Video: 내가 사용해 본 가장 유용한 MCP 서버 😎
Channel: 노마드 코더 Nomad Coders
Duration: 8m 24s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
Taskmaster AI는 Cursor, Windsurf 또는 VS Code와 같은 코드 편집기를 AI 프로젝트 관리자로 바꿔주는 MCP 서버입니다. 그리고 이 소프트웨어는 무료 오픈 소스이므로, 오늘은 여러분께 사용법, 작동 방식, 그리고 설정 방법을 보여드리겠습니다. Taskmaster는 인공지능에게 무언가를 요청할 때 많은 사람들이 겪는 문제를 해결해 줍니다. 때때로 심한 환각 증세를 보이기도 합니다. 수정해서는 안 되는 코드를 수정합니다. 기존 코드를 재사용하지 않습니다 . 이미 존재하는 것을 재발명하려 들거나, 사용해서는 안 될 라이브러리를 사용하는 등의 문제가 있습니다 . 기본적으로 지시사항을 제대로 따르지 않습니다. 이 모든 문제에 대한 해결책은 단 한 단어, 바로 ' 맥락'입니다. AI 모델의 성능은 제공하는 맥락에 따라 달라집니다. 더 많은 맥락 정보를 제공할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 즉, AI를 사용하여 완료하려는 작업이 있을 때마다 추가하려는 기능, 구현 방법, 예상 출력 결과 등을 자세히 설명하는 매우 상세한 프롬프트를 작성해야 합니다.

하지만 솔직히 말해서, 우리 대부분은 문제 풀이보다는 코딩에 시간을 보내는 것을 더 좋아합니다 . 바로 이때 Taskmaster가 등장합니다. Taskmaster는 여러분의 프로젝트 아이디어를 받아들여, 훌륭한 프로젝트 관리자처럼 프로젝트를 더 작은 작업들로 나누어 줍니다. 그것들을 우선시할 것입니다. 이 프로그램은 해당 작업의 복잡성을 파악하기 위해 연구를 진행하고, 큰 작업을 더 작은 작업으로 나누어 주기도 합니다. 또한 다른 작업으로 인해 진행이 막힌 작업과 다음에 집중해야 할 작업을 보여줍니다. 이것은 두 가지 이유에서 아주 좋습니다. 첫째, 문맥 문제를 해결합니다. Taskmaster는 프로젝트의 모든 작업에 대해 매우 구체적이고 상세한 지침 세트를 생성합니다. 따라서 인공지능은 무엇을 해야 하는지, 어떻게 해야 하는지, 그리고 완성된 작업이 어떤 모습인지 정확히 알게 될 것입니다. Taskmaster의 작업 형식은 매우 효과적이어서, 어떤 작업을 Corser나 Windsorf에 맡기면 해당 작업이 완전히 실패하는 것을 직접 목격했습니다.

이 프로그램은 아무런 수정 없이 첫 시도에 작업을 완료합니다 . 둘째로, 프로젝트 관리자가 당신의 아이디어를 더 작은 작업으로 나누고 코딩을 시작하기 전에 프로젝트를 계획해 주는 것이 정말 도움이 됩니다. 이렇게 하면 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 다음에 무엇을 해야 할지 알게 되고, 완료 진행률 표시줄이 늘어나는 것을 보면서 프로젝트를 끝낼 동기를 얻을 수 있습니다. 개발자들은 대부분 코딩을 최대한 빨리 시작하고 싶어 하기 때문에 계획을 세우는 경우가 드뭅니다. 하지만 장기적으로 보면 분명히 이득이 되는 일입니다 . "나무를 베는 데 6시간이 주어진다면, 나는 처음 4시간은 도끼를 가는 데 쓰겠다"라고 아브라함 링컨이 말했지만, 어떤 개발자도 그렇게 말한 적은 없을 겁니다. 자, 이제 Taskmaster MCP 서버를 설치하고 프로젝트에서 초기화하는 방법을 보여드리겠습니다. 여기 제 멋진 SAS 프로젝트라는 예제 프로젝트가 있는데, 완전히 비어있지는 않습니다. 이미 파일이 몇 개 들어있습니다.

그럼 이유를 설명해 드리겠습니다. 이 프로젝트는 Super Plate를 사용하여 제작되었습니다. Superplate는 개발자가 프로젝트를 더 빠르게 구축하고 완료할 수 있도록 도와주는 코드 템플릿, 즉 보일러플레이트입니다. 슈퍼 플레이트는 여러분의 프로젝트를 위한 출발점으로, 지루한 부분들이 모두 이미 설정되어 있습니다. 따라서 프로젝트를 만들 때는 아이디어를 구현하는 데에만 집중할 수 있습니다 . 지루한 작업이라는 것은 로그인, 회원가입, 이메일 인증, 비밀번호 찾기, 다크 모드, 번역, 서비스 약관 페이지, 블로그, 사용자 프로필, 아바타 업로드, 결제, 테스트, 분석, 채널 토크, 이메일 등과 같은 기능을 의미합니다. 이 플랫폼은 Superbase, Remix, Chat, Tailwind CSS, TypeScript 및 기타 여러 고품질 패키지를 사용하여 뛰어난 디자인과 성능을 자랑하는 상용 앱을 구축할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 superaplate.com에서 확인하시거나, 이 영상을 시청하신 후 설명란에 있는 링크를 클릭하시면 됩니다.

자, 그럼 Taskmaster를 시작해 보겠습니다. 먼저 Taskmaster MCP 서버를 설치해야 합니다 . MCP 서버가 무엇인지 모르신다면 , 제가 MCP 서버에 대해 자세히 설명해 드린 관련 영상을 확인해 주세요. 코드 편집기에서 MCP 설정으로 이동하여 MCP 구성 파일을 연 후, Taskmaster 서버를 MCP 서버 목록에 추가해야 합니다. Taskmaster는 추론에 cloth를 사용하기 위해 anthropic API 키가 필요하며, 선택적으로 perplexity, geminy 또는 openAI를 사용하기 위한 API 키도 필요합니다. 따라서 작업의 복잡성을 파악하려고 할 때 연구를 수행할 수 있습니다. 서버 설치가 완료되고 MCP 설정에서 서버가 활성화된 것을 확인한 후, 채팅 창을 열어 에디터 에이전트에게 태스크 마스터를 초기화해달라고 요청할 수 있습니다. 그러면 tasks 폴더, taskmaster용 구성 파일 및 편집기 에이전트용 규칙 파일이 생성됩니다. scripts라는 폴더 안에 example prdxt라는 파일이 있습니다 .

prd는 제품 요구사항 문서를 의미합니다 . 이는 여러분이 만들고자 하는 제품을 설명하는 문서입니다. Taskmaster가 작업 목록을 생성하기 위해 사용하는 기능입니다 . PRD를 직접 작성하거나 AI에게 예시 PRD 템플릿을 사용하여 필요한 모든 질문을 제시하고 작성하도록 요청할 수 있습니다. 이 부분은 매우 중요합니다. 무엇을 만들고 싶은지, 그리고 프로젝트의 각 기능이 어떻게 작동해야 하는지에 대해 매우 구체적으로 설명해야 합니다. 생성된 PRD 파일은 scripts 폴더 안에 PRD.txt라는 이름으로 저장되어야 합니다. 작업이 완료되면 AI에게 PRD를 분석하도록 요청할 수 있으며, 그러면 AI가 작업 목록을 생성해 줍니다. 이제 원하시면 채팅 창에서 작업을 관리할 수 있습니다 . 하지만 저는 콘솔 유저라서 메시지를 작성하는 것보다 명령어를 작성하는 데 시간이 덜 걸립니다. 그래서 저는 작업을 시각화하고 관리하기 위해 Taskmaster CLI를 설치할 것입니다. CLI를 설치하고 EMB 파일에 API 키를 추가한 후에는 taskmaster list 명령을 실행하여 작업 목록을 시각화할 수 있습니다.

여기서는 프로젝트 진행 상황, 작업 목록, 상태, 우선순위, 종속성 등을 보여주는 대시보드를 확인할 수 있습니다. 작업 마스터를 사용하면 다음에 어떤 작업을 해야 하는지 확인할 수 있습니다. 그러면 작업에 대한 정보와 구현 세부 정보를 확인할 수 있습니다. 여기서 사람들이 구현 세부 정보를 복사해서 채팅창에 붙여넣고 AI가 모든 작업을 처리하도록 하는 것을 본 적이 있습니다. 추천하진 않지만, 하셔도 됩니다. 보시다시피, 제가 다음에 착수해야 할 작업은 인증 작업입니다. 다행히 저는 슈퍼 플레이트를 사용하고 있어서 그 부분은 이미 해결되어 있습니다. 그래서 저는 taskmaster 명령어로 작업 ID를 사용하여 상태를 설정하고 작업을 완료로 표시할 수 있습니다. 또는 MCP 서버도 설치되어 있으므로 채팅창을 통해 직접 처리해 달라고 요청할 수도 있습니다 제 생각에 가장 멋진 점은 태스크마스터가 복잡한 작업을 더 작은 작업으로 나눌 수 있다는 것입니다. 어떻게 되는지 한번 봅시다. 이 명령을 통해 작업 관리자는 복잡성을 분석합니다.

Taskmaster는 각 작업을 AI를 사용하여 분석하고 난이도를 예측합니다. 이 작업이 완료되면 작업 관리자 복잡성 보고서를 실행할 수 있습니다. 보고서에는 복잡성 순으로 정렬된 작업 목록과 각 작업에 대해 생성해야 하는 하위 작업 수에 대한 제안이 표시됩니다. 결과가 만족스럽지 않다면, Taskmaster Analyzer Complexity Dash Research 명령어를 실행하여 새로운 복잡성 보고서를 생성할 수 있습니다. 이 보고서는 연구 모드를 사용하여 작업 의 복잡성을 보다 정확하게 추정하고 더 적절한 하위 작업 수를 제안합니다 . 연구 모드를 사용하려면 퍼플렉시티 제미니 또는 오픈 키를 제공해야 합니다. 새 보고서가 만족스러우면 taskmaster expand 명령어를 작업 ID와 함께 사용하여 작업을 하위 작업으로 확장하거나 taskmaster expand-all 명령어를 실행하여 모든 작업을 확장할 수 있습니다. 그 작업이 완료되면 Taskmaster Next를 다시 실행하여 다음에 작업해야 할 작업이 하위 작업으로 나뉘어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

하위 작업 ID와 함께 taskmaster show 명령을 실행하면 해당 하위 작업의 구현 세부 정보를 확인할 수 있으며, 필요한 경우 이 정보를 AI에 전달할 수 있습니다. 그게 다입니다. 다음 작업을 살펴보고, 하위 작업을 파악하고, 하나씩 실행하는 흐름에 익숙해지면 프로젝트를 얼마나 빨리 완료할 수 있는지, 그리고 진행률 표시줄이 채워지는 것을 보는 것이 얼마나 뿌듯한지 놀라게 될 것입니다. 별것 아닌 것처럼 보일지 몰라도, 이렇게 프로젝트를 나누어 진행하면 훨씬 쉽게 끝낼 수 있고 동기 부여도 유지할 수 있다는 걸 믿으세요. 하위 작업들이 매우 작다 보니, 하나 더, 또 하나, 또 하나, 계속해서 실행하고 싶어지다 보면 어느새 작업이 끝나 있는 것을 발견하게 됩니다. 원하시면 작업 폴더에서 각 작업과 하위 작업을 일반 텍스트 파일로 확인할 수 있습니다. 그리고 이것들은 거의 일련의 지침과 같기 때문에 채팅 창에서 사용하여 AI가 작업을 더 잘 완료하는 데 필요한 모든 맥락을 제공할 수 있습니다 .

그게 다입니다. 이제 당신에게는 전담 AI 프로젝트 관리자가 있습니다. 정말 멋지지 않나요 ? 참고로, 이 영상에서 보여드린 모든 작업, 즉 PRD 분석, 작업 생성, 두 가지 복잡도 보고서 작성, 조사, 작업 확장 등에 소요된 비용은 엔트로피 크레딧 60센트 와 퍼플렉시티 크레딧 5센트였습니다. 시청해 주셔서 감사합니다. Taskmaster에 대해 어떻게 생각하시는지 댓글로 알려주세요 . 지루한 제작 과정을 피하고 아이디어를 최단 시간 내에 완성하고 싶다면 슈퍼 플레이트를 확인해 보세요. [음악]