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MongoDB의 개발자 경험 혁신: 데이터베이스를 넘어 개발 워크플로우 전체로

현대 개발자들이 원하는 것은 명확합니다. 속도, 즉각적인 피드백, 그리고 더 적은 탭 전환. 수백 가지 도구와 기술이 존재하는 현재 상황에서 개발자들은 가능한 한 간소화된 경험을 원합니다. MongoDB가 최근 벵갈루루에서 개최된 MongoDB.local 이벤트에서 제시한 비전은 바로 이 세 가지 요구사항을 모두 충족하는 것입니다.

MongoDB Local Development Experience

본 글은 이 이벤트에서 발표된 내용을 중심으로, MongoDB가 전통적인 NoSQL 데이터베이스를 넘어 어떻게 개발자 워크플로우 전체에 통합되는 플랫폼으로 진화하고 있는지 살펴보겠습니다.

더 이상 터미널, GUI, 브라우저 탭을 오가지 마세요

MongoDB는 개발자들이 더 이상 터미널, GUI, 브라우저 탭 사이를 오가지 않아도 되는 환경을 만들고 있습니다. 대신 로컬 우선(local-first) CLI 도구, 네이티브 IDE 통합, 그리고 스키마를 이해하는 AI 코파일럿을 개발자 워크플로우에 직접 임베드하고 있습니다.

MongoDB의 글로벌 필드 CTO인 보리스 비알렉(Boris Bialek)은 “기본적으로 당신의 노트북에 있는 Atlas입니다”라고 표현하며, 단일 명령어로 시계열 쿼리부터 AI 기반 앱까지 모든 것을 포함한 완전한 환경을 구축할 수 있다고 강조했습니다.

로컬 개발 환경의 혁신: Atlas CLI

완전한 로컬 MongoDB 환경

MongoDB Atlas CLI의 핵심은 로컬 머신에서 포괄적인 개발자 스택을 제공하는 것입니다. 개발자들은 이제 클라우드 액세스 없이도 핵심 데이터베이스뿐만 아니라 전체 텍스트 검색과 AI 워크로드까지 실행할 수 있습니다.

# Atlas CLI 설치 (Homebrew 사용)
brew install mongodb-atlas

# 로컬 Atlas 배포 생성
atlas deployments setup --type local

# 배포 목록 확인
atlas deployments list

프로덕션 환경 미러링

개발자들은 이제 로컬 머신에서 프로덕션 환경을 미러링하고, 더 빠르게 반복 작업을 수행하며, 벡터 검색이나 의미론적 검색과 같은 기능을 오프라인에서 테스트할 수 있습니다. 비알렉은 이를 “당신이 가질 수 있는 완벽한 빌드-테스트-개발 상상 시스템”이라고 표현했습니다.

Atlas Search와 Vector Search 로컬 지원

2023년 9월부터 public preview로 제공되기 시작한 이 기능은 개발자들이 Atlas Search와 Vector Search를 로컬 환경에서도 완전히 활용할 수 있게 해줍니다.

// Atlas Search 인덱스 생성 예시
db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex(
    "example-index",
    { mappings: { dynamic: true } }
)

// Vector Search 인덱스 생성 예시
db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "plot_embedding": {
        "type": "knnVector",
        "dimensions": 1536,
        "similarity": "euclidean"
      }
    }
  }
})

IDE 통합: 컨텍스트 전환 없는 개발

VS Code와 GitHub Copilot 통합

MongoDB VS Code Copilot Integration

MongoDB는 2024년 11월 VS Code에서 GitHub Copilot과의 통합을 공개 미리보기로 발표했습니다. 이미 180만 다운로드를 기록한 MongoDB for VS Code 확장에 내장된 이 통합은 세 가지 핵심 명령어를 제공합니다:

  1. 자연어 쿼리 생성 (/query): 자연어 프롬프트를 MongoDB 쿼리로 변환
  2. MongoDB 문서 검색 (/docs): 최신 MongoDB 문서에서 RAG 기술을 활용한 답변 제공
  3. 컬렉션 스키마 탐색 (/schema): 실시간 스키마 정보 제공

비알렉은 “데이터베이스에서 무언가를 하는 것과 앱에서 무언가를 하는 것 사이를 계속 오가고 싶지 않을 것입니다. 이제 이것은 하나의 플로우입니다”라고 설명했습니다.

JetBrains 생태계 지원

IntelliJ 사용자들도 소외되지 않았습니다. IntelliJ는 이제 자동완성, 검증, 성능 팁까지 포함한 네이티브 MongoDB 통합을 지원하며, 모든 것이 JetBrains의 AI 어시스턴트와 연결되어 있습니다. 현재 IntelliJ 플러그인은 공개 미리보기 상태로 개발자들이 시도해볼 수 있습니다.

AI 인식 코파일럿과 컨텍스트 풍부한 코딩

Model Context Protocol (MCP) 지원

이러한 개선사항의 기반에는 Model Context Protocol (MCP) 지원이 있습니다. MCP는 코드, AI, 데이터베이스 간의 새로운 브리지 역할을 하며, LLM이 스키마와 쿼리 컨텍스트를 실시간으로 이해하여 데이터베이스를 지능적으로 쿼리할 수 있게 해줍니다.

“Windsurf, Cursor와 같은 매우 현대적인 IDE들을 사용할 때, 이제 MCP를 사용해 MongoDB 환경에 연결할 수 있습니다”라고 비알렉이 설명했습니다. 사용자들은 “내 사용자 컬렉션의 스키마를 보여주세요” 또는 “시스템에서 가장 활성적인 사용자는 누구입니까?”와 같은 자연어 질문을 할 수 있고, 특정 정보에 대한 쿼리 작성을 요청할 수도 있습니다.

추측 작업 제거

이러한 컨텍스트가 풍부한 접근 방식은 AI에서 추측 작업을 제거합니다. 개발자들은 샌드박스 플레이그라운드가 아닌 자신의 IDE 내에서 실시간 쿼리를 실행하고, 즉시 미리보기를 얻으며, 결과를 정제할 수 있습니다.

Microsoft와의 전략적 파트너십

양방향 통합

Microsoft의 주요 클라우드 솔루션 아키텍트인 아짐 우딘(Azim Uddin)은 “MongoDB는 Microsoft의 우선 파트너 중 하나입니다”라고 확인하며, Visual Studio용 MongoDB 확장이 있다고 강조했습니다.

우딘은 VS Code용 MongoDB 확장이 SQL Server Management Studio에서 제공하는 것과 유사한 경험을 개발자들에게 제공한다고 설명했습니다. 또한 MongoDB가 분석을 위한 Microsoft Fabric과의 상호 운용성 및 엔터프라이즈 보안 프레임워크를 포함하여 다양한 스택에 걸쳐 통합되고 있다고 언급했습니다.

“양방향입니다”라고 그는 덧붙였습니다. “고객들은 이제 MongoDB 데이터를 Fabric으로 가져와서 운영 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있습니다.”

생산성 향상 확인

우딘은 MongoDB와 Azure AI Foundry를 사용한 실제 실험을 통해 “이러한 통합으로부터 분명한 생산성 향상과 이점을 본다”고 말했습니다.

개발자와 기업에게 주는 시사점

데이터베이스에서 개발 플랫폼으로

MongoDB는 항상 개발자 친화적이었지만, 이제는 개발자 네이티브가 되고 있습니다. 완전한 로컬 CLI 스택, 긴밀한 IDE 통합, 컨텍스트 인식 코파일럿을 통해 MongoDB는 단순한 데이터베이스가 아닌 전체 코딩 여정의 동반자로 자리매김하고 있습니다.

AI 시대의 개발 도구 진화

이러한 변화는 AI 시대에 개발 도구들이 어떻게 진화해야 하는지를 보여주는 중요한 사례입니다. 단순히 AI 기능을 추가하는 것이 아니라, 개발자의 기존 워크플로우에 자연스럽게 통합되어 컨텍스트를 이해하고 지능적으로 도움을 제공하는 것이 핵심입니다.

급변하는 제품 사이클에 대한 대응

성급한 제품 사이클과 AI가 주입된 앱의 시대에서 MongoDB의 매끄러운 경험 제공 목표와 Microsoft와 같은 주요 기술 회사들과의 파트너십은 좋은 전략적 선택으로 보입니다.

MongoDB의 이러한 접근 방식은 단순히 기술적 우수성을 넘어서, 개발자들이 실제로 원하는 것이 무엇인지 깊이 이해하고 있음을 보여줍니다. 더 빠른 개발, 더 적은 도구 전환, 더 스마트한 개발 경험을 원하는 현대 개발자들에게 MongoDB는 종합적인 솔루션을 제시하고 있습니다.


참고자료:

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