 보다 창의적인 설계나 문제 해결에 집중할 수 있게 될 것으로 기대됩니다 (How to Get started with Cursor AI and MCP: A Comprehensive Tutorial). 현재도 Cursor AI와 MCP는 초보자부터 숙련 개발자, 그리고 엔터프라이즈 팀까지 다양한 수준의 사용자에게 생산성 향상과 작업 편의성을 제공하고 있으며 (How to Get started with Cursor AI and MCP: A Comprehensive Tutorial), 이러한 AI 기반 코드 리뷰와 협업 방식은 앞으로 더욱 발전하고 보편화될 것입니다.

참고자료:

Cursor AI 공식 문서, Model Context Protocol GitHub 문서, Cursor MCP 서버 예제 코드베이스, Apidog 튜토리얼 (multiplatform-cursor-mcp/README.md at main · johnneerdael/multiplatform-cursor-mcp · GitHub) (GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor) (Improving the Software Development Process | Glama) (GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor) (How to Get started with Cursor AI and MCP: A Comprehensive Tutorial) 등.

multiplatform-cursor-mcp/README.md at main · johnneerdael/multiplatform-cursor-mcp

GitHub - kleneway/awesome-cursor-mpc-server: Example of an MCP server with custom tools that can be called directly from cursor

Improving the Software Development Process

How to Get started with Cursor AI and MCP: A Comprehensive Tutorial