22기 · 바이브코딩 온보딩
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13장. 스킬, MCP, API, 데이터베이스는 언제 쓰나

바이브코딩을 조금 하다 보면 스킬, MCP, API, 데이터베이스 같은 말이 나옵니다. 전부 중요하지만, 처음부터 다 배우면 너무 무겁습니다.

핵심은 언제 필요한지 구분하는 것입니다.

한 줄로 구분하기

이름쉬운 뜻필요해지는 순간
스킬반복 작업 설명서같은 요청을 자주 반복할 때
MCPAI에게 외부 도구를 연결하는 통로AI가 Gmail, Drive, DB 같은 도구를 직접 써야 할 때
API내 앱이 다른 서비스와 대화하는 방법버튼을 누르면 외부 서비스에서 데이터를 받아와야 할 때
데이터베이스데이터를 오래 저장하는 곳사용자, 글, 결제, 신청서처럼 계속 쌓이는 데이터가 있을 때

스킬부터 배우는 이유

스킬은 가장 가볍습니다. 서버도, 데이터베이스도 없어도 됩니다. 반복되는 작업 방식을 문서로 정리해두고 AI가 그대로 따라 하게 하는 것입니다.

예시:

  • 매일 회고 인터뷰
  • 사례글 작성
  • 배포 전 점검
  • 회의록 정리
  • 오류 상황 진단

스킬이 필요한 요청:

내가 매번 반복해서 시키는 이 작업을
짧게 호출할 수 있는 스킬로 정리해줘.
입력으로 받아야 할 것, 실행 순서, 완료조건을 나눠줘.

MCP는 언제 필요한가요

MCPAI에게 외부 도구를 붙이는 방식입니다. 예를 들어 AI가 Google Drive 파일을 읽거나, Notion에 기록하거나, 데이터베이스를 조회해야 할 때 필요합니다.

하지만 처음부터 MCP를 만들 필요는 없습니다. 먼저 이렇게 판단합니다.

상황MCP가 필요한가요
로컬 파일만 읽고 고치면 됨아니요
브라우저에서 사람이 한 번 보면 됨보통 아니요
AI가 반복적으로 외부 앱을 직접 읽고 써야 함
여러 AI가 같은 도구를 안정적으로 써야 함

MCP를 붙이기 전 질문:

이 작업은 MCP가 꼭 필요한지 판단해줘.
그냥 파일, 브라우저, CLI로 해도 되는지 비교하고
MCP가 필요한 경우에만 이유를 설명해줘.

API는 언제 배우나요

API는 내 웹사이트나 앱이 외부 서비스와 데이터를 주고받는 방법입니다.

예를 들어:

  • 신청 폼을 Airtable에 저장
  • 결제 결과를 받아서 멤버십 열기
  • 유튜브 영상 목록을 가져오기
  • OpenAI나 Claude API로 자동 요약 만들기

API는 “AI가 대신 클릭해주는 것”과 다릅니다. 내 앱 안에 기능으로 들어가는 연결입니다.

API가 필요한 요청:

이 기능은 사람이 수동으로 처리해도 되는지,
아니면 웹사이트 안에서 자동으로 처리해야 하는지 판단해줘.
자동 기능이 필요하면 어떤 API가 필요한지,
인증키를 어디에 안전하게 보관해야 하는지 설명해줘.

데이터베이스는 언제 필요한가요

처음에는 Markdown 파일이나 JSON 파일로도 충분한 경우가 많습니다. 데이터베이스는 아래 상황에서 필요해집니다.

  • 여러 사람이 동시에 데이터를 만든다.
  • 로그인한 사용자마다 다른 데이터를 보여줘야 한다.
  • 검색, 필터, 정렬이 많다.
  • 결제, 신청서, 주문처럼 잃어버리면 안 되는 데이터가 있다.
  • 관리자 화면에서 데이터를 자주 고친다.

반대로 개인 위키, 강의 자료, 블로그 글은 Markdown 파일이 더 단순하고 오래 갑니다.

판단 요청:

이 프로젝트에 데이터베이스가 꼭 필요한지 판단해줘.
Markdown/JSON 파일로 충분한 경우와
DB가 필요한 경우를 나눠서 설명해줘.
초보자가 운영할 때 유지보수 부담도 같이 말해줘.

프롬프트는 얼마나 알아야 하나요

요즘은 프롬프트를 길게 꾸미는 것보다 일의 구조를 잘 주는 것이 더 중요합니다. 그래도 최소한 아래 5가지는 알아두면 좋습니다.

기법쉬운 설명
역할 주기“너는 이 프로젝트의 시니어 개발자야”처럼 관점을 지정
맥락 주기왜 하는지, 누가 쓰는지, 기존 규칙이 무엇인지 설명
예시 주기원하는 결과물과 비슷한 예시를 보여줌
제약 주기고치면 안 되는 파일, 쓰면 안 되는 방식 지정
검수 기준 주기무엇이 되면 끝인지, 어떻게 확인할지 지정

좋은 요청은 멋진 문장이 아니라 실패할 여지를 줄이는 문장입니다.

추천 학습 순서

  1. 스킬 — 반복 작업을 문서화
  2. Git 브랜치 — 큰 실험을 안전하게 분리
  3. 오픈소스 분석 — 남의 레포를 읽고 가져오기
  4. MCPAI가 외부 도구를 직접 써야 할 때
  5. API — 내 앱 기능으로 외부 서비스를 연결할 때
  6. 데이터베이스 — 데이터가 쌓이고 운영이 필요할 때

지금 당장 전부 할 필요는 없습니다. 다만 이 지도를 알고 있으면, AI가 “MCP가 필요합니다” 또는 “DB를 써야 합니다”라고 말할 때 그대로 끌려가지 않고 판단할 수 있습니다.