Task Master AI MCP
최근 AI 기반 개발 생산성을 획기적으로 향상시켜주는 도구로 떠오른 MCP(Multi-Component Prompting). 이번 영상에서는 MCP와 TaskMaster AI를 활용한 실제 프로젝트 구축 과정을 상세히 소개합니다.
📌 핵심 요약
MCP 개요 및 문제의식
- MCP는 AI 주도 개발에서 핵심 도구로 자리잡았으나, 실무 적용법에 어려움을 겪는 개발자들이 많음.
- 영상에서는 Task Master 시스템과 MCP 연동 방법을 소개.
TaskMaster AI 작동 방식
- PRD(기획서)를 기반으로 작업(Task) 목록 자동 생성 및 복잡도 분석.
- 복잡한 작업은 자동으로 서브태스크로 세분화됨.
실습 예제: 텍스트 배틀 게임
- '텍스트 배틀'이라는 AI 전투 게임을 구현.
- 캐릭터 생성 및 전투 시스템을 AI 판정 기반으로 구성.
설치 및 초기 설정
npm install taskmaster-ai→taskmaster init명령어로 설치..env설정 및 샘플 PRD 파일 자동 생성.
PRD 구조 자동 생성
- AI가 게임 개요, 주요 기능, 기술 스택(Next.js + Supabase)을 포함한 PRD 구조 자동 완성 및 수정.
15개 작업(Task) 자동 분해
- PRD를 기반으로 15개 작업으로 세분화.
- 작업 간 우선순위 및 종속성 관리 가능.
복잡도 분석 → 서브태스크 분할
- 작업 난이도 점수화 및 복잡한 작업 자동 분할.
- 예: 'AI 판정 시스템' → 5개 서브태스크 생성.
MVP 범위 설정 및 자동 구조 생성
- MVP에 필수 작업만 필터링하여 집중 개발.
- Next.js + Supabase 기반 프로젝트 구조를 프롬프트 한 줄로 자동 구성.
Supabase 연동 및 DB 스키마 자동 구성
- Supabase MCP를 통해 API 키, 환경변수 설정, 테이블 생성, 보안 정책까지 자동화.
MCP의 중요성과 강의 예고
- AI 활용 여부에 따른 생산성 격차가 커질 시대.
- 5월 8일 MCP 강의 런칭 예정 (설명란 구독자 쿠폰 제공).
결론
이번 영상은 단순한 데모를 넘어, AI 기반 테스크 관리와 실전 개발 자동화의 미래를 보여준 사례입니다.
AI와 협업하는 개발자가 되고 싶은 분들은 MCP 학습을 절대 놓치지 마세요.
@mgkick