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올리브영 테크블로그Visual Studio Code를 Cursor처럼? Amazon Q로 AI 코딩 환경 업그레이드하기
올리브영이 Visual Studio Code + Amazon Q + MCP 조합으로 Cursor의 기능을 재현하며 익숙한 IDE 환경 유지
AI 요약
Context
Cursor는 강력한 AI 코딩 기능을 제공하지만 높은 리소스 사용량과 유료 플랜 의존성이 있어 전사 도입이 어려웠다. 개발자들은 익숙한 Visual Studio Code 환경을 유지하면서도 Cursor 수준의 AI 기능을 원했다.
Technical Solution
- Amazon Q 확장 프로그램을 Visual Studio Code에 설치하여 기본 AI 채팅 기능 통합
- desktop-commander MCP(Model Context Protocol) 서버를 Smithery.ai에서 가져와 파일 생성·이동·라이브러리 설치 등 파일 시스템 제어 기능 추가
- MCP 도구 관리 인터페이스에서 신뢰할 수 있는 도구(예: Move file)를 "Always Allow"로 설정하여 사용자 승인 단계 제거
- .amazonq/rules 폴더에 마크다운 파일로 사용자 정의 Rule을 작성하여 AI의 응답 톤·형식·준수사항 지정
- .context-memory 폴더를 프로젝트 루트에 생성하고 작업 내용을 YYYY-MM-DD_HH-MM-SS_작업요약.md 형식으로 저장하여 메모리 뱅크 구현
Key Takeaway
AWS 생태계에서 개발하는 팀은 익숙한 IDE를 유지하면서 MCP, Rule, Memory Bank 세 가지 기능으로 AI의 컨텍스트 이해도를 높이고 할루시네이션을 방지할 수 있으며, 이는 AI 도구 도입 시 기존 워크플로우 보존과 기능 확장 사이의 균형을 맞추는 실질적인 접근 방식이다.
실천 포인트
AWS 환경에서 Visual Studio Code를 사용하는 팀에서 Amazon Q의 MCP를 desktop-commander로 설정하고 Rule과 .context-memory 폴더를 함께 운영하면, 파일 작업의 자동화와 AI의 맥락 이해도를 동시에 확보하여 Cursor 대비 자유도 높은 AI 개발 환경을 구성할 수 있다.