클로드 코드에 궁극의 개발 지름길이 추가되었습니다 (LSP 설명)

Zen van Riel 구독자 17,700명

요약

이 영상은 Cloud Code의 새로운 업데이트로 Language Server Protocol(LSP) 지원이 도입된 과정을 소개합니다. 플러그인 설치부터 코드 참조 찾기, 함수 매개변수 정보 확인까지 실제 데모를 통해 살펴봅니다. Serena MCP 서버 경험을 공유하며, AI 애플리케이션 개발 시 코드 탐색과 버그 수정이 더욱 효율적으로 변하는 과정을 보여줍니다. 마지막으로 다양한 언어 사용자들과 설정 노하우를 공유할 것을 권장합니다.

주요 키워드

Language Server Protocol(LSP) Cloud Code Pyright LSP Serena MCP 서버 Find References Chat Completions API LM Invocation 정적 분석 오케스트레이션 서버 AI 코드 에디터

하이라이트

🔑 Cloud Code에 LSP 지원이 내장되어 코드 참조와 정의 탐색이 프로 개발자 수준으로 가능해집니다.
🚀 /plugin 명령어만으로 Pyright LSP를 간편하게 설치해 Python 정적 분석을 바로 활용할 수 있습니다.
⚡️ LSP의 Find References 기능은 대규모 코드베이스에서도 함수 사용처를 빠르고 정확하게 찾아줍니다.
🌟 Chat Completions API의 필수·선택 매개변수와 설명을 LSP를 통해 한눈에 확인해 안전한 코드를 생성할 수 있습니다.
📌 Serena MCP 서버를 이용하면 복잡한 설정 없이 다양한 언어 서버를 AI 코드 에디터에 통합할 수 있습니다.
✨ LSP를 활용해 Cloud Code가 GPT 검색보다 더 효율적이고 신뢰성 있는 코드 탐색을 수행합니다.
📢 댓글로 다른 언어 설정 경험을 공유하며 커뮤니티 차원에서 최적의 설정을 함께 찾아가자는 제안을 합니다.

용어 설명

Language Server Protocol (LSP)

코드 에디터와 언어별 서버 간 통신 규격으로, 함수 참조·정의 탐색, 자동 완성 등을 지원합니다.

Cloud Code

AI 기반 코드 에디터 서비스로, LSP 기능을 내장해 코드 탐색과 버그 수정을 효율화합니다.

Plugin

/plugin 명령어를 통해 Cloud Code에 추가 기능을 설치하는 방식으로, LSP 서버 설정에 사용됩니다.

Pyright LSP

Microsoft에서 제공하는 Python 정적 분석용 LSP 서버로, 타입 검사와 매개변수 정보를 제공합니다.

Serena MCP 서버

다양한 언어 서버를 AI 코드 에디터에 노출하는 MCP(오케스트레이션) 서버로, GitHub에서 인기 있는 오픈소스입니다.

Find References

LSP 기능 중 하나로, 특정 함수나 변수의 모든 사용처를 코드베이스 전반에서 찾아줍니다.

Chat Completions API

OpenAI의 채팅 기반 완성 기능으로, LSP를 통해 함수 매개변수와 설명 정보를 획득할 수 있습니다.

LM Invocation (LM 호출)

언어 모델을 호출하는 함수로, AI 애플리케이션 내 주요 처리 로직을 담당합니다.

새로운 Cloud Code 업데이트에서 LSP(Language Server Protocol)를 내장하여, AI 코드를 작성할 때 언어 서버와 직접 통신합니다. 이를 통해 코드 참조, 정의 탐색 등 프로 개발자가 익숙한 기능을 바로 사용할 수 있습니다.

[00:00] Claude Code의 새로운 업데이트에 포함된 핵심 기능인 언어 서버 프로토콜(LSP) 지원을 소개합니다. 전문 개발자들이 사용하는 방식과 동일하게 코드 에디터와 언어 간의 소통이 가능해졌습니다.

기존에는 일반 검색 도구를 사용해 LM 호출 함수를 찾았는데, AI 코드베이스에서 관련 텍스트를 검색해 함수 호출 위치를 파악하는 방식입니다. 하지만 이는 언어 서버를 활용하지 않아 정확도가 떨어집니다.

[00:22] AI 기반 애플리케이션에서 LM 호출 코드를 찾는 데모를 진행합니다. LSP 없이 일반 검색 도구를 사용하여 OpenAI 참조와 채팅 완성 관련 코드를 찾아 백엔드 파일의 66번째 줄에서 LLM 호출을 발견했습니다.

LSP를 적용해 Find References 같은 명령으로 코드베이스 전반에서 특정 함수 사용처를 찾는 방법을 소개합니다. Python으로 LSP 서버 미설정 시에는 기본 GPT 검색이 실행되어 정확도가 낮아지는 문제를 확인합니다.

[01:00] 코드베이스에서 특정 함수의 모든 참조를 찾는 질문의 유용성을 설명합니다. LSP를 사용하려 했지만 Python용 LSP 서버가 없어서 Grep을 대신 사용해야 하는 문제가 발생했으며, Grep는 언어 서버 대비 파일 참조 찾기 효과가 떨어진다고 설명합니다.

가장 간단한 LSP 설정 방법으로 /plugin 명령을 사용해 Pyright LSP를 설치하는 과정을 설명합니다. 표준 언어는 대부분 지원되며, 설명 링크를 통해 커스텀 언어 서버도 추가할 수 있음을 안내합니다.

[01:37] LSP 서버 구성의 가장 간단한 방법을 설명합니다. /plugin 명령어를 입력하여 언어별 플러그인을 찾고, Python의 경우 Pylright LSP를 설치하는 과정을 보여줍니다. 대부분의 표준 언어가 지원되며, 특별한 언어의 경우 문서를 참조할 수 있다고 안내합니다.

[02:12] Claude Code를 재시작하여 테스트하며, 현재 메인 버전에서는 이 기능이 작동하지 않아 특정 버전을 사용해야 한다고 언급합니다. Pylright LSP가 Microsoft의 Python용 정적 분석기임을 설명합니다.

[02:25] 클로드 코드에서 LSP를 사용해 파일 간 함수 참조를 찾는 과정을 시연합니다. 기존의 단순한 파일 검색이 아닌 언어 서버를 통한 효율적인 참조 탐색 방법을 보여줍니다.

설치 후 Cloud Code를 재시작하고, 특정 파일에서 LM 호출 함수를 지정해 LSP 기반으로 참조를 검색합니다. 대규모 프로젝트에서도 빠르고 정확하게 참조를 찾는 LSP의 효율성을 확인합니다.

[02:47] LSP를 통해 LM 호출 함수의 참조를 즉시 찾아내고, 두 개 파일에서 세 개의 참조를 발견합니다. 백엔드 app.py와 전사 파이썬 파일에서 실제 사용 위치를 정확히 식별합니다.

[03:29] 클로드 코드가 인간 개발자처럼 작동하는 방식을 설명합니다. Control+클릭으로 함수 정의로 이동하는 것처럼, LSP를 통해 효율적인 코드 탐색이 가능합니다.

[03:50] 개발자가 수개월간 Serena MCP 서버를 통해 이 기능을 실제 대규모 프로젝트에서 검증했음을 설명합니다. GitHub에서 17,000개 이상의 스타를 받은 인기 도구임을 언급합니다.

Serena MCP 서버를 몇 달간 사용한 경험을 공유합니다. AI 코드 에디터 전반에 언어 서버를 제공해주는 인기 오픈소스 프로젝트로, 복잡한 설정 없이 다양한 언어 서버를 활용할 수 있습니다.

[04:24] 복잡한 MCP 서버 설정 없이도 간단한 플러그인으로 LSP 기능을 사용할 수 있다고 설명합니다. 파이썬 같은 동적 타입 언어에서 함수 매개변수 정보를 정확히 파악하는 예시를 제시합니다.

Chat Completions API 함수의 매개변수 정보를 LSP로 확인하는 예시입니다. Python처럼 타입 정보가 없는 언어에서도 LSP로 필수·선택 매개변수 이름과 설명을 정확히 추출해 안정적인 코드를 생성합니다.

[05:14] 클로드 코드가 전문 개발자처럼 함수 정의 정보를 읽고 활용하여 더 안전하고 신뢰할 수 있는 코드를 생성할 수 있음을 강조합니다. 다양한 언어 설정을 댓글로 공유하자고 제안합니다.

다른 언어 환경에서 LSP 설정 경험을 댓글로 공유해달라고 요청합니다. 이를 통해 커뮤니티 차원에서 최적의 Cloud Code 설정을 함께 찾아가자는 취지로 마무리합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] 새로운 Claude Code 업데이트에는

[00:02] 반드시 알아야 할 매우 중요한

[00:03] 기능이 하나 있습니다. Claude Code에

[00:05] 직접 내장된 언어 서버 프로토콜

[00:07] 지원 기능으로, Claude Code가

[00:09] 여러분이 코드를 작성하는

[00:10] 언어와 직접 소통할 수 있게 해주죠.

[00:12] 전문 개발자들이 항상 코드 에디터를

[00:14] 사용해 기능적이고 작동하는 코드를

[00:16] 만들어온 방식과 똑같습니다.

[00:18] 이제 Claude Code에서도

[00:19] 직접 똑같이 할 수 있습니다.

[00:21] 어떻게 작동하는지 살펴보죠. 이 코드베이스에서

[00:25] LM을 호출하는 데 사용되는 코드를

[00:28] 찾아달라고 요청해보겠습니다.

[00:29] 이것은 AI 기반 애플리케이션이거든요.

[00:31] 지금은 아직 언어 서버를

[00:32] 사용하지 않을 거예요. 언어 모델을

[00:35] 호출하는 데 사용하는 코드를

[00:36] 찾기 위해 일반적인 검색 도구를

[00:38] 사용할 것입니다. 이 경우에는

[00:40] 채팅과 완성과 관련된 텍스트를

[00:42] 찾으려고 하는데, 이는

[00:44] AI 코드에서 매우 일반적이기 때문입니다.

[00:46] OpenAI 참조를 찾으려고 하고 있어요.

[00:49] 그리고 이미 내 백엔드

[00:51] 전사 파일에서 66번째 줄에 있는

[00:53] LLM 호출을 찾았습니다.

[00:54] 지금은 아직 언어 서버를

[00:56] 사용하지 않았지만, 언어 서버를 효과적으로

[01:00] 활용할 수 있는 한 가지 방법은

[01:01] 이런 질문을 할 때입니다.

[01:04] 코드베이스에서 이 함수가

[01:06] 사용되는 모든 참조를

[01:08] 찾아달라고 하는 것이죠.

[01:10] 이런 종류의 질문들은

[01:12] 실제로 코드가 저장소에서

[01:14] 어떻게 사용되는지 파악하고

[01:15] AI 코드로 인해 발생했을 수 있는 버그를

[01:18] 수정하려고 할 때 매우 효과적입니다.

[01:20] 그래서 이제 이 질문을 해보겠지만,

[01:22] LSP를 함께 추가해보겠습니다.

[01:24] 하지만 이제 문제가 보입니다.

[01:26] 이 심볼에서 언어 서버를

[01:27] 사용하려고 하지만, Python용 LSP 서버가

[01:29] 사용 불가능하다고 나오고

[01:31] 대신 Grep를 사용하겠다고 합니다.

[01:32] Grep의 문제점은 실제로

[01:35] 프로그래밍하고 있는 언어에서

[01:36] 코드 참조를 빠르게 찾도록

[01:37] 제작된 언어 서버와 비교했을 때

[01:39] 올바른 파일 참조를 찾는 데

[01:42] 다소 효과가 떨어진다는 것입니다.

[01:44] 이제 LSP 서버를 구성하는

[01:46] 가장 간단한 방법은

[01:47] /plugin을 입력하고 나서

[01:50] 여러분의 언어에 맞는 플러그인을

[01:52] 찾을 때까지 모든 플러그인을

[01:54] 확인해보는 것입니다.

[01:55] 제 경우에는

[01:57] Python용을 찾고 싶습니다.

[01:59] 여기서 Pylright LSP를

[02:00] 찾을 수 있는 것을 보실 수 있죠.

[02:01] 저만을 위해 간단히 설치할 수 있습니다.

[02:03] 이것의 장점은

[02:05] 여러분이 작업할 대부분의

[02:08] 표준 언어가 지원된다는 것이지만,

[02:10] 만약 특별한 언어를 사용해서

[02:12] 자신만의 LSP 서버를 추가해야 한다면

[02:14] 올바른 문서를 찾을 수 있도록

[02:16] 설명란에 링크를 남겨두겠습니다.

[02:17] 제 경우에는

[02:19] plugin을 다시 입력하면

[02:21] Pylright LSP가 현재

[02:22] 설치되어 있는 것을 볼 수 있는데,

[02:24] 이는 Microsoft의 Python용

[02:25] 이 파일을 살펴보도록 요청하겠습니다. 그리고

[02:27] 여기서 LM 호출 함수를 찾아서

[02:30] LSP를 사용해 파일 간 참조를 찾으라고 말하겠습니다.

[02:35] 이게 강력한 이유는

[02:39] 클로드 코드가

[02:40] 단순히 100개의 파일을 읽거나

[02:42] 일반적인 명령줄 도구를 사용하지 않기 때문입니다.

[02:45] 이제는 적절한 언어 서버를 사용해서

[02:47] 이 함수의 모든 참조를 찾습니다.

[02:49] 훨씬 더 효율적이죠.

[02:51] 특히 정말 큰 코드베이스에서 작업할 때는요.

[02:53] 이 경우에 보시면

[02:55] 참조 찾기를 사용하고 있고

[02:57] 즉시 두 개의 파일에서

[02:58] 세 개의 참조를 찾았습니다.

[03:00] 여기서 Control O를 눌러서

[03:02] 조금 더 확장해보겠습니다.

[03:04] 백엔드 app.py에서

[03:06] 108번째 줄에 있다고 찾아주는데, 바로 여기로

[03:09] 스크롤해서 확인할 수 있습니다.

[03:12] 실제로 LM과 함께 clean을 사용하고 있는데

[03:14] 이게 제 LM 호출 함수입니다.

[03:16] 마찬가지로 이 전사 파이썬 파일에서도

[03:18] 물론 56번째 줄에 정의가 있지만

[03:20] 이 파일 내부에서도 사용되고 있습니다.

[03:23] 구체적으로는 90번째 줄에서요.

[03:25] 같은 클래스 내부에서 자기 자신을

[03:27] 호출하고 있는 걸 볼 수 있습니다. 훌륭하네요.

[03:29] 모든 참조를 매우 빠르게 찾을 수 있습니다.

[03:31] 이를 통해 클로드 코드가 인간 개발자처럼

[03:33] 작동할 수 있게 됩니다. 왜냐하면

[03:34] 예를 들어 이 함수가 어디에

[03:36] 정의되어 있는지 알고 싶다면

[03:38] Control을 누르고 클릭할 것입니다.

[03:40] 실제로 그렇게 하면 파일의 정의로

[03:42] 매우 빠르게 이동합니다.

[03:45] 저는 여러 파일을 단순히 검색하지 않습니다.

[03:47] 이런 종류의 단축키를 사용하고

[03:48] 클로드 코드도 이제 이런 단축키를 사용할 수 있습니다.

[03:50] 이 새로운 기능이 얼마나 강력한지

[03:52] 아직도 의심하신다면

[03:54] 지금 바로 말씀드릴 수 있는 건

[03:55] 제가 이미 몇 달간

[03:57] 이 기능을 사용해왔다는 것입니다.

[03:58] 저는 Serena MCP 서버를 사용해왔는데

[04:01] 이것은 이런 언어 서버들을

[04:03] 클로드 코드를 포함한 모든 종류의

[04:05] AI 코드 에디터에 노출시킵니다.

[04:08] 이 MCP 서버는 매우 인기가 많습니다.

[04:10] GitHub에서 17,000개가 넘는 스타를 받았고

[04:12] 저는 이를 더 큰 프로젝트에서 사용해왔습니다.

[04:14] YouTube에서 보는 애완동물 프로젝트나 데모가 아니라요.

[04:17] 이것의 좋은 점은

[04:19] 이런 언어 서버들이

[04:20] 매우 잘 작동한다는 걸 알고 있다는 것입니다.

[04:22] 이제 이런 복잡한 MCP 서버를

[04:24] 설정할 필요도 없습니다.

[04:26] 간단한 플러그인을 사용해서 클로드 코드에

[04:29] 쉽게 설정할 수 있습니다. 다른 좋은 질문 예시는

[04:30] 이런 것입니다. 채팅 완성 생성이

[04:32] 어떤 매개변수를 예상하나요?

[04:34] 파이썬처럼 엄격하게 타입이

[04:35] 지정되지 않은 언어를 사용하고 있다면

[04:38] 클로드 코드는 코드를 만들 때

[04:39] 많은 오류를 만들 수 있습니다. 하지만 좋은 점은

[04:41] 저장소 전반에서 사용하는 코드를 찾으면서

[04:43] 언어 서버에 쿼리를 보내서

[04:45] 함수에 필요한 매개변수 종류를

[04:47] 더 잘 이해할 수 있다는 것입니다.

[04:49] 이제 필수 매개변수와

[04:51] 선택적 매개변수의 광범위한 목록과

[04:52] 매개변수 이름뿐만 아니라

[04:54] 설명까지 포함해서

[04:56] 반환해주는 걸 볼 수 있습니다.

[04:57] 어떻게 그렇게 했을까요?

[04:59] 실제로 저도 이걸 직접 할 수 있습니다.

[05:01] 채팅 완성 생성이 어디서

[05:03] 호출되는지 찾을 수 있습니다.

[05:05] 코드베이스에서 여기서 호출되고 있습니다.

[05:07] create 단어 위에 마우스를 올려놓으면

[05:09] 실제로 함수에 대한

[05:11] 많은 정보를 노출한다는 걸 볼 수 있습니다.

[05:14] 본질적으로 클로드 코드는 이제

[05:16] 전문 개발자로서 제가 하는 것처럼 하고 있습니다.

[05:18] 따라서 함수 정의에 대한

[05:20] 훨씬 더 많은 정보를 읽고

[05:22] 저에게 다시 전달하거나 그것을 사용해서

[05:25] 훨씬 더 안전하고 신뢰할 수 있는 코드를

[05:28] 생성할 수 있습니다. 댓글로 가서

[05:30] 이 비디오에서 다루지 않은

[05:31] 다른 언어를 사용하고 있다면

[05:33] 반드시 공유해 주세요. 이렇게 하면

[05:34] 올바른 설정으로

[05:36] 서로 도울 수 있고

[05:38] 모두가 클로드 코드를 최대한 활용할 수 있습니다.

[05:39] 댓글에서 뵙겠습니다.