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- Add Korean locale to i18n configuration - Add Korean translations for all UI strings - Add Korean content for articles, docs, FAQ, and manifesto - Update generated metadata with Korean locale support 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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‎content/articles/ko/getting-started-with-ai-coding.mdx‎

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2+
title: 'AI 코딩 시작하기: 종합 가이드'
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description: 'IDE, CLI 및 코딩 생산성을 높이는 데 필요한 필수 도구를 사용하여 첫 번째 AI 기반 개발 환경을 설정하는 방법을 알아보세요.'
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date: '2025-01-15'
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7+
AI 기반 코딩 도구의 등장은 개발자가 코드를 작성, 디버깅 및 유지보수하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 경험이 풍부한 엔지니어이든 코딩 여정을 막 시작했든, 개발 워크플로우에 AI를 통합하면 생산성과 코드 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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## AI 코딩이 중요한 이유
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전통적인 코딩은 모든 줄을 수동으로 작성하고, 문서를 찾아보고, 시행착오를 통해 디버깅하는 것을 포함합니다. AI 코딩 어시스턴트는 다음을 통해 이 패러다임을 변화시킵니다:
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- 컨텍스트를 이해하는 지능형 자동 완성 제공
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- 자연어 설명에서 보일러플레이트 코드 생성
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- 프로덕션에 도달하기 전에 버그 포착
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- 복잡한 코드를 평이한 언어로 설명
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- 최적화 및 모범 사례 제안
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## IDE 선택하기
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IDE 선택은 AI 코딩에 매우 중요합니다. 가장 인기 있는 두 가지 옵션은 다음과 같습니다:
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### Cursor
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AI 페어 프로그래밍을 위해 처음부터 구축되었습니다. Cursor는 네이티브 AI 채팅, 인라인 편집 및 코드베이스 전체 이해를 제공합니다. 워크플로우의 모든 측면에 AI를 깊이 통합하고 싶은 개발자에게 가장 적합합니다.
26+
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### VS Code + 확장 프로그램
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익숙한 VS Code 인터페이스를 GitHub Copilot, Codeium 또는 Tabnine과 같은 AI 확장 프로그램과 결합합니다. 기존 설정을 유지하면서 AI 기능을 추가하고 싶은 개발자에게 가장 적합합니다.
30+
31+
## 첫 번째 AI 코딩 환경 설정하기
32+
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시작하는 단계별 가이드입니다:
34+
35+
### 1. IDE 선택하기
36+
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Cursor 또는 선호하는 AI 확장 프로그램이 있는 VS Code를 다운로드하고 설치합니다.
38+
39+
### 2. API 키 구성하기
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대부분의 AI 코딩 도구는 OpenAI, Anthropic 또는 DeepSeek과 같은 제공업체의 API 키가 필요합니다. 계정에 가입하고 키를 생성합니다.
42+
43+
### 3. 간단한 작업으로 연습하기
44+
45+
AI 에이전트에게 간단한 함수 생성, 코드 스니펫 설명 또는 기존 코드 개선 제안을 요청하는 것으로 시작합니다.
46+
47+
## 다음 단계
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49+
기본 AI 코딩에 익숙해지면 더 나은 코드 생성을 위한 프롬프트 엔지니어링 및 CI/CD 파이프라인에 AI 통합과 같은 고급 주제를 탐색합니다.
50+
51+
AI 코딩 생태계는 빠르게 발전하고 있습니다. [AI Coding Stack](/ai-coding-stack) 문서를 통해 최신 도구 및 모범 사례를 최신 상태로 유지하세요.
52+

‎content/articles/ko/mcp-servers-explained.mdx‎

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title: 'MCP 서버 이해하기: AI 컨텍스트의 미래'
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description: '모델 컨텍스트 프로토콜 서버에 대한 심층 분석, 작동 방식, 그리고 프로젝트를 진정으로 이해하는 지능형 AI 코딩 어시스턴트를 구축하는 데 중요한 이유.'
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date: '2025-01-10'
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모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버는 AI 에이전트가 외부 도구, 데이터 소스 및 API와 상호 작용하는 방식의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이들은 격리된 AI 모델을 프로젝트를 진정으로 이해하는 컨텍스트 인식 코딩 동반자로 변환하는 연결 조직입니다.
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## MCP란 무엇인가?
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모델 컨텍스트 프로토콜은 Anthropic에서 개발한 개방형 표준으로, AI 에이전트가 외부 데이터 소스 및 도구에 안전하게 연결할 수 있게 합니다. MCP 서버를 AI 에이전트에 초능력을 부여하는 특수 어댑터로 생각해보세요—데이터베이스에서 읽기, 웹 검색, API와 상호 작용, 파일 시스템 액세스 등이 가능합니다.
12+
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각 도구에 대해 사용자 정의 코드가 필요한 전통적인 API 통합과 달리, MCP는 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 이는 MCP 호환 AI 에이전트가 사용자 정의 통합 작업 없이 모든 MCP 서버를 사용할 수 있음을 의미합니다.
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## MCP 서버 작동 방식
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MCP 서버는 세 가지 핵심 기본 요소를 노출하는 경량 프로세스입니다:
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### 리소스
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AI가 읽을 수 있는 컨텍스트 및 데이터입니다. 예를 들어, 파일 시스템 MCP 서버는 프로젝트 파일을 리소스로 노출합니다.
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### 도구
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AI가 수행할 수 있는 작업입니다. 웹 검색 MCP는 검색 도구를 노출할 수 있고, 데이터베이스 MCP는 쿼리 실행 도구를 제공할 수 있습니다.
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### 프롬프트
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AI를 안내하는 템플릿화된 상호 작용입니다. 여기에는 도구별 모범 사례 또는 일반적인 워크플로우가 포함될 수 있습니다.
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## 인기 있는 MCP 서버
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MCP 생태계는 빠르게 성장하고 있습니다. 필수 서버는 다음과 같습니다:
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- **Filesystem** - 로컬 파일 및 디렉토리 액세스
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- **Playwright** - 브라우저 자동화 및 웹 스크래핑
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- **Context7** - 최신 라이브러리 문서
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- **PostgreSQL** - 데이터베이스 쿼리 및 스키마 검사
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- **GitHub** - 저장소 관리 및 코드 검색
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- **Brave Search** - 실시간 웹 검색 기능
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## AI 코딩에 MCP가 중요한 이유
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MCP 이전에는 AI 코딩 어시스턴트가 본질적으로 개발 환경에 맹목적이었습니다. 훈련 데이터를 기반으로 코드를 생성할 수는 있었지만, 실제 프로젝트 구조에 액세스하거나 구성 파일을 읽거나 개발 도구와 상호 작용할 수 없었습니다.
45+
46+
MCP는 이를 근본적으로 변화시킵니다. MCP 서버를 사용하면 AI 에이전트가 다음을 수행할 수 있습니다:
47+
48+
- 파일 시스템 액세스를 통해 전체 코드베이스 구조 이해
49+
- 사용 중인 라이브러리의 최신 문서 조회
50+
- 데이터 모델을 이해하기 위한 데이터베이스 쿼리 실행
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- 특정 문제에 대한 최신 솔루션을 웹에서 검색
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- 커밋 기록을 이해하기 위해 Git 저장소와 상호 작용
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## MCP 시작하기
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대부분의 최신 AI 코딩 도구는 이제 MCP를 지원합니다. 첫 번째 MCP 서버 설정은 일반적으로 다음을 포함합니다:
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58+
### 1. MCP 서버 선택하기
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파일 시스템 또는 웹 검색 MCP 서버와 같은 간단한 것으로 시작합니다.
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### 2. 서버 설치하기
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대부분의 MCP 서버는 npm 패키지 또는 Python 모듈로 배포됩니다. 선택한 서버의 설치 지침을 따릅니다.
65+
66+
### 3. IDE 구성하기
67+
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IDE 설정에 MCP 서버 구성을 추가합니다. 정확한 형식은 도구에 따라 다르지만, 일반적으로 서버의 명령과 필요한 인수를 지정하는 것을 포함합니다.
69+
70+
Claude Code의 구성 예시:
71+
72+
```json
73+
{
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"mcpServers": {
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"filesystem": {
76+
"command": "npx",
77+
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/your/project"]
78+
},
79+
"brave-search": {
80+
"command": "npx",
81+
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
82+
"env": {
83+
"BRAVE_API_KEY": "your-api-key-here"
84+
}
85+
}
86+
}
87+
}
88+
```
89+
90+
### 4. 통합 테스트하기
91+
92+
AI 에이전트에게 새로 연결된 도구를 사용하도록 요청합니다. 예를 들어, 파일 시스템 MCP를 설치한 경우 프로젝트에서 특정 파일을 읽도록 요청해보세요.
93+
94+
## MCP의 미래
95+
96+
MCP 생태계는 아직 초기 단계이지만 잠재력은 엄청납니다. 더 많은 개발자가 특수 도구 및 서비스를 위한 MCP 서버를 구축함에 따라, AI 에이전트는 점점 더 강력하고 컨텍스트 인식이 될 것입니다.
97+
98+
우리는 AI 코딩 어시스턴트가 IDE에서 클라우드 인프라에 이르기까지 개발 워크플로우의 모든 도구에 원활하게 액세스할 수 있는 미래로 나아가고 있습니다. MCP는 이 비전을 가능하게 하는 프로토콜입니다.
99+
100+
워크플로우에 적합한 통합을 찾으려면 [MCP 서버 디렉토리](/ai-coding-stack/mcp-servers)에서 사용 가능한 MCP 서버의 전체 카탈로그를 탐색하세요.
101+

‎content/docs/ko/getting-started.mdx‎

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title: '시작하기'
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5+
# 시작하기
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7+
AI Coding Stack은 AI 코딩 생태계를 위한 종합 디렉토리 및 메타데이터 저장소입니다. 이 가이드는 웹사이트를 사용하고 프로젝트에 기여하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
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## 스택 탐색하기
10+
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### 카테고리 탐색
12+
13+
[aicodingstack.io](https://aicodingstack.io)를 방문하여 다양한 AI 코딩 도구 카테고리를 탐색하세요:
14+
15+
- **IDEs** - AI 기반 통합 개발 환경 찾기 (VS Code, Cursor, TRAE)
16+
- **CLIs** - 명령줄 AI 코딩 어시스턴트 탐색 (Codex, Claude Code)
17+
- **Models** - 코딩용 대규모 언어 모델 비교 (Kimi K2, DeepSeek V3.1, GLM 4.5, Qwen3 Coder)
18+
- **Providers** - LLM API 제공업체 검토 (DeepSeek, Moonshot, SiliconFlow, OpenRouter)
19+
20+
### 도구 비교하기
21+
22+
웹사이트를 사용하여 다양한 도구를 나란히 비교하고, 기능, 기능 및 공식 문서 링크를 검토합니다.
23+
24+
## 메타데이터에 기여하기
25+
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AI Coding Stack은 커뮤니티에서 유지 관리됩니다. 매니페스트 파일에 새 도구를 추가하거나 기존 항목을 업데이트하여 기여할 수 있습니다.
27+
28+
### 매니페스트 이해하기
29+
30+
모든 도구 메타데이터는 `manifests/` 디렉토리 아래의 JSON 파일에 저장됩니다:
31+
32+
- `ides.json` - IDE 메타데이터
33+
- `clis.json` - CLI 도구 메타데이터
34+
- `models.json` - LLM 모델 메타데이터
35+
- `providers.json` - API 제공업체 메타데이터
36+
37+
### 새 도구 추가하기
38+
39+
1. 저장소 클론하기
40+
2. `manifests/`에서 적절한 매니페스트 파일 찾기
41+
3. 기존 스키마를 따라 항목 추가하기
42+
4. 모든 URL이 액세스 가능한지 확인하기
43+
5. Pull request 제출하기
44+
45+
### 매니페스트 스키마 예시
46+
47+
**IDEs/CLIs용:**
48+
```json
49+
{
50+
"name": "도구 이름",
51+
"id": "tool-id",
52+
"vendor": "벤더 이름",
53+
"description": "간단한 설명",
54+
"websiteUrl": "https://...",
55+
"docsUrl": "https://...",
56+
"latestVersion": "1.0.0"
57+
}
58+
```
59+
60+
**Models용:**
61+
```json
62+
{
63+
"name": "모델 이름",
64+
"vendor": "벤더",
65+
"id": "model-id",
66+
"size": "70B",
67+
"totalContext": 128000,
68+
"maxOutput": 4096,
69+
"pricing": {...},
70+
"urls": {...}
71+
}
72+
```
73+
74+
## 다음 단계
75+
76+
- [AI Coding Stack](/ai-coding-stack)을 탐색하여 도구 발견하기
77+
- `manifests/` 디렉토리를 확인하여 메타데이터 구조 확인하기
78+
- 자세한 기여 가이드라인을 위해 [CLAUDE.md](https://github.com/aicodingstack/aicodingstack.io/blob/main/CLAUDE.md) 읽기
79+
- 디렉토리 성장을 돕기 위해 첫 번째 기여 제출하기
80+

‎content/docs/ko/welcome.mdx‎

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title: '환영합니다'
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# 환영합니다
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AI Coding Stack 문서에 오신 것을 환영합니다. AI Coding Stack은 AI 코딩 생태계를 위한 종합 디렉토리 및 메타데이터 저장소입니다.
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9+
## AI Coding Stack이란?
10+
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AI Coding Stack은 두 가지 주요 목적을 제공합니다:
12+
13+
1. AI 코딩 도구를 발견하고 비교하기 위한 [aicodingstack.io](https://aicodingstack.io)의 공개 웹사이트
14+
2. 코딩 도구, 모델 및 플랫폼에 대한 큐레이션된 정보를 포함하는 커뮤니티 유지 관리 메타데이터 저장소
15+
16+
## 주요 기능
17+
18+
### 포괄적인 커버리지
19+
20+
여러 범주에 걸친 광범위한 AI 코딩 도구 탐색:
21+
- **IDEs** - AI 통합이 있는 통합 개발 환경
22+
- **CLIs** - 명령줄 AI 코딩 어시스턴트
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- **Models** - 코딩 작업에 최적화된 대규모 언어 모델
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- **Providers** - LLM API 제공업체 및 플랫폼
25+
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### 커뮤니티 주도
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28+
모든 메타데이터는 JSON 매니페스트 파일로 유지 관리되어 커뮤니티가 다양한 도구에 대한 정보를 기여, 업데이트 및 개선하기 쉽습니다.
29+
30+
### 쉬운 발견
31+
32+
직관적인 웹사이트 인터페이스를 통해 워크플로우에 적합한 AI 코딩 도구를 탐색, 비교 및 발견합니다.
33+
34+
## 시작하기
35+
36+
AI Coding Stack이 처음이신가요? 생태계를 탐색하고 프로젝트에 기여하는 방법을 알아보려면 [시작하기](/docs/getting-started) 가이드를 확인하세요.
37+
38+
## 문서 섹션
39+
40+
### 소개
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- [시작하기](/docs/getting-started) - AI Coding Stack 사용 및 기여 방법 알아보기
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43+
### 메타데이터 구조
44+
- 곧 제공: 매니페스트 파일 이해하기
45+
- 곧 제공: 새 도구 추가하기
46+
- 곧 제공: 기존 항목 업데이트하기
47+
48+
### 기여하기
49+
- 곧 제공: 기여 가이드라인
50+
- 곧 제공: 매니페스트 스키마 참조
51+
- 곧 제공: Pull request 프로세스
52+
53+
## 도움이 필요하신가요?
54+
55+
질문이 있거나 지원이 필요한 경우:
56+
- 심층 가이드를 위해 [Articles](/articles) 섹션을 확인하세요
57+
- 사용 가능한 도구를 발견하려면 [AI Coding Stack](/ai-coding-stack)을 탐색하세요
58+
- 문제를 보고하거나 기여하려면 GitHub 저장소를 방문하세요
59+
60+
## 기여하기
61+
62+
AI Coding Stack은 오픈 소스이며 커뮤니티 주도입니다. 메타데이터 저장소 및 문서에 대한 기여를 환영합니다. 가장 포괄적인 AI 코딩 도구 디렉토리를 구축하는 데 도움을 주세요!
63+

‎content/faq/ko/index.mdx‎

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# AI Coding Stack이란 무엇이며 개발자에게 어떻게 도움이 되나요?
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AI Coding Stack은 AI 코딩 생태계를 위한 종합 디렉토리 및 메타데이터 저장소입니다. VS Code 및 Cursor와 같은 IDE, Claude Code와 같은 명령줄 어시스턴트, LLM 모델 및 API 제공업체를 포함한 AI 기반 개발 도구를 발견, 비교 및 탐색할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼을 제공합니다. 흩어진 리소스를 검색하는 대신, AI Coding Stack은 한 곳에서 상세한 사양, 가격 및 기능 비교를 제공합니다.
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# AI Coding Stack을 어떻게 사용하나요?
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AI Coding Stack은 aicodingstack.io에서 직접 탐색할 수 있는 웹사이트 기반 디렉토리입니다. 설치가 필요 없습니다! 간단히:
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- **카테고리 탐색**: IDEs, CLIs, Models 및 Providers를 통해 탐색
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- **도구 비교**: 비교 기능을 사용하여 사양과 가격을 나란히 보기
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- **문서 읽기**: 각 도구에 대한 설정 가이드 및 모범 사례 액세스
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- **최신 정보 유지**: 모든 도구의 최신 버전 및 사양 확인
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플랫폼은 사용 가능해지면 새로운 도구 및 정보로 지속적으로 업데이트됩니다.
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# AI Coding Stack에 어떤 AI 코딩 도구 및 LLM 제공업체가 나열되어 있나요?
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AI Coding Stack은 AI 코딩 도구 및 서비스의 종합 카탈로그를 제공합니다:
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- **IDEs**: Visual Studio Code, Cursor, TRAE 및 기타 AI 강화 코드 편집기
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- **CLIs**: Claude Code, Codex 및 기타 명령줄 AI 어시스턴트
22+
- **Extensions**: GitHub Copilot, Cline, Continue, Roo Code 및 기타 AI 코드 어시스턴트 플러그인
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- **Models**: DeepSeek, Kimi K2, GLM, Qwen, GPT, Claude 및 기타 주요 AI 모델
24+
- **Providers**: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Moonshot, OpenRouter, SiliconFlow 등
25+
26+
디렉토리는 새로운 도구 및 제공업체가 등장함에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.
27+
28+
# AI Coding Stack은 오픈 소스인가요? 기여할 수 있나요?
29+
30+
네, AI Coding Stack은 Apache 2.0 라이선스 하에 완전히 오픈 소스입니다. 프로젝트는 커뮤니티의 기여를 환영합니다! 다음을 통해 기여할 수 있습니다:
31+
32+
- 매니페스트 디렉토리(ides.json, clis.json, models.json, providers.json)에 도구 메타데이터 추가 또는 업데이트
33+
- 부정확하거나 오래된 정보 보고
34+
- 추가할 새 도구 제안
35+
- 문서 및 가이드 개선
36+
- Pull request 제출
37+
38+
[GitHub 저장소](https://github.com/aicodingstack/aicodingstack.io)를 방문하여 AI 코딩 생태계에 기여를 시작하세요.
39+
40+
# AI Coding Stack이 올바른 도구를 선택하는 데 어떻게 도움이 되나요?
41+
42+
AI Coding Stack은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 상세한 비교 기능 및 사양을 제공합니다:
43+
44+
- **나란히 비교**: 주요 기능, 가격 및 기능에 걸쳐 여러 도구 비교
45+
- **상세한 사양**: 컨텍스트 창, 토큰 제한, 가격 등급 및 플랫폼 지원 보기
46+
- **최신 버전 추적**: 최신 릴리스 및 기능으로 최신 상태 유지
47+
- **커뮤니티 유지 관리**: 개발자가 검토한 큐레이션된 정보 활용
48+
- **종합 메타데이터**: 공식 문서, 다운로드 링크 및 커뮤니티 리소스 액세스
49+
50+
모든 정보는 개발 워크플로우에 가장 적합한 도구를 빠르게 식별하는 데 도움이 되도록 구성되어 있습니다.
51+

‎content/manifesto/ko/index.mdx‎

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1+
## AI Coding Stack이란 무엇인가?
2+
3+
AI Coding Stack은 소프트웨어를 구축하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다. 인공 지능이 개발 워크플로우의 모든 측면에 깊이 통합되어 개발자 생산성을 증폭시키는 응집력 있는 생태계를 만드는 새로운 패러다임을 정의합니다.
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핵심적으로, AI Coding Stack은 원활하고 지능적인 개발 경험을 만들기 위해 함께 작동하는 필수 구성 요소의 통합 생태계입니다. **IDEs**, **CLIs**, **Extensions** 및 **Models**는 현대 AI 지원 프로그래밍의 기초를 형성하며, 각각 고유한 목적을 제공하면서 조화롭게 작동합니다.
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Cursor 및 VS Code와 같은 **IDEs**는 코드가 생명을 얻는 시각적 인터페이스를 제공하여 지능형 자동 완성, 코드 생성 및 컨텍스트 지원을 제공합니다. **Extensions**는 고급 코드 완성 및 지능형 리팩토링부터 특수 언어 지원 및 생산성 도구에 이르기까지 AI 기반 기능으로 이러한 편집기를 강화합니다. Claude Code와 같은 **CLIs**는 AI 기능을 명령줄에 직접 가져와 코드베이스와 자연어 상호 작용을 가능하게 합니다.
8+
9+
DeepSeek, Kimi, Claude 및 GPT를 포함한 **Models**는 모든 제안, 코드 생성 및 분석 뒤에 있는 지능을 제공하여 전체 스택을 진정으로 지능적으로 만드는 연결 조직을 제공합니다.
10+
11+
AI Coding Stack의 힘은 단일 도구에 있는 것이 아니라 이러한 구성 요소가 통합되는 방식에 있습니다. IDE가 코드베이스 컨텍스트를 이해하고, CLI가 편집기와 동일한 모델을 활용하고, 터미널이 워크플로우를 기반으로 명령을 지능적으로 제안할 때—그때 진정한 생산성이 나타납니다.
12+
13+
코딩의 미래는 단순히 AI 지원이 아닙니다—AI 오케스트레이션입니다. AI Coding Stack에 오신 것을 환영합니다.
14+

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