오늘 아침 2025년 말 Juejin 선정 요약본을 2025년 AI 공정 신추세(AI工程新趋势) 기사와 8월 및 10월 GitHub 트렌딩 요약본과 함께 읽으며 깊이 파고들었는데, 마침내 명확해진 사실이 하나 있습니다. 선정 스코어카드(picking scorecards)는 여전히 밀리초 단위의 자동 완성 지연 시간(autocomplete latency), 응답 속도 등급(response speed tier), 자율 에이전트 능력 별점(autonomous agent capability star count), 보안 및 SOC2 별점(security and SOC2 star count), 팀 협업 별점(team collaboration star count) 등 2024년의 동일한 축(axes)들을 출력하고 있다는 점입니다. 반면 커뮤니티가 실제로 배포하고 있는 기반 기질(underlying substrate)은 Model Context Protocol (MCP) 레이어와 supermemory 및 mem0와 같은 메모리 레이어(memory-layer) 프로젝트들인데, 이 중 어느 것도 스코어카드의 행(row)으로 나타나지 않습니다. 6개월 전이었다면 이런 글을 쓰지 않았겠지만, Cursor와 Claude Code, Trae, Windsurf 사이의 우열을 가려줄 그 행이 또 다른 분기의 소수점 단위 정밀 보도 아래 묻혀버리기 전에 이 글을 남기고 싶습니다.

저를 결정적으로 자극한 것은 8월 트렌딩 리스트가 Archon(Claude Code, Cursor, Windsurf 간에 프로젝트 컨텍스트를 공유하기 위한 MCP 서버), Claude Code Router, Serena로 시작했다는 점과, 10월 리스트가 Agent-S, claude-cookbooks, supermemory, TradingAgents-CN으로 시작했다는 점을 발견한 것이었습니다. 반면 12월 순위는 5가지 축을 기준으로 Tencent CodeBuddy 9.6, Sourcegraph Cody 8.2, Replit Ghostwriter 8.0, Codeium 7.8을 기록했습니다. AI 공정 신추세(AI工程新趋势) 기사는 MCP 보급(Model Context Protocol spread)을 올해를 정의하는 트렌드 중 하나로 꼽았습니다. 공정하게 말하자면, 테스트 코퍼스(test corpus)가 공개되지 않기 때문에 정확한 소수점 점수들을 그대로 믿지는 않지만, 이러한 구조적 대치 상태가 아침 내내 제 머릿속을 떠나지 않았습니다. 선정 스코어카드에는 MCP 지원을 위한 행이 추가되지 않았지만, 트렌딩 리스트는 MCP 서버들이 장악하고 있습니다.

제가 지적하고 싶은 메타 패턴(meta-pattern)은, 2025년 말의 선정 요약(picking roundups)과 GitHub 트렌딩 요약(trending recaps)이 이제 동일한 스택의 서로 다른 계층을 측정하고 있으며, 선정 스코어카드(picking scorecard)에는 이 둘 사이를 연결할 행(row)이 없다는 점입니다. Cursor 1.7은 MCP 지원을 추가했습니다. Claude Code는 MCP를 기반으로 구축되었습니다. Windsurf는 MCP를 통해 경로를 지정합니다. Trae는 MCP를 기반으로 구축되었습니다. Codex CLI는 MCP 레이어(layer)와 함께 출시됩니다. GitHub Copilot은 Copilot Chat 및 PR 요약(PR summaries)을 중심으로 조용히 재배치되어 왔으나, 이는 제가 오늘 아침 읽은 스코어카드에는 거의 나타나지 않았습니다. 솔직히 저는 도구를 SOC2 축으로 점수 매기고 MCP 호환성 축을 무시하는 그 어떤 AI 도구 순위도 다소 회의적입니다. 왜냐하면 SOC2 열(column)은 조달(procurement) 측면을 평가하는 것이고, MCP 열은 통합(integration) 측면을 평가하는 것이며, 엔지니어들은 이제 통합 측면을 보고 채용하기 때문입니다. 선정 스코어카드에 나타나는 트렌딩 프로젝트들은 1년 전 자동 완성(autocomplete) 경쟁에서 승리하여 MCP에서 경쟁할 필요가 없었던 것들입니다. 트렌딩 프로젝트임에도 나타나지 않는 것들 — Archon, Claude Code Router, supermemory, Graphiti, AGENTS.md, Agent-S — 은 선정 요약(picking roundups)에 이를 평가할 행이 없는 것들입니다.

제가 남기고 싶은 실질적인 시사점은, 2025년 말의 Juejin 선정 요약(picking roundups)이 두 가지 좁은 용도로는 여전히 유용하지만, 이번 분기에 대부분의 엔지니어들이 조용히 시도하고 있는 세 번째 용도로는 유용하지 않다는 것입니다. 이 요약들은 카테고리별 선정(per-category pick)에는 능숙합니다. 왜냐하면 2025年度盘点(2025년 연간 결산)에서 명확한 범용 어시스턴트(general-assistant) 선정 항목을 제시했고, 12월 순위에서는 명확한 코딩(coding) 선정 항목을 제시했기 때문입니다. 또한 대안 조사(alternative-survey) 작업에도 유용합니다. Windsurf, Trae, Codex CLI, Antigravity, Kiro 등을 길게 훑어보는 과정은 만약 당신이 이 중 어느 것도 들어본 적이 없다면 진정으로 도움이 됩니다. 하지만 에이전트 런타임 기질(agent-runtime substrate) 문제에는 적합하지 않습니다. 실제 워크플로에 어떤 MCP 인식 백엔드(MCP-aware backend)를 결합해야 하는지 알려줄 행이 스코어카드에 없기 때문이며, 트렌딩 리스트는 기질(substrate)이 프론트엔드(frontend)보다 더 중요하다는 점은 알려주지만, 어떤 프론트엔드와 결합해야 하는지는 알려주지 않습니다. 저는 Archon이나 Claude Code Router를 Cursor나 Claude Code만큼 스트레스 테스트(stress-tested) 해보지 않았기에, 이들을 과대평가하거나 과소평가하기 전에 실제로 한 분기 동안 연결하여 사용해보고 싶습니다. 하지만 분기별 리뷰가 1년 내내 이어지는 동안 선정 스코어카드에 MCP 행이 추가되지 않았다는 사실 자체가 구조적인 신호(structural tell)입니다.

저는 3개월 후에 다시 평가하겠습니다. 지난번에 제가 코딩에는 주로 Cursor와 Claude Code를, 그 외의 모든 것에는 ChatGPT를 사용한다고 말했을 때와 현재 제가 처한 상황은 거의 비슷합니다. 달라진 점은, 이제 저는 선정 요약(picking roundups)을 어떤 MCP 인식(MCP-aware) 도구들이 가장 완성도 높게 출시되었는지를 보여주는 목록으로 읽고, GitHub 트렌딩 요약(GitHub trending recaps)을 에이전트 런타임 기질(agent-runtime substrate)이 어떤 모습인지 보여주는 진실의 원천(source of truth)으로 읽는다는 것입니다. 저는 다음 세대의 요약본들이 MCP 지원을 아무도 필요로 하지 않는 열(column)로 취급하여 제외하거나, 아니면 다른 조건이 동일한 도구들 사이에서 우열을 가리는 행(row)으로 만들 것이라고 예상합니다. 6개월 정도 지나면 선정 스코어카드에 MCP 행이 추가되거나, 아니면 에이전트 런타임 프로젝트들이 자체적인 소비자용 AI 코딩 도구를 출시하여 Cursor와 Claude Code를 자신들의 IDE 프런트엔드로 재흡수할 것이라고 예상합니다. 이 중 어느 쪽이 먼저 움직이느냐가, 기존의 형식이 중요한 행이 이미 그 밑에서 벗어났다는 사실을 마침내 인지했는지를 저에게 알려줄 것입니다.