이 MCP 스택으로 멈출 수 없는 Claude Code (미쳤다)

Income stream surfers 구독자 130,000명

요약

이 영상은 Claude Code를 활용해 앱 개발 생산성을 극대화하는 데 필수적인 MCP 스택을 소개한다. Bright Data부터 Superbase, DigitalOcean, Shopify MCP, Uptach 등 매일 사용하는 다양한 MCP의 기능과 활용 사례를 알려준다. 각 MCP가 제공하는 구조화된 데이터 스크래핑, 데이터베이스 마이그레이션, 환경 변수 설정, 문서 접근 등 장점을 실제 터미널 예제와 함께 설명한다. 마지막으로 Puppeteer·Stagehand, GitHub·Docker CLI를 통해 테스트 자동화와 디버깅 효율을 높이는 방법까지 다룬다.

주요 키워드

MCP Claude Code Bright Data Superbase DigitalOcean Shopify MCP GraphQL Uptach Puppeteer Docker CLI

하이라이트

🔑 MCP 스택만 잘 활용해도 Claude Code의 앱 개발 속도와 정확도를 크게 끌어올릴 수 있다.
⚡ Bright Data MCP로 구조화된 웹 스크래핑(링크·이미지 포함)이 훨씬 간편해지며 프록시 덕분에 대량 스크래핑도 가능하다.
🌟 Superbase MCP를 통해 로컬 SQLite와 연동해 프로덕션 데이터베이스 마이그레이션, 정보 검증을 깔끔하게 처리할 수 있다.
📌 DigitalOcean MCP로 개발·운영 환경 변수 설정부터 로그 확인, 앱 배포·수정까지 서버 관리 업무를 Claude Code 내부에서 수행할 수 있다.
🚀 Shopify MCP는 GraphQL API와 공식 문서를 그대로 불러와 Shopify 앱을 빠르게 구축할 때 최적화된 Informational MCP 역할을 한다.
✨ Uptach MCP는 Redis·Celery 캐시 관리를 손쉽게 만들어 주며, 복잡한 캐시 설정을 간단한 명령으로 대체해준다.
⚡ Context 7은 완벽하진 않지만 공식 문서 접근이 필요한 워드프레스 같은 플랫폼에서 보조 수단으로 활용 가능하다.
🔧 Puppeteer·Stagehand MCP로 로컬 호스트 환경에서 CSS 수정·UI 테스트를 자동화해 코드 품질을 높일 수 있다.
💻 GitHub·Docker CLI를 Claude Code 터미널에서 직접 호출해 버전 관리, 이미지 빌드, 테스트 실행·수정 작업을 반복 수행한다.
🌐 Docker 컨테이너 안에서 Claude Code가 테스트 실패를 감지하면 자동으로 수정하고 재실행해 효율적인 디버깅을 지원한다.

용어 설명

MCP

Model Control Plugin(또는 Managed Code Plugin)의 약자로, Claude Code에 외부 서비스 기능을 확장해주는 플러그인이다.

Bright Data

프록시 기반 구조화 웹 스크래핑 서비스로, 링크·이미지를 포함한 데이터를 효율적으로 수집할 수 있다.

Superbase

PostgreSQL 호환 서버리스 데이터베이스로, 로컬 SQLite와 연동해 개발·프로덕션 마이그레이션을 지원한다.

DigitalOcean

클라우드 서버 호스팅 서비스로, 환경 변수 설정·로그 확인·앱 배포 등을 Claude Code 내부에서 처리할 수 있다.

GraphQL

Facebook이 개발한 API 쿼리 언어로, Shopify MCP를 통해 문서 및 데이터에 효율적으로 접근한다.

Uptach

Redis·Celery 기반 캐시 관리 MCP로, 복잡한 캐시 로직을 간단하게 제어할 수 있다.

Puppeteer

Chrome 헤드리스 브라우저 제어 라이브러리로, UI 테스트·스크린샷·PDF 생성 등을 자동화한다.

Stagehand

Puppeteer와 유사하게 웹 페이지 자동화 테스트 및 UI 수정 작업을 수행할 수 있는 MCP다.

영상 시작부터 Claude Code에 매일 사용하는 MCP 스택을 소개한다고 예고하며, 일반적인 행동 기반 MCP(Sequential Thinking, Desktop Commander 등)는 쓰지 않는 이유를 간략히 설명한다.

[00:00] 개발자가 매일 사용하는 MCP 도구들을 소개하며, 행동 기반 MCP보다는 Claude Code에서 실제로 활용하는 실용적인 MCP들에 집중한다고 설명합니다.

Bright Data를 활용한 구조화 웹 스크래핑 방법을 사례로 설명한다. 내부 터미널 예제를 통해 단순 정보 조회와 복잡한 데이터 수집 차이를 보여주며, 프록시 기반이어서 대량 스크래핑이 가능하다는 장점을 강조한다.

[00:29] 첫 번째 주요 MCP인 Bright Data를 소개합니다. 웹사이트 스크래핑을 위한 도구로, 링크와 이미지를 포함한 구조화된 정보를 쉽게 얻을 수 있으며, 프록시를 사용해 더 효과적인 스크래핑이 가능하다고 설명합니다.

[01:43] 스쿨 커뮤니티에서 더 자세한 정보를 얻을 수 있다고 안내하며, Supabase MCP에 대해 설명합니다. 프로덕션 데이터베이스로 Supabase를 사용하고, 로컬에서는 SQLite ORM을 사용하여 정보 검증과 SQL 마이그레이션 작업에 활용한다고 합니다.

Superbase를 프로덕션 데이터베이스로, 로컬에서는 SQLite ORM처럼 사용하는 워크플로우를 설명한다. 정보 검증, SQL 마이그레이션, 개발·운영 환경 간 데이터 동기화 과정을 자세히 다룬다.

[02:27] Digital Ocean MCP를 소개합니다. 매일 사용하는 도구로, 정보 검증, 로그 읽기, 환경 변수 설정, 웹사이트 및 앱 런칭 등 다양한 개발 및 배포 작업에 활용할 수 있다고 설명합니다.

DigitalOcean MCP로 개발·운영 서버의 로그 조회, 환경 변수 설정, 앱 배포 및 수정 작업을 Claude Code 터미널에서 직접 수행하는 방법을 소개한다.

[03:05] Digital Ocean MCP의 유용성과 매일 사용하는 경험을 소개하며, Shopify MCP에 대한 설명을 시작합니다.

Context 7 대신 Shopify MCP를 사용해 GraphQL API와 공식 문서에 직접 접근하는 방식을 설명한다. 문서 기반 Informational MCP의 개념과 워드프레스·다른 플랫폼에 적용할 때의 활용 팁을 함께 제시한다.

[03:17] Context 7과 비교하면서 개인적으로 Context 7을 선호하지 않는 이유를 설명하고, LLM이 Context 7에서 잘 학습하지 않는다는 의견을 제시합니다.

[03:34] Shopify MCP가 GraphQL 접근을 제공하는 뛰어난 도구라고 평가하며, 문서 접근형 MCP를 찾는 것이 앱 개발에 중요하다고 강조합니다.

[03:59] 실제 변경보다는 문서 정보 제공형 MCP의 중요성을 설명하고, 이를 '정보 제공형' 또는 'RAG MCP'라고 명명합니다.

[04:19] Shopify MCP가 Shopify 문서에 완전히 연결되어 있어 앱 개발에 탁월하다고 평가하고, Upstash MCP를 캐시 관리 도구로 추천합니다.

Uptach MCP를 사용한 Redis·Celery 캐시 관리 과정을 소개한다. 복잡한 캐시 설정을 간단한 명령으로 대체해 앱의 응답 속도와 안정성을 높이는 방법을 설명한다.

타임라인 정보가 없습니다.

Context 7이 완벽하진 않지만 공식 문서 중심 워드프레스 앱 개발 등에서 보조적인 역할을 할 수 있다고 언급한다. 직접 연구 기능을 병행 활용하는 팁을 제공한다.

[04:45] Context 7에 대한 복합적인 견해를 표현하며, 최근에는 Claude의 자체 리서치 기능을 활용해 공식 문서를 심층 연구하는 방식을 선호한다고 설명합니다.

Puppeteer 및 Stagehand MCP를 통해 로컬 호스트 환경에서 CSS 오류 탐지, UI 테스트 자동화, 페이지 스크롤·수정 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 시연한다.

[05:20] Puppeteer와 Stagehand를 소개하고, GitHub과 Docker MCP 대신 CLI를 사용하는 개인적인 선택을 설명합니다.

[05:47] Claude Code에서 명령줄 인터페이스로 GitHub과 Docker를 실행하고, Docker를 통해 Puppeteer로 localhost 프로젝트를 확인하는 워크플로우를 설명합니다.

[06:08] Stagehand를 사용해 프로젝트의 CSS 문제를 자동으로 찾고 수정할 수 있다고 설명합니다. 이는 생명의 은인이 될 수 있고 엄청난 시간을 절약해준다고 강조합니다.

[06:21] 현재 사용 중인 MCP 스택을 소개하며, GitHub와 Docker가 MCP는 아니지만 코딩할 때 매우 자주 사용하는 필수 도구라고 설명합니다.

[06:35] Docker의 놀라운 기능을 설명합니다. 자체 테스트 실행, 오류 발견 시 자동 수정, 반복적인 코드 개선 과정을 자동화할 수 있다고 합니다.

GitHub·Docker CLI를 Claude Code 터미널에서 호출해 버전 관리, 이미지 빌드, 테스트 실행 및 수정 과정을 자동화하는 예시를 설명한다. Docker 컨테이너 내에서 반복 테스트와 자체 수정 기능이 들어 있는 워크플로우를 소개한다.

[06:57] AI 프롬프트 예시를 들어 설명합니다. 키튼 컬렉션 관련 제품을 찾으라고 했을 때, 처음엔 관련 제품이 없다고 하지만 자동으로 오류를 인식하고 수정한다고 합니다.

[07:27] Claude Code가 Docker 내에서 실행될 때 자동으로 지능적인 테스트를 수행한다고 설명합니다. 하지만 때로는 하드코딩된 테스트를 만들기도 한다고 주의점을 언급합니다.

[07:47] 코더가 아니더라도 Claude Code가 생성한 코드를 읽어야 한다고 강조합니다. 하드코딩된 테스트 예시를 들어 쓸모없는 코드를 구별하는 방법을 설명합니다.

[08:02] 비디오를 마무리하며 자신의 MCP 스택에 대한 만족감을 표현하고, 시청자들에게 감사 인사와 함께 앞으로의 콘텐츠를 약속합니다.

지금까지 소개한 MCP 스택을 정리하며, 매일 사용하는 도구들의 조합으로 개발 효율을 극대화할 수 있다고 강조한다. 시청자 응원과 함께 다음 콘텐츠 예고로 영상을 마무리한다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] 안녕하세요 여러분, 이번 영상에서는

[00:02] 제가 매일 앱 개발에 사용하는

[00:05] MCP들에 대해 이야기하겠습니다. 먼저

[00:08] 말씀드리고 싶은 것은 저는

[00:09] Sequential Thinking이나 Desktop Commander,

[00:12] Taskmaster 같은 행동 기반 MCP는 실제로 사용하지 않습니다.

[00:16] Claude Desktop을 사용한다면 Desktop Commander를

[00:18] 사용하겠지만, 오늘 영상에서는

[00:20] 특별히 Claude Code와

[00:22] 함께 사용하는 MCP들에 대해 말씀드리겠습니다.

[00:25] 첫 번째이자 가장 주요한 것은

[00:27] 사실 Bright Data입니다.

[00:29] 채널의 스폰서이기도 하지만,

[00:31] 매일 사용하는 서비스에서

[00:33] 스폰서를 받는 것이라 저에게는

[00:35] 완벽합니다. 제가 Bright Data를

[00:37] 사용하는 목적은 기본적으로

[00:39] 웹사이트 스크래핑입니다. Claude Code의

[00:42] 내부 스크래핑 도구를 사용할 수 있습니다.

[00:44] 여기서 터미널을 열고 Ubuntu에서

[00:47] Claude를 실행하면 - Mac에서 하지 않으니

[00:49] 정말 이상합니다. 지난 일주일 반 동안

[00:51] Mac에서 작업했거든요.

[00:52] 테슬라 주가 같은 것을

[00:54] 조회해달라고 할 수 있습니다.

[00:59] 플러스요.

[01:01] 이런 작업의 경우

[01:03] 내부 웹 앱을 사용하는 것이

[01:05] 매우 쉽고 빠릅니다. 하지만

[01:08] 좀 더 복잡한 작업을 하고 싶다면

[01:09] Bright Data 같은 것이

[01:12] 훌륭합니다. Bright Data는

[01:14] 링크와 이미지를 포함한

[01:15] 구조화된 정보를 얻을 수 있게 해줍니다.

[01:18] Claude Desktop으로도 할 수 있지만

[01:21] 모든 HTML을 직접 스크래핑하고

[01:24] 작은 fetch 스크립트를 작성하는 등

[01:26] 여러 작업이 필요합니다. 그래서

[01:28] Bright Data 같은 것을 사용하는 게

[01:30] 더 쉽죠. 또한 매우 저렴하고

[01:32] 프록시를 사용하기 때문에

[01:35] 더 많은 스크래핑이 가능합니다.

[01:38] 네, Bright Data는 아마 제가

[01:41] 매일 사용하는 주요 MCP일 것입니다.

[01:43] 이 정보들 대부분은 이미

[01:44] 제 스쿨 커뮤니티에 있습니다.

[01:46] 스쿨 커뮤니티에 참여하고 싶으시면

[01:47] 설명란의 첫 번째 링크를

[01:48] 확인해 주세요. 제가 실제로 사용하는

[01:50] 다른 MCP들입니다.

[01:53] 스쿨 커뮤니티는 이런 정보를

[01:54] 좋은 형식으로 얻기에 훌륭합니다.

[01:58] Supabase는 제가 프로덕션

[02:01] 데이터베이스로 사용합니다. 로컬에서는

[02:04] ORM으로 SQLite를 사용하는데, 이는

[02:09] SQLite 코드를 사용해 Supabase와 통신하는 것입니다.

[02:12] 정보를 검증하고 확인하며

[02:14] Supabase MCP를 갖는 것이 매우 중요합니다.

[02:17] 개발 환경에서 프로덕션으로

[02:20] SQL 마이그레이션을 하는 등의 작업에 말이죠.

[02:23] Supabase는 그런 용도로 훌륭합니다.

[02:26] 제가 사용하는 Supabase MCP입니다.

[02:27] 비슷한 이유로 매일 사용하는

[02:30] 또 다른 것은

[02:31] Digital Ocean MCP입니다.

[02:34] 정말 거의 매일 사용합니다.

[02:38] 마찬가지로 정보를 검증할 수 있고,

[02:40] 개발이나 프로덕션 환경의 로그를 읽을 수 있습니다.

[02:45] 프로덕션에 문제가 생겨도

[02:47] 로그를 읽게 할 수 있고,

[02:49] 환경 변수를 설정할 수도 있습니다.

[02:52] 예를 들어 앱에서 갑자기 API 키를

[02:55] 제거하고 싶다면 코딩한 후

[02:58] Digital Ocean MCP를 사용해

[03:00] 환경 변수를 설정할 수 있습니다. 웹사이트를 런칭하고,

[03:03] 앱을 런칭하고, 변경 사항을

[03:05] 앱을 변경할 수 있어요. 정말 정말 유용한 MCP입니다.

[03:08] 저는 아마 Digital Ocean을 매일 사용하고 있어요.

[03:10] 이제 Shopify MCP에 대해 살펴보겠습니다.

[03:14] 이건 정말 흥미로운 것 같아요.

[03:17] 제가 이것을 비교하자면

[03:20] Context 7과 비슷하다고 할 수 있어요. 사실 저는

[03:23] Context 7을 사용하지 않습니다.

[03:25] Context 7의 큰 팬이 아니에요. 짜증나거든요.

[03:28] LLM들이 Context 7에서

[03:30] 잘 학습하지 않는 것 같아요.

[03:31] 왜 그런지 잘 모르겠어요. 문제가 뭔지 모르겠지만,

[03:34] 반면에 Shopify MCP는 Shopify의

[03:37] GraphQL에 대한 접근을 제공합니다. 정말 정말 정말 좋은

[03:42] MCP예요. 만약 당신이 뭔가를 구축하고 싶은 문서에

[03:45] 접근할 수 있는 MCP를 찾을 수 있다면,

[03:47] 그것이 바로 당신이 해야 할 방법이에요.

[03:49] 예를 들어, WordPress 앱을 만들고 싶다면

[03:50] WordPress MCP 같은 것을 찾아보세요.

[03:53] 하지만 실제로 변경하는 것은 원하지 않을 거예요.

[03:56] 맞죠? 실제로 원하는 것은... 이것은

[03:59] 좀 쓸모없는 것 같아요.

[04:01] 이건 당신이 원하는 게 아니에요.

[04:03] 제가 실제로 원하는 것은

[04:04] 문서 같은 것이에요.

[04:06] 그래서 아마 Context 7을 사용할 거예요.

[04:08] 만약 그들이 자체 MCP 서버가 없다면요.

[04:10] 하지만 제가 이런 것들을 부르고 싶은 건

[04:13] 정보 제공형이나 RAG 같은

[04:15] MCP라고 할 수 있겠네요.

[04:19] Shopify MCP는 Shopify 앱을 만드는 데

[04:21] 정말 훌륭해요. 왜냐하면

[04:24] Shopify 문서에 완전히

[04:26] 연결되어 있거든요. 이제 제가 사용하는

[04:29] 또 다른 것은 Upstash MCP입니다.

[04:32] 이것은 캐시 관리를 도와주는 거고

[04:34] MCP 없이는 정말

[04:36] 복잡하고 귀찮아요.

[04:38] 그래서 Redis나 Celery 같은 것을

[04:41] 앱에서 사용하고 싶다면

[04:43] Upstash를 사용하는 걸 강력히 추천해요.

[04:45] 이제 Context 7에 대해 특별히 언급하자면,

[04:48] 방금 좋아하지 않는다고 했지만,

[04:50] 그래도 아무것도 없는 것보다는 낫죠.

[04:53] 아무것도 없는 것보다 낫다고 하긴 했지만,

[04:54] 요즘 제가 발견하는 것은

[04:56] 보통 Claude의 자체 리서치 기능을 사용해서

[05:01] 정말 심층적인 연구를 하도록

[05:03] 시키는 거예요. 특정 주제의

[05:05] 공식 문서에 대해서요.

[05:07] 하지만 저는 가끔 Context 7을 사용해요.

[05:10] 좋을 것 같다고 생각하는 것들에 대해서요.

[05:13] 방금 말한 것처럼

[05:14] WordPress 같은 경우요.

[05:16] WordPress 문서에는

[05:18] 꽤 좋을 것 같아요. 이제

[05:20] 마지막으로 언급할 것은 사용 사례는 있지만

[05:21] 매일 사용하지는 않는

[05:23] Puppeteer입니다. 아마 철자를

[05:24] 틀리게 쓸 것 같은데요.

[05:26] 원한다면 Stagehand도 사용할 수 있어요.

[05:30] 여기에 H를 써서 Stagehand라고 하면,

[05:32] 이 둘 다 기본적으로 할 수 있는 것은

[05:34] 그리고 또한 GitHub과 Docker에 대해

[05:36] 두 가지 더 특별히 언급하고 싶어요.

[05:39] 저는 GitHub과 Docker의 MCP는 사용하지 않아요.

[05:41] 이게 GitHub이고, 이게 Docker인데,

[05:44] 저는 CLI를 사용해요.

[05:47] Claude Code 내에서 명령줄 인터페이스를 사용해서

[05:49] GitHub과 Docker를 실행하는 거죠. 그러면 할 수 있는 것은

[05:53] Docker를 통해서 실제로

[05:55] Puppeteer를 사용해서 localhost에서 프로젝트를 볼 수 있어요.

[05:58] 만약 제가 localhost에 가면 아마

[06:00] 여기에 오래된 이상한 코드가 있을 거예요.

[06:03] 완벽하네요. 할 수 있는 것은

[06:05] Stagehand를 사용해서

[06:08] 실제로 이것을 살펴보고 수정할 수 있습니다. 맞죠?

[06:09] 이 전체 프로젝트를 살펴보고

[06:11] 모든 페이지를 스크롤하며

[06:13] 찾을 수 있는 CSS 문제들을 수정하라고 할 수 있습니다.

[06:15] 이것은 생명의 은인이 될 수 있고

[06:17] 경우에 따라서는 엄청난 시간 절약이 됩니다.

[06:20] 여기서 비디오를 마무리하겠습니다.

[06:21] 이것이 제가 현재 사용하고 있는 MCP 스택입니다.

[06:25] 정말로 강조하고 싶은 것은

[06:26] GitHub와 Docker는 MCP가 아니지만

[06:28] 코딩할 때 거의 5분이나 10분마다

[06:31] 이것들을 사용한다는 점입니다.

[06:33] 특히 Docker는 정말 대단합니다.

[06:35] Docker는 자체 테스트를 실행할 수 있기 때문에

[06:38] 정말 놀랍습니다. 이렇게 말할 수 있죠:

[06:41] '플로우를 테스트하고 출력을 확인해서

[06:44] 오류가 있는지 확인해달라'

[06:47] 오류가 있으면 자동으로 수정하고

[06:49] 반복된 코드를 전달한 다음

[06:50] 다시 실행합니다.

[06:53] 그리고 나서 예를 들어 '오, 하지만'

[06:55] 작동은 했지만 예를 들어

[06:57] 결정형 AI 프롬프트라고 하면

[07:01] '키튼 컬렉션과 관련된 제품을 찾아달라'고 하는데

[07:05] 키튼과 관련된 제품이 없다고 하죠.

[07:08] 그러면 실제로는

[07:10] 키튼 제품이 있다는 것을 확인하고

[07:12] 키튼 컬렉션과 관련된 제품이

[07:15] 없다고 말하는 것을 보게 됩니다.

[07:17] 그러면 다시 자동으로 수정하고

[07:19] 최종 반복으로 푸시합니다.

[07:21] 제가 발견한 것은 Claude Code가

[07:25] Docker 내에서 실행될 때

[07:27] 이것을 자동으로 수행한다는 것입니다.

[07:29] 단순히 어리석은 테스트를

[07:32] 해서는 안 된다는 것을 이해하는 것 같습니다.

[07:34] 하지만 한 가지 언급하고 싶은 것은

[07:37] 어리석은 테스트를 하지 말아야 한다고

[07:38] 말하는 것 외에도

[07:40] 때로는 테스트를 하드코딩한다는 것입니다.

[07:43] 따라서 Claude Code에서 나오는

[07:47] 코드를 읽어야 합니다.

[07:49] 코더가 아니더라도

[07:52] console log라고 하면서

[07:53] 스페인어로 번역한다고 하고

[07:56] console log에 스페인어가 있으면

[07:58] 그것이 하드코딩된 테스트이고

[08:00] 전혀 쓸모가 없다는 것을 알 수 있습니다.

[08:02] 여기서 비디오를 마무리하겠습니다.

[08:04] 도움이 되었기를 바랍니다.

[08:04] 이것이 제 MCP 스택입니다.

[08:06] 이 MCP 스택을 정말 좋아합니다.

[08:08] 시청해 주셔서 정말 감사합니다.

[08:09] 비디오 끝까지 보고 계시다면

[08:10] 정말 대단한 분입니다.

[08:11] 더 많은 콘텐츠로 곧 뵙겠습니다.

[08:13] 안녕히 계세요.