Context7 MCP로 AI를 똑똑하게 만드는 방법 관련

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• Context7이란?
• Context7 MCP 셋팅 방법
• 그럼 어떻게 동작하는 걸까?
• 직접 비교해 보자!
  • 1. Context7이 없는 경우
  • 2. Context7이 있는 경우
• 앞으로의 미래는요

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Context7 MCP로 AI를 똑똑하게 만드는 방법

이제껏 우리는 ‘AI는 똑똑하지만 최신 정보를 모른다’라는 모순을 감수해 왔습니다. 그래서 사람들은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이라는 우회로를 선택했죠. 하지만 복잡한 벡터 데이터베이스, 무거운 임베딩 모델, 관리하기도 벅찬 파이프라인들로 인해 똑똑해지려다가, 오히려 멍청해지기도 했습니다. 그 틈을 정확히 파고든 게 바로 Context7입니다.

오늘은 시작에 앞서 요즘IT 얘기를 잠깐 해보려고 합니다. 요즘IT는 Next.js 15.3.4, React 19.1.0 버전을 사용합니다. 최신 버전이요? 네, 정말 최신입니다. App Router 기반에 React Server Component(RSC), Parallel Route, use 함수까지, 이왕이면 제대로, 가장 새롭고, 가장 빠르게 말이죠. 이처럼 주요 패키지를 항상 최신 상태로 유지하고자 노력합니다. 만약 요즘IT에 새로운 기능을 만들어야 할 일이 생기면, 이제는 생각조차 AI에 위임하는 데 익숙해진 우리는 가장 먼저 커서를 켜고 말합니다.

“이런 기능 좀 만들어줘.”

하지만 돌아오는 대답은 어딘가 익숙하면서도 낯섭니다. getServerSideProps를 제안하고, use는 에러라고 하면서 useEffect로 바꿔버립니다. 아니, Next.js 15, React 19인데요? 그제야 깨닫습니다. 이 똑똑하다는 AI가 요즘IT의 버전을 따라오지 못한다는 것을요. 맞습니다. 프롬프트가 부족했습니다. 좀 더 명확하게 말해줘야겠습니다.

“Next.js15, React19 환경에서 이런 기능 좀 만들어줘!”

버전을 명확히 말해도 결과는 비슷했습니다. 아니, 어쩌면 더 심각해지기도 합니다. 사용하는 기술이 새로울수록, AI의 답변은 더 낡은 답이 되고 결국 오답이 됩니다. 그래서 최신 기술을 유지하려는 우리의 노력이 예상치 못한 저항에 부딪힙니다.

물론 프롬프트를 더 정교하게 짜면, 뭔가 달라질 수도 있습니다. 더 똑똑한 답변이 돌아올 수도 있죠.

“https://nextjs.org/docs 이 문서를 참고해서 Next.js15, React19 환경에서 이런 기능 좀 만들어줘!”*라고 했다면 원하는 답에 도달했을 수도 있습니다.

하지만 매번 문서를 찾아 URL을 넣어 주는 것도 번거롭습니다. 또 이렇게 참고할 문서를 넣어줌에도 불구하고, 질문에 포함된 기술의 버전에 따라 여전히 멍청하거나, 이미 시대가 지난 답변이 돌아오기도 합니다. 그리고 때때로 너무 자연스럽게 거짓말을 합니다. 마치 진짜인 것처럼 말이죠.

요즘IT가 굳이 버전을 낮춰서 서비스를 운영한다면, 오히려 AI는 ‘정답’에 가까운 답을 줄지도 모릅니다. 하지만 지금 이 글을 쓰는 기준(25년 6월 중순)에서 15.3.4는 출시된 지 일주일도 안 된 최신 버전이고, 불과 일주일 전까지만 해도 최신이었던 15.3.3조차 이제는 ‘구버전’이 되어버렸습니다. 지금 AI는 아직 15.3.4 버전을 맞이할 준비가 되지 않았죠. AI에 웹 검색 기능이 있으니 그렇지 않을 거라고요? 한번 물어보겠습니다.

새롭게 출시된 Next.js15.3.4 버전

ChatGPT에게 물어본 Next.js 최신 버전

ChatGPT는 웹 검색을 했는데도 아직 15.3.3 버전이 최신이라고 믿고 있습니다. 이런 상황에서 15.3.4 버전에 대해 질문하면 제대로 된 답변을 기대하기가 쉽지 않죠. 기술은 앞으로 나아가는데, 도구는 뒤를 바라보는 이상한 상황인데요. 이것이 바로 최신 기술을 사용하는 개발자가 매일같이 겪는 아이러니입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 찾은 것이 ‘Context7’입니다.

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Context7이란?

Context7은 한마디로, ‘AI가 최신 문서를 실시간으로 읽게 만드는 해커 같은 존재’입니다. 개발사는 Upstash이며, 기반 프로토콜은 MCP입니다.

이제껏 우리는 ‘AI는 똑똑하지만 최신 정보를 모른다’라는 모순을 감수해 왔습니다. 그래서 사람들은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이라는 우회로를 선택했죠. 하지만 복잡한 벡터 데이터베이스, 무거운 임베딩 모델, 관리하기도 벅찬 파이프라인들로 인해 똑똑해지려다가, 오히려 멍청해지기도 했습니다. 그 틈을 정확히 파고든 게 바로 Context7입니다.

Context7은 RAG처럼 에둘러 가지 않습니다. 대신 훨씬 직관적이고 실용적인 방법을 택합니다. GitHub 리포지토리를 통째로 실시간 파싱해서, AI가 직접 먹기 좋은 형태로 가공해 주는 겁니다. 복잡한 검색도 필요 없습니다. “Next.js 15에서 use 함수 어떻게 써?” 같은 질문만 던지면, AI는 곧바로 공식 문서의 해당 버전에서 정답을 끄집어옵니다. 진짜로요.

이미 수천 개의 오픈소스와 상용 서비스들이 연결되어 있습니다. 이 글을 쓰는 시점을 기준으로 Context7에서 접근 가능한 문서는 총 20,553개입니다. Next.js, React, Vue.js 같은 프론트엔드 프레임워크는 물론, PostgreSQL, MongoDB와 같은 데이터베이스, AWS, Google Cloud 같은 인프라 서비스까지. 우리가 매일 사용하는 다양한 도구의 최신 문서를 Context7이 직접 읽고, 기억하고, 활용합니다.

Context7.com 메인 화면

그런데 진짜 무서운 건 버전까지 정확히 구분한다는 점입니다. 서두에 언급한 Next.js 13의 Pages Router, Next.js 14의 App Router, Next.js 15의 use 함수까지 혼용되는 현실을 정확히 파악하고, 각각의 버전에 맞는 정답을 제공합니다. 헷갈리라고 만든 버전의 지옥 속에서 Context7은 유일하게 정확한 출구를 보여주는 시스템입니다.

“AI는 최신 정보를 알지 못한다.”라는 말, 이제는 틀린 말입니다. Context7이 있다면, 그 말은 더 이상 변명이 되지 못합니다.

Context7의 또 다른 장점은 쉽다는 것입니다. 셋팅도, 사용하기도 쉽습니다.

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Context7 MCP 셋팅 방법

그렇다면 Context7, 어떻게 셋팅해야 할까요? 우선 Cursor에 설정하신다면 MCP.json, Claude Desktop에 설정하신다면 claude_desktop_config.json 파일에 이렇게 추가하면 됩니다.

{
  "mcpServers": {
  "context7": {
    "command" : "npx",
    "args":  ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
  }
}

다른 MCP와 달리, 액세스 토큰(access token)이 필요하다는 등의 까다로운 조건 없이 아주 쉽게 세팅할 수 있습니다. 물론 설정 방법은 환경에 따라 조금씩 다를 수 있는데요. 이에 대해선 공식 레포지토리의 README.md에 잘 기입되어 있으니, 자신의 환경에 맞게 참고하여 셋팅하시면 됩니다. (참고: 깃허브 (upstash/Context7))

사용법 또한 매우 간단합니다. 작성하는 프롬프트에 “use Context7” 이 두 단어만 추가해 주시면 됩니다. 위와 같이 설정을 마쳤다면, 이제 제대로 연동되었는지 확인해 보겠습니다.

“next.js 문서 확인해 use Context7”

Context7 연동 확인 결과

resolve-library-id에서 어떤 문서를 참조할지 판단하고, get-library-docs에서 라이브러리의 최신 공식 문서를 불러옵니다.

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그럼 어떻게 동작하는 걸까?

Context7의 작동 방식은 놀랍도록 우아합니다. 별다른 설정도, 복잡한 파이프라인도 없습니다. 그저 프롬프트에 "use Context7" 한 줄만 넣으면 게임이 시작됩니다. 먼저 resolve-library-id 단계에서 시스템은 질문 속에 숨어 있는 기술 스택을 재빠르게 추출해냅니다. 그다음 get-library-docs 단계에서 해당 라이브러리의 최신 공식 문서를 실시간으로 불러옵니다.

어떻게 불러올까요? Context7은 무식하게 문서를 몽땅 덤프하지 않습니다. 질문과 연관된 부분만 뽑아내어, AI가 이해할 수 있는 형태로 정제해서 제공합니다. 예를 들어, “Next.js에서 API 라우트 만들기”라는 질문을 던지면, Context7은 Next.js 문서 중 API Routes 섹션만 정밀하게 추출합니다. 정확도와 관련성, 두 마리 토끼를 동시에 잡는 방식이죠.

여기서 끝이 아닙니다. Context7은 단순한 문서 검색 도구가 아닙니다. 컨텍스트 인텔리전스(Context Intelligence) 즉, 사용자의 개발 환경, 라이브러리 버전, 프로젝트 구조 등을 파악하여, 상황에 딱 맞는 답변을 설계하는 지능형 보조 시스템입니다.

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직접 비교해 보자!

이번에는 “Next.js 의 다국어 처리 방법 알려줘”라는 질문에 use Context7을 사용한 경우와 사용하지 않은 경우, 이 두 가지의 응답 차이를 확인해 보겠습니다.

1. Context7이 없는 경우

Context7 없이 질문한 결과 1

아실 분은 아시겠지만, Context7 없이 질문한 결과는 Page Router 기반의 다국어 처리법을 소개해 줍니다.

Context7 없이 질문한 결과 2

또한 react-i18next 라이브러리를 추천해 줍니다.

Context7 없이 질문한 결과 3

적용법 역시 page router 기반으로 설명해 줍니다. 이는 틀린 방법은 아닙니다만, 최신 app router 프로젝트에서는 사용할 수 없습니다.

2. Context7이 있는 경우

이번에는 Context7를 사용해 보겠습니다. 기존 프롬프트에 “use Context7”만 같이 입력하면 됩니다.

“Next.js 의 다국어 처리 방법 알려줘 use Context7”

Context7을 사용해 질문한 결과 1

Context7은 질문을 받으면 먼저 Next.js의 최신 공식 문서를 확인합니다. 하지만 이렇게 최신 문서를 직접 찾아보았음에도 불구하고, Context7을 사용하지 않았을 때처럼 여전히 Page Router 기반의 다국어 처리 방식을 안내합니다.

Context7을 사용해 질문한 결과 2

하지만 최신 문서를 습득한 우리의 Context7은 여기서 멈추지 않고, 이어서 App Router 환경에서는 어떻게 다국어 설정을 해야 하는지 방법을 추가로 제시해 줍니다.

Context7을 사용해 질문한 결과 3

사용 방법 또한 잘 안내해줍니다. 제공된 샘플 코드를 보면, ‘use client’ 배너가 포함된 것을 확인할 수 있습니다. 이는 App Router 기반 환경에서 클라이언트 컴포넌트(Client Component)를 적용할 때 사용하는 지시어이므로, App Router를 기준으로 설명하고 있다는 걸 알 수 있습니다. (그런데 세미콜론은 다 어디로 팔아먹은 걸까요?)

Context7을 사용해 질문한 결과 4

앞서 Context7을 쓰지 않았을 때는 react-i18next 라이브러리를 추천해 주었지만, 이번에는 next-intl 라이브러리를 추천해 주었습니다. 이처럼 ‘use Context7’이라는 두 단어가 있는지 없는지에 따라, 질문에 대한 답변도 확연하게 달라집니다. 만약 질문자가 App Router를 사용하고 있다면, 과연 어떤 응답이 더 가치 있는 답변일까요?

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앞으로의 미래는요

이제껏 AI 도구가 틀린 답을 내놓을 때, 우리는 “어차피 완벽하지 않으니까”라며 눈감아줬습니다. 하지만 점차 AI와 MCP를 포함한 그 주변의 도구들은 이 전제를 정면으로 부수고 있습니다. 아마 그렇게 ‘바이브 코딩’이라는 개념이 등장했겠죠.

물론 Context7만으로 바이브 코딩이 완성되리라고는 생각하지 않습니다. 다만 지금보다 조금 더 정답에 가까워지도록 돕는 장치 중 하나일 뿐입니다. 기술이 더 정교해질수록, AI는 개발자의 로컬 환경과 프로젝트 상태, 그리고 사용 중인 프레임워크의 버전까지 모두 이해해야 하기 때문입니다. 그런 면에서 Context7은 분명히 큰 도움을 줄 수 있는 기술입니다.

개인적인 생각이지만, 점차 AI가 발전하고 바이브 코딩이 더욱 활성화되면 MCP는 단순한 기능을 넘어, 머지않아 ‘필수’가 될 가능성이 높습니다. 컨텍스트 기반의 정확한 지원은 AI 도구들이 갖춰야 할 기본 사양이 될 것이며, 이는 곧 개발자의 생산성과 업무 만족도에 결정적인 변화를 만들어낼 것입니다.

AI가 단지 귀찮은 답변 머신에서 벗어나, 내가 쓰는 도구를 정확히 이해하고 내가 처한 상황에 꼭 맞는 답을 주는 존재가 된다면, 우리는 더 이상 AI를 ‘도구’라고 부르지 않을지도 모릅니다. 그땐 정말로 함께 일하는 ‘팀원’이라고 부르게 될 테니까요. 나아가 우리가 개발을 위해 Java, Python, JavaScript, Elixir 같은 다양한 언어를 습득한 것처럼, 이제는 개발을 잘하기 위한 프롬프트 역시 하나의 개발 언어로서 익혀야 할 것입니다. (진정한 자연어 개발이네요!)

Context7 MCP로 AI를 똑똑하게 만드는 방법

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이제껏 우리는 ‘AI는 똑똑하지만 최신 정보를 모른다’라는 모순을 감수해 왔습니다. 그래서 사람들은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이라는 우회로를 선택했죠. 하지만 복잡한 벡터 데이터베이스, 무거운 임베딩 모델, 관리하기도 벅찬 파이프라인들로 인해 똑똑해지려다가, 오히려 멍청해지기도 했습니다. 그 틈을 정확히 파고든 게 바로 Context7입니다.