AI 퍼스트 개발의 모든 것: Claude와 Windsurf로 Next.js 프로젝트 완성하기

AI 퍼스트 개발 방식으로 Claude, Windsurf, MCP 파일시스템 연결을 활용해 Next.js와 NestJS 프로젝트를 처음부터 끝까지 완성한 실전 경험을 공유합니다.

 

Claude와 Windsurf로 Next.js 프로젝트 (출처: GPT 이미지 생성)

 

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많은 개발자가 AI를 참고용으로 사용하지만, 진정한 AI 퍼스트 개발을 실전에서 적용하는 사람은 아직 많지 않습니다. 저는 매일 AI와 협업하며 개발하는 AI 퍼스트 개발자로서, 이번 글에서 Claude, Windsurf, MCP 파일시스템 연결을 활용해 Next.js 프로젝트를 완성한 전 과정을 상세히 공유하겠습니다.

특히 이번 프로젝트에서는 NestJS 인증 API 구성부터 Next.js 연동까지, Claude에게 먼저 제안받고 Windsurf에서 실시간 구현하며 MCP로 파일시스템을 직접 관리한 경험을 중심으로 다루겠습니다.

 

AI 퍼스트 개발이란? 단순 참고를 넘어선 혁신적 개발 방식

기존 AI 활용 vs AI 퍼스트 개발의 차이점

대부분의 개발자들이 ChatGPT나 Copilot을 사용하지만, AI 퍼스트 개발은 접근 방식이 근본적으로 다릅니다.

일반적인 AI 사용 패턴:

• 특정 코드 블록이나 에러 해결에만 활용
• 개발 과정의 부분적 보조 도구로 사용
• 막힐 때만 AI에게 도움을 요청

AI 퍼스트 개발 패턴:

• 개발의 전 과정을 AI와 함께 진행
• Claude의 아키텍처 설계 + Windsurf의 실시간 구현 + MCP 파일시스템 직접 관리
• 직접 코딩하기 전에 AI의 관점과 제안을 먼저 확인

AI 퍼스트 개발의 핵심 철학

AI 퍼스트 개발은 단순히 도구를 사용하는 것이 아닌 'AI 우선 사고'를 기본 전제로 하는 개발 방법론입니다. 이는 개발자의 역할을 단순 코딩에서 AI와의 협업을 통한 문제 해결로 확장시킵니다.

실전 프로젝트 개요: AI와 함께한 풀스택 개발

프로젝트 목표 및 기술 스택

이번 프로젝트의 목표는 Next.js 프론트엔드와 NestJS 인증 API를 완전히 연동하는 것이었습니다.

사용된 기술 스택:

• 프론트엔드: Next.js 14 (App Router)
• 백엔드: NestJS
• AI 도구: Claude (Sonnet 4), Windsurf, MCP 파일시스템 연결
• UI 라이브러리: shadcn/ui, Tailwind CSS
• 인증: JWT 기반 인증 시스템

프로젝트 진행 방향

처음부터 끝까지 AI를 주도적으로 활용하여 구조 설계, 코드 작성, 리팩토링을 진행했습니다. 이 과정에서 AI의 장점과 한계를 명확히 파악할 수 있었습니다.

 

AI 퍼스트 개발자의 실제 작업 흐름

1단계: Claude를 통한 프로젝트 아키텍처 설계

기존 방식이라면 제가 먼저 Next.js와 NestJS 구조를 설계했겠지만, 이번에는 Claude에게 먼저 질문했습니다.

실제 프롬프트:

"Next.js 14 App Router와 NestJS를 활용한 
인증 시스템 통합 아키텍처를 설계해줘. 
JWT 기반 인증과 서버 컴포넌트 활용을 고려해서."

Claude가 제안한 아키텍처:

• Next.js 서버 컴포넌트를 활용한 SSR 최적화
• API 라우트를 통한 토큰 검증 미들웨어 구성
• NestJS를 별도 도메인으로 분리한 마이크로서비스 구조
• JWT 기반 인증과 리프레시 토큰 전략

결과: 구조 설계 시간을 70% 이상 단축할 수 있었습니다.

2단계: Windsurf와 MCP를 활용한 실시간 코드 구현

아키텍처가 확정되자마자 Windsurf에서 본격적인 코딩을 시작했습니다. 여기서 핵심은 MCP(Model Context Protocol) 파일시스템 연결을 통해 Claude가 실제 프로젝트 파일을 직접 읽고 수정할 수 있다는 점입니다.

MCP 파일시스템 연결의 장점:

• Claude가 실제 프로젝트 구조를 파악하고 맥락적 코드 생성
• 파일 간 의존성을 고려한 정확한 import/export 구문
• 기존 코드와 일관성 있는 새로운 기능 추가

Windsurf의 실시간 구현 능력:

• ✅ 높은 정확도: 프로젝트 맥락을 이해한 API 구조 생성
• ✅ 파일시스템 접근: 실제 파일을 읽고 쓰며 진행
• ⚠️ 부분 수정 필요: 복잡한 타입 추론, 비즈니스 로직

// Windsurf + MCP가 프로젝트 구조를 파악해서 생성한 인증 미들웨어
// 기존 파일들의 패턴을 분석해서 일관된 스타일로 생성
export async function authMiddleware(request: NextRequest) {
  const token = request.headers.get('authorization')?.replace('Bearer ', '');
  
  if (!token) {
    return NextResponse.json({ error: 'Unauthorized' }, { status: 401 });
  }

  try {
    const payload = jwt.verify(token, process.env.JWT_SECRET!);
    return NextResponse.next();
  } catch (error) {
    return NextResponse.json({ error: 'Invalid token' }, { status: 401 });
  }
}

3단계: AI가 놓친 부분 식별 및 보완

AI는 구조 설계와 기본 코드 생성에는 뛰어났지만, 세밀한 예외 처리와 보안 고려사항에서는 한계를 보였습니다.

주요 보완 필요 사항:

보안 측면:

• JWT 토큰 만료 시간 검증 로직 부재
• CORS 설정의 보안 취약점
• 비밀번호 해싱 강도 부족

예외 처리:

• 네트워크 에러에 대한 fallback 처리 미흡
• 데이터베이스 연결 실패 시 복구 로직 부재

// Claude + MCP 제안 후 보완한 에러 핸들링
// 파일시스템 접근으로 기존 에러 처리 패턴을 분석해서 일관성 유지
export class AuthService {
  async validateToken(token: string): Promise<JwtPayload> {
    try {
      const payload = jwt.verify(token, process.env.JWT_SECRET!) as JwtPayload;
      
      // Claude가 프로젝트 맥락을 파악해서 추가한 검증 로직
      if (payload.exp && payload.exp < Date.now() / 1000) {
        throw new UnauthorizedException('Token expired');
      }
      
      return payload;
    } catch (error) {
      // MCP로 기존 에러 처리 패턴을 분석해서 일관된 에러 분류
      if (error instanceof TokenExpiredError) {
        throw new UnauthorizedException('Token expired');
      }
      throw new UnauthorizedException('Invalid token');
    }
  }
}

4단계: Claude + MCP를 활용한 테스트 코드 자동 생성

테스트 코드 작성은 시간이 많이 걸리는 작업이지만, Claude와 MCP 파일시스템 연결을 적극 활용하여 효율성을 크게 향상시켰습니다.

실제 프롬프트:

"현재 프로젝트의 NestJS 인증 API 파일들을 분석해서 
포괄적인 E2E 테스트 코드를 작성해줘. 
기존 테스트 파일 패턴을 참고해서 일관성 있게 만들어줘."

Claude + MCP의 장점:

• 실제 API 엔드포인트와 DTO 구조를 파악해서 정확한 테스트 생성
• 기존 테스트 파일의 패턴과 네이밍 컨벤션 유지
• 프로젝트의 환경 설정 파일을 참고한 적절한 테스트 환경 구성

Claude 생성 테스트 코드:

describe('AuthController (e2e)', () => {
  // MCP로 실제 DTO를 분석해서 정확한 테스트 데이터 생성
  it('should return 200 for valid login', async () => {
    const response = await request(app.getHttpServer())
      .post('/auth/login')
      .send({ email: 'test@test.com', password: 'password123' })
      .expect(200);
    
    expect(response.body).toHaveProperty('access_token');
  });

  // 기존 에러 처리 패턴을 분석해서 일관된 테스트 케이스 생성
  it('should return 401 for invalid credentials', async () => {
    await request(app.getHttpServer())
      .post('/auth/login')
      .send({ email: 'test@test.com', password: 'wrongpassword' })
      .expect(401);
  });
});

결과: 테스트 코드 작성 시간을 70% 이상 단축하면서도 프로젝트 맥락에 맞는 높은 품질의 테스트 달성

5단계: AI를 활용한 SEO 최적화 및 문서화

개발 완료 후 프로젝트 문서화와 블로그 포스팅에도 ChatGPT를 활용했습니다.

SEO 최적화 예시:

프롬프트: "현재 프로젝트의 README.md와 package.json을 분석해서 
Next.js와 NestJS 인증 시스템 개발에 대한 
SEO 친화적인 제목과 메타 디스크립션을 추천해줘."

Claude + MCP 추천:
- 제목: "Next.js + NestJS JWT 인증 완벽 가이드 (2024)"
- 메타 디스크립션: "Next.js 14와 NestJS를 활용한 JWT 기반 인증 시스템 구축 방법을 단계별로 알아보세요..."

AI 퍼스트 개발의 장점과 한계 분석

압도적인 장점들

개발 생산성 향상:

• 구조 설계 시간 70% 단축 (Claude의 맥락적 설계)
• 반복적인 코드 작성 85% 자동화 (Windsurf + MCP)
• 테스트 코드 생성 70% 시간 절약

코드 품질 개선:

• MCP를 통한 프로젝트 맥락 기반 일관된 코드 생성
• 기존 패턴 분석을 통한 베스트 프랙티스 자동 적용
• 파일 간 의존성을 고려한 정확한 import/export

학습 효과:

• Claude의 코드 리뷰를 통한 새로운 패턴 학습
• MCP 파일시스템 연결로 프로젝트 구조 이해도 향상
• Windsurf 실시간 구현으로 즉각적인 피드백

명확한 한계점들

파일시스템 접근의 한계:

• 대용량 프로젝트에서의 MCP 성능 이슈
• 복잡한 파일 구조에서의 맥락 손실
• 실시간 파일 변경 감지의 지연

Windsurf 특화 이슈:

• 복잡한 TypeScript 타입 추론 한계
• 외부 라이브러리 의존성 처리 미흡
• 대화형 디버깅 기능 부족

 

AI 퍼스트 개발을 위한 실전 팁

효과적인 프롬프트 작성법

구체적이고 맥락이 있는 질문:

❌ 나쁜 예: "인증 API 만들어줘"
✅ 좋은 예: "현재 프로젝트 구조를 분석해서 NestJS에서 JWT 기반 인증 API를 만들어줘. 
기존 파일들의 패턴을 참고해서 TypeORM과 PostgreSQL을 사용할 예정이야."

MCP 파일시스템 활용:

1. 프로젝트 전체 구조 스캔 요청
2. 특정 파일 패턴 분석 후 코드 생성
3. 기존 코드와의 일관성 검증
4. 파일 간 의존성 자동 관리

AI와의 효과적인 협업 방법

검토와 피드백 루프:

• Claude + MCP 생성 코드를 프로젝트 맥락에서 검증
• Windsurf의 실시간 테스트와 디버깅 활용
• 단계별 검증과 파일시스템 기반 테스트 수행

역할 분담 전략:

• Claude + MCP: 구조 설계, 맥락적 코드 생성, 프로젝트 분석
• Windsurf: 실시간 구현, 즉각적 피드백, 디버깅
• 개발자: 최종 검증, 비즈니스 로직, 보안 강화

 

AI 퍼스트 개발의 미래 전망

개발 패러다임의 변화

AI 퍼스트 개발은 단순한 도구 활용을 넘어 개발 방법론 자체의 진화를 의미합니다. 앞으로는 다음과 같은 변화가 예상됩니다:

개발자 역할의 진화:

• 코드 작성자 → AI 협업 전문가
• 기술 구현자 → 솔루션 설계자
• 단독 작업자 → AI 팀 리더

개발 프로세스의 혁신:

• 설계 단계에서부터 AI 의견 수렴
• 실시간 코드 리뷰 및 개선
• 자동화된 테스트 및 문서 생성

새로운 스킬셋의 필요성

AI 프롬프트 엔지니어링:

• 효과적인 질문 작성 능력
• AI 출력 결과 해석 및 활용
• 맥락 기반 대화형 개발

AI 협업 관리:

• AI의 장단점 이해
• 적절한 역할 분담
• 품질 관리 및 검증

 

실전 적용을 위한 단계별 가이드

초보자를 위한 AI 퍼스트 개발 시작하기

1단계: 도구 준비

• Claude Pro 구독 (Sonnet 4 접근)
• Windsurf 설치 및 MCP 파일시스템 연결 설정
• 프로젝트별 AI 워크스페이스 구성

2단계: 간단한 프로젝트로 연습

• TODO 앱 같은 기본 프로젝트로 시작
• Claude에게 파일시스템 분석을 통한 단계별 질문
• Windsurf로 실시간 구현하며 즉각적 피드백 체험

3단계: 복잡한 프로젝트 도전

• 풀스택 프로젝트 도전
• MCP를 통한 지속적인 프로젝트 맥락 유지
• 프로덕션 레벨 품질 관리하며 구조 이해
• 생성된 코드 직접 검토 및 수정

3단계: 복잡한 프로젝트 도전

• 풀스택 프로젝트 도전
• AI와의 지속적인 피드백 루프 구축
• 프로덕션 레벨 품질 관리

경험자를 위한 고급 활용법

MCP 파일시스템 고급 활용:

• 프로젝트별 맞춤형 MCP 연결 설정
• 대용량 코드베이스에서의 효율적 맥락 관리
• 파일 변경 이력 기반 AI 피드백 루프 구축

Claude + Windsurf 통합 워크플로우:

• Claude의 설계 → Windsurf 실시간 구현 → MCP 검증 사이클
• 프로젝트 전체 맥락을 유지하는 대화형 개발
• 팀 협업에서의 AI 컨텍스트 공유 전략

팀 협업에서의 AI 활용:

• 코드 리뷰에서 Claude + MCP 분석 활용
• 팀 컨벤션과 AI 제안의 조화
• AI 생성 코드의 품질 표준 및 검증 프로세스 수립

 

마무리: AI 퍼스트 개발자가 되는 이유

경쟁력 있는 개발자로 성장하기

AI 퍼스트 개발은 단순한 개발 방법이 아닌 미래 개발자의 필수 역량입니다. 다음과 같은 이유로 지금부터 시작해야 합니다:

빠르게 변화하는 기술 환경 대응:

• 새로운 프레임워크나 라이브러리 빠른 학습
• MCP를 통한 레거시 코드의 현대적 전환
• Claude + Windsurf로 프로토타입에서 프로덕션까지 단축된 개발 사이클

차별화된 문제 해결 능력:

• AI 파일시스템 연결을 통한 고유한 개발 스타일 구축
• 복잡한 문제를 Claude와 함께 맥락적으로 단계별 해결
• Windsurf 실시간 구현으로 창의적이고 효율적인 솔루션 도출

지속적인 학습과 발전

AI 퍼스트 개발자로서 중요한 것은 AI에 의존하는 것이 아닌 AI와 함께 성장하는 것입니다. Claude, Windsurf, MCP와 같은 새로운 도구들이 계속 등장하고 있으며, 이를 효과적으로 조합해서 활용할 수 있는 능력이 개발자의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

다음 단계 계획:

• 더 복잡한 프로젝트에 Claude + Windsurf + MCP 조합 적용
• 다른 AI 도구들과의 통합 워크플로우 연구
• 팀 단위 AI 협업 프로세스 구축 및 MCP 공유 전략 개발

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