Model Context Protocol(MCP)을 활용한 Rails 앱의 AI 통합 및 GitHub Copilot 연동

How to Supercharge Your Rails App with MCP Server and Copilot for AI-Driven Translation

작성자
발행일
2025년 10월 28일

핵심 요약

  • 1 Model Context Protocol(MCP)은 '설정보다 관례' 철학을 AI 통합에 적용하여 Rails 애플리케이션이 AI 모델에 데이터와 기능을 원활하게 노출할 수 있도록 지원합니다.
  • 2 Rails 애플리케이션에 MCP 서버를 구축하고 VS Code의 GitHub Copilot Chat과 연동하여, AI 기반의 번역 기능을 구현하고 CRUD 작업을 직접 수행하는 방법을 시연했습니다.
  • 3 MCP를 통해 Rails 앱은 단순한 웹 UI 제공을 넘어 AI 백엔드로서 기능하며, 보안을 최우선으로 고려하여 인증, 권한 부여, 속도 제한 등의 조치가 필요합니다.

도입

Ruby on Rails는 '설정보다 관례(Convention over Configuration)' 철학을 통해 개발자에게 뛰어난 생산성과 만족감을 제공해왔습니다. 그러나 AI가 현대 개발의 필수 요소로 자리 잡으면서, Rails가 본연의 단순성과 마법을 유지하면서도 AI 기반 기능을 통합할 수 있을지에 대한 질문이 제기되었습니다. Model Context Protocol(MCP)은 이러한 질문에 대한 해답으로, Rails의 철학을 AI 통합에 확장하여 애플리케이션이 AI 모델에 데이터와 도구를 표준화된 방식으로 노출할 수 있게 합니다. 이 글은 Paweł Strzałkowski의 RubyConf 강연에서 영감을 받아, Rails 애플리케이션 내부에 MCP 서버를 구축하고 GitHub Copilot과 연동하는 과정을 통해 AI-Ready Rails 앱을 만드는 방법을 제시합니다.

Model Context Protocol(MCP)이란?

Model Context Protocol(MCP)은 Anthropic이 도입한 개방형 표준으로, 애플리케이션이 데이터, 액션 및 도구를 GitHub Copilot 또는 Claude와 같은 AI 어시스턴트에 안전하게 노출할 수 있도록 합니다. 이는 앱과 AI 모델 간의 다리 역할을 하여, AI가 애플리케이션의 기능을 ‘이해’하고 데이터를 읽거나 레코드를 생성하거나 작업을 실행하는 등 직접 상호작용할 수 있게 합니다. MCP는 AI가 응답을 ‘환각’하는 대신, 실제 정보에 접근하고 안전하게 작업을 수행할 수 있는 구조화되고 통제된 방법을 제공합니다.

MCP로 Rails 앱 설정하기

  1. MCP Gem 설치: mcp-on-rails 템플릿을 복제합니다. bash git clone https://github.com/pstrzalk/mcp-on-rails.git

  2. MCP 서버가 포함된 Rails 애플리케이션 생성: MCP 템플릿을 사용하여 새 Rails 앱을 생성합니다. 이 과정에서 MCP 도구가 사전 구성된 Rails CRUD 애플리케이션이 스캐폴딩됩니다. bash rails new translate_app -m mcp-on-rails/mcp

  3. 번역 스캐폴드 추가: 번역 기능을 위한 스캐폴드를 생성합니다. 이는 Rails 모델, 컨트롤러, 뷰를 생성하고 MCP 도구 설정에 자동으로 연결됩니다. bash rails g scaffold translation input_text:text output_text:text from_lang:string to_lang:string

MCP 도구 검사하기

스캐폴드 명령은 필요한 Rails 파일과 함께 MCP 도구 정의를 생성합니다. MCP Inspector를 설치하고 실행하여 노출된 도구를 확인할 수 있습니다.

bash npx @modelcontextprotocol/inspector

Inspector를 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 사용 가능한 MCP 도구 목록(예: CreateTranslation, ListTranslations) 확인

  • 각 도구가 허용하는 스키마 및 매개변수 탐색

  • Rails 콘솔을 사용하지 않고 인터페이스에서 직접 CRUD 작업 테스트

  • Rails 앱이 모든 AI 클라이언트에 도구를 올바르게 노출하는지 확인

MCP Inspector를 Rails 서버에 연결하기

  1. MCP Inspector 설정 열기.

  2. ‘Transport Type’에서 ‘Streamable HTTP’ 선택.

  3. URL 필드에 로컬 Rails MCP 엔드포인트 http://localhost:3000/mcp 붙여넣기.

  4. 설정을 저장하고 ‘Tools’ 탭으로 돌아가면 Rails 애플리케이션이 노출하는 MCP 도구를 확인할 수 있습니다.

VS Code Copilot Chat과 연결하기

MCP 서버가 실행 중이므로, GitHub Copilot Chat과 통합하여 Rails 앱에 AI 기능을 추가할 수 있습니다. VS Code에 Copilot이 설정되어 있다면, VS Code Extensions Marketplace에서 ‘Copilot MCP Server’를 설치합니다.

  1. Ctrl + Shift + P를 눌러 검색창을 열고 ‘MCP’를 검색합니다.

  2. ‘MCP: Add Server’ 옵션을 선택하고, 목록에서 ‘HTTP Option’을 클릭한 후 Rails MCP 경로를 입력합니다.

이제 Rails MCP 서버가 Copilot Chat에 연결되었습니다. Copilot Chat을 열고 AI 기반 프롬프트를 통해 Rails 애플리케이션에서 직접 CRUD 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 번역을 생성하고 원하는 언어로 즉시 결과를 얻을 수 있습니다.

결론

이 과정을 통해 우리는 Model Context Protocol(MCP)과 GitHub Copilot Chat을 사용하여 기존의 Rails 앱을 AI 기반 경험으로 얼마나 쉽게 전환할 수 있는지 확인했습니다. 간단한 번역 앱으로 시작했지만, Rails는 견고한 기반을 제공했고, MCP는 앱의 기능을 AI-Ready 도구로 노출했으며, Copilot Chat은 자연어를 Rails 앱 내의 실제 액션으로 변환했습니다. 이러한 변화는 애플리케이션 구축 방식에 대한 우리의 생각을 바꿉니다. Rails는 더 이상 단순히 HTML이나 API를 제공하는 것을 넘어, LLM 및 개발자 도구와 함께 작동할 수 있는 AI-네이티브 플랫폼이 되고 있습니다. AI 기반 번역 서비스, 스마트 전자상거래 플랫폼, 실시간 AI 채팅 시스템, 그리고 Rails 위에 구축된 지능형 대시보드 및 어시스턴트 등 그 가능성은 무궁무진합니다. 물론, Rails 앱을 AI-Ready로 만들 때 보안은 최우선 과제로 남아 있어야 합니다. 민감한 엔드포인트에 대한 인증 및 권한 부여 추가, 오용 방지를 위한 속도 제한, LLM 또는 백엔드 로직에 전달하기 전 사용자 입력 유효성 검사 및 정제, 신뢰할 수 있는 에이전트(예: Copilot)만 MCP 서버에 접근할 수 있도록 환경 기반 접근 제어를 사용하는 것이 중요합니다. 결론적으로, Rails 앱은 이제 안전한 웹 애플리케이션이자 AI 백엔드로서 개발자가 만들 수 있는 한계를 뛰어넘는 영감과 인상을 줄 준비가 되었습니다. Rails의 미래는 단순히 풀스택이 아니라, 설계부터 안전하게 AI-Ready인 것입니다.

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