Github Copilot 및 MCP를 사용하여 워크 플로를 변환하는 5 가지 방법

기존 AI 코딩 어시스턴트는 일반적으로 현재 작업 공간의 코드로 제한되며 분리되어 작동합니다. 이제 MCP (Model Context Protocol)의 도입으로 AI 개발 워크 플로우는 더 많은 도구와 컨텍스트를 통합하기 위해 더욱 발전하고 있습니다.

MCP를 사용하면 AI 어시스턴트가 지식 기반, 데이터 저장소 및 테스트 응용 프로그램과 같은 외부 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.

MCP 통합의 실제 가치는 이제 이전에 여러 도구, 컨텍스트 전환 및 수동 노력을 IDE 직접 필요한 작업을 수행 할 수 있다는 것입니다. 즉, 시간을 절약하고 집중력을 유지하며 코드를 더 빨리 선적 할 수 있습니다.

이 기사에서는 GitHub Copilot과 MCP 통합이 워크 플로를 간소화 할 수있는 5 가지 실용적인 방법을 살펴 보겠습니다. 현실적인 시나리오를 따라갈 것입니다. 웹 응용 프로그램을위한 보안 JWT (JSON Web Token) 인증 시스템을 구현하여 MCP와의 엔드 투 엔드 워크 플로를 보여줍니다.

들어 오자.

1. Figma와의 디자인 및 개발에 MCP를 사용하여

설계와 개발의 격차는 오랫동안 제품 팀의 마찰 원이었습니다. MCP는 Github Copilot이 디자인 사양을 직접 안전하게 액세스하고 해석 할 수있는 표준화 된 방법을 제공합니다.

MCP는 디자인 세부 사항을 코드로 수동으로 변환하는 대신 Coplot을 통해 Colors, Spacing, Typography 및 구성 요소 상태와 같은 정확한 디자인 매개 변수를 자동으로 검색하고 정확한 사용 가능한 코드를 생성 할 수 있습니다. 이 통합은 추측을 줄이고 디자이너와 개발자 간의 핸드 오프를 간소화합니다.

사용자를 대면하는 측면을 살펴보면 새로운 JWT 인증 시스템을 개발하기 시작합니다. 설계 팀이 로그인 양식, 오류 상태,로드 스피너 및 성공 메시지를 포함하여 Figma의 인증 UI 구성 요소를 업데이트했다고 가정 해 봅시다. 이제 새로운 디자인 시스템과 일치하도록 이러한 변경 사항을 구현해야합니다.

Copilot에게 “로그인 양식 및 인증 구성 요소에 대한 최신 설계 업데이트는 무엇입니까?” 그런 다음 변경 해야하는 요소의 사양을 검색합니다. 그런 다음 각 요소에 대해 React 구성 요소를 생성하라는 메시지가 표시됩니다.

• LoginForm 정확한 간격, 색상, 타이포그래피
• AuthErrorMessage 적절한 오류 스타일이있는 구성 요소
• TokenRefreshNotification 요소

그런 다음 Copilot은 Figma의 설계 사양과 일관성을 유지하는 즉시 사용 가능한 코드를 제공합니다.

2. MCP를 사용하여 Obsidian 지식 기반을 활용하십시오

JWT 인증과 같은 복잡한 기능을 구현할 때는 과거의 결정, 건축 노트 및 지식 기반에 흩어져있는 연구 결과를 참조해야합니다. 비공식적 인 지역 사회에서 관리 된 Obsidian MCP 서버는 Github Copilot을 Obsidian Vault에 직접 연결하여 이러한 격차를 해소합니다.

JWT 토큰 검증을 구현하고 있으며 팀의 이전 보안 결정을 이해해야한다고 가정 해 봅시다. Copilot에게 다음과 같이 말합니다. “JWT 또는 토큰 검증이 언급 된 모든 파일을 검색하고 컨텍스트를 설명합니다.”

이와 함께 Copilot은 다음과 같습니다.

• 관련 보안 패턴에 대한 금고의 모든 Markdown 파일을 검색하십시오.
• 특정 아키텍처 결정 레코드 (ADR)에서 내용 검색
• 이전 보안 검토의 회의 노트에 액세스하십시오
• 팀의 코딩 표준에서 구현 지침을 가져옵니다

다음과 같은 프롬프트를 후속 조치를 취할 수 있습니다. Copilot은 관련 파일을 찾아 구현 접근법에 알리는 데 필요한 중요한 정보를 추출합니다.

필요한 맥락을 수집 한 후에는 Copilot 에게이 정보를 종합하도록 요청할 수 있습니다. Colecilot은이 문서를 금고에 직접 만들어 팀의 지식 기반을 유지하는 데 도움이됩니다.

설정 참고:이 통합에는 커뮤니티 “Obsidian Local REST API”플러그인 및 API 키가 필요합니다.

연구를 완료하고 문서화하면 응용 프로그램을 테스트 할 수 있습니다.

3. 극작가로 코드를 테스트하십시오

극작가와 MCP를 통합하면 테스트 제작을 매뉴얼, 오류가 발생하기 쉬운 프로세스에서 간단하고 안내 된 경험으로 변환합니다.

최신 웹 응용 프로그램에는 종종 복잡한 사용자 여행, ​​비동기 운영 및 동적 콘텐츠가 포함됩니다. 인증 흐름은 특히 종합적으로 테스트하기가 어렵습니다.

JWT 인증 시스템을 계속하려면 로그인, 토큰 새로 고침 및 보안 경로 액세스를 포함한 전체 인증 흐름을 테스트해야합니다. 이렇게하려면 Copilot에게 다음과 같은 프롬프트를 제공하는 것으로 시작합니다.

여기에서 Copilot은 인증 구현을 분석하고 포괄적 인 테스트 범위를 생성합니다. 그러나 거기서 멈추지 않습니다. 그런 다음 Copilot은 극작가로 테스트를 실행하고 실패에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 타이밍 문제 또는 선택기 변경과 같은 일반적인 문제에 대한 수정을 제안합니다.

4. 파일 풀 요청이 더 빨리 요청됩니다

풀 요청은 협업 개발의 ​​초석입니다. Github의 원격 MCP 서버는 현재 대 코드 또는 비주얼 스튜디오 용 공개 베타로 프로세스를 지능형 자동 워크 플로로 변환하는 데 도움이됩니다.

JWT 인증 예제로 돌아가서 Copilot을 프롬프트 할 수 있습니다.“인증 기능 변경에 대한 풀 요청 생성”

그런 다음 Coplot은 다음을 분석합니다.

• 여러 파일에서 코드가 변경됩니다
• 관련 문제 및 프로젝트 컨텍스트
• 팀 검토 패턴 및 전문 지식 영역
• 이전의 유사한 구현

Copilot은 개요, 변경 사항, 테스트 전략 및 관련 문제로 Markdown을 반환합니다.

그런 다음 코드 소유권, 전문 지식 매핑 및 현재 워크로드를 기반으로 변경의 각 측면에 대해 적절한 검토 자에게 제안합니다.

응용 프로그램이 배포되면 모니터링으로 이동할 수 있습니다.

5. 애플리케이션 성능을 모니터링하십시오

핵심 인증 로직이 처리되면 이제 생산에서의 동작 방식을 모니터링하여 응용 프로그램이 잘 수행되도록해야합니다. Open-Source Grafana MCP 서버를 통해 MCP를 사용하여 Grafana에 연결하면 설정이 더 쉬워집니다. 몇 가지 구성 단계가 필요합니다.

JWT 인증 시스템의 대기 시간 지표 및 오류율을 분석해야한다고 가정 해 봅시다. Copilot에게 다음과 같이 말합니다.

Grafana MCP 서버를 API 키 및 호스트 URL로 구성한 후 Copilot은 Grafana 인스턴스를 다음과 같이 쿼리 할 수 ​​있습니다.

• 인증 대기 시간 메트릭 및 P95 응답 시간을 검사하십시오
• 시간이 지남에 따라 로그인 엔드 포인트의 오류율을 분석하십시오
• 인증 서비스에 대한 기존 경보 규칙을 검토하십시오
• 실패한 인증 시도에서 패턴을 식별합니다

Copilot은 패널 데이터를 Base64 인코딩 된 이미지로 반환하고 필요할 때 원시 시계열 데이터를 추출 할 수 있습니다. 더 긴 시간 범위가 필요한 경우 다음을 지정할 수 있습니다. “지난 24 시간 동안 동일한 메트릭을 표시하십시오”라면 Copilot은 그에 따라 쿼리 매개 변수를 조정합니다.

보다 고급 모니터링 워크 플로우를 위해서는 서버를 --enable-write 플래그 및 편집기 롤 API 키. 이를 통해 Copilot은 새로운 경고 규칙을 만들거나 인증 메트릭 분석을 기반으로 대시 보드 구성을 수정할 수 있습니다.

다음은 무엇입니까?

이러한 강력한 통합으로 뛰어 들기 전에 개발 환경을 구성해야합니다. 방법은 다음과 같습니다.

1. MCP 확장을 설치하십시오: 공식 확장을 통해 IDE에서 MCP 지원 활성화
2. API 액세스를 구성합니다: 각 서비스에 대한 인증 설정 (Github, Obsidian, Figma 등)
3. 컨텍스트 경계를 정의합니다: AI에 액세스 할 수있는 정보를 설정하십시오
4. 보안 고려 사항: 적절한 액세스 제어 및 데이터 개인 정보 보호 측정을 구현합니다

몇 가지 모범 사례 :

• 작게 시작하십시오: 하나의 통합으로 시작하여 사용량을 점차 확장하십시오.
• 문서를 유지하십시오: 최적의 AI 지원을 위해 지식 기반 및 문서를 최신 상태로 유지하십시오.
• Copilot의 출력을 정기적으로 검토하십시오: 품질과 보안을 보장하기 위해 주기적으로 AI 생성 제안을 감사합니다.
• 팀 정렬 구축: 팀이 일관된 MCP 사용 패턴을 이해하고 채택하는지 확인

우리가 탐구 한 5 가지 통합 패턴은 가능한 시작을 나타냅니다. MCP의 생태계가 성장함에 따라 새로운 도구와 통합은 가능한 것을 계속 확대 할 것입니다.

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