Claude 코드를 사용하여 검색 및 지원이 가능한 MCP 서버를 구축했습니다. 빌드 과정과 배울 점을 공유합니다.

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안녕하세요! 제가 Claude의 도움을 받아 만든 흥미로운 프로젝트에 대해 이야기해 드리고자 합니다. 이 프로젝트는 'MCP(Multi-Client Platform) 서버'입니다.

이 서버의 핵심 기능은 사용자가 원하는 직무 정보를 검색하고, 그 정보에 맞춰 지원하는 과정을 자동화할 수 있게 하는 것입니다. 즉, Claude가 마치 구직자처럼 작동하게 만든 것이죠.

처음에는 이 아이디어를 구현하기 위해 많은 시간을 들였고, 특히 Claude를 어떻게 '도구'로 활용하여 복잡한 워크플로우를 만드는지에 초점을 맞췄습니다. 처음부터 모든 것을 직접 코딩하는 것은 쉽지 않았지만, Claude가 제공하는 코드 스니펫과 구조적 제안 덕분에 개발 속도가 매우 빨라졌습니다.

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구체적인 빌드 과정은 다음과 같습니다. 먼저, 기본적인 서버 프레임워크를 설정했습니다. 이 부분은 일반적인 백엔드 지식으로 해결할 수 있었습니다. 하지만 '검색 및 지원' 로직을 구현하는 단계에서 어려움을 겪었습니다.

제가 Claude에게 요청한 것은 단순히 코드를 짜달라는 것이 아니었습니다. 저는 다음과 같은 역할을 기대했습니다:

1. 정보 추출 (Information Extraction): 웹페이지나 문서에서 특정 직무 정보(예: 회사 이름, 요구 역량, 마감일)를 정확하게 뽑아내는 기능.
2. 논리적 판단 (Logical Reasoning): 사용자의 프로필과 채용 공고의 요구 사항을 비교하여 '지원 가능성'을 판단하는 로직.
3. 작업 실행 (Action Execution): 실제로 지원서 제출 버튼을 누르거나, 커버레터 초안을 작성하는 등의 액션을 취하는 부분.

Claude는 이 세 가지 기능을 통합할 수 있는 구조를 제안해 주었고, 저는 그 코드를 기반으로 서버의 API 엔드포인트를 구축했습니다. 특히 Claude가 제시한 '프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)' 방식은 매우 유용했습니다. 여러 단계의 추론을 순차적으로 거치게 하여 최종 결과물의 품질을 높이는 구조를 설계하는 데 큰 도움을 받았습니다.

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결과적으로, 이 MCP 서버는 다음과 같은 기능을 수행합니다:

• 직무 검색: 특정 키워드나 산업군을 입력하면 관련 채용 공고 목록을 가져옵니다. (외부 API 연동)
• 정보 분석 및 필터링: 각 공고의 텍스트를 분석하여 필수 자격 요건과 보유 역량을 매칭하고, 지원 점수를 산출합니다.
• 자동화된 지원 준비: 사용자의 기존 데이터를 바탕으로 맞춤형 커버레터를 작성하고, 필요한 정보를 정리하여 '지원 준비 완료' 상태로 만듭니다. (실제 제출은 사용자 승인 필요)

이 프로젝트를 진행하면서 제가 배운 가장 큰 교훈은 다음과 같습니다.
첫째, AI는 단순한 코드 생성기가 아니라, 아키텍트입니다. Claude에게