소개
주식과 코인 투자를 하며 자연스럽게 관심을 가지게 된 코인가격 예측 분야. 유튜브에서 코인 자동매매에 대한 영상을 보고, "이걸 내가 직접 만들어볼 수 있지 않을까?"라는 호기심이 시작이었다. 예측 알고리즘에 대해 공부를 시작했고, 실제 투자에 도움이 되는 가격 예측 시스템을 만들기 위해 개발을 시작했다.
초기에는 Streamlit을 사용하여 간단한 프로토타입을 만들었고, 기능적으로는 문제 없었지만(예측로직은 기본만 구현된 상태), UI 커스터마이징에 한계를 느껴 React와 FastAPI를 활용한 리팩토링을 진행했다. 이 과정에서 자연스럽게 규모가 커지고 기능이 늘어났고, 작업을 효율적으로 관리하기 위해 TaskMaster MCP를 사용했다.
진행 방법
🧰 사용 기술 스택
프론트엔드: React + Vite + TypeScript
백엔드: FastAPI + Uvicorn
데이터베이스: Supabase (PostgreSQL)
배포환경: Vercel (프론트 임시 배포)
작업관리 & 자동화: TaskMaster MCP + Browser MCP + Supabase MCP + Cursor
🧠 작업 흐름 & 구조
지피터스 수업 흐름 적용:
prd.md → todo.md → Cursor 명령흐름에 익숙해진 후,MCP 도입으로 작업 단위를 더 세분화하고, 중요도 기반으로 정렬하여 작업
MCP는 DAG 기반으로 연결되어 진행상황을 시각적으로 확인하기 쉬워, 전체 구조를 파악하는 데 효과적
📂 주요 이슈 & 해결
MCP 설치 시 로컬 설정파일과 전역 설정파일 충돌 문제가 발생:
.env파일이 MCP CLI와 Prompt 창에서 다르게 읽히는 문제를 해결하는 데 시간이 소요됨전역
.env설정으로 통일
MCP 실행이 안되는 이유를 몰라 한참 헤매다가, 프롬프트와 터미널에서 호출되는 API 키의 위치가 다르다는 걸 뒤늦게 알게 됨
디자인은 **러버블(Lovable)**과 V0 두 가지 툴을 사용했으며, 최종적으로는 러버블 버전이 더 마음에 들어 그 쪽을 선택함. 다만 러버블 사용 횟수 제한으로 인해 중간에 제약이 있었음
러버블 버전
Cursor에서 작업 도중 예상치 못한 block 발생 → 커서 팀에 직접 메일 보냄 (GPT가 시킴.. 재미는 있었으나 괜히 보낸 듯 -_-;)
디비 연결 및 필수 기능 구현을 줄였음. MVP라 했지만, 생각보다 프로그램이 커져 MCP 작업만으로는 완결이 어려운 상태
결과와 배운 점
환경설정 충돌 문제를 겪으며
.env와 CLI 환경의 차이를 명확히 이해함TaskMaster MCP는 작업을 쪼개고 우선순위를 시각화하는 데 탁월함. 각 task 완료 시 테스트 작업을 하며 검증하고 오류 수정하는 기능이 정말 좋았음.
검증하면서 부족한 로직은 스스로 보완하고, 완성된 로직이더라도 고급 단계의 로직으로 다시 수정하는 작업도 스스로 함. 완전 감탄함.
난이도가 높은 main task가 끝날 때마다 전체 소스의 코드와 모듈 연결성 체크는 요청하는 것이 필요하다는 점도 느꼈음
난이도 높은 Task가 많았고, 이미 진행된 task는 세분화 or TaskMaster로는 추가 작업이 안되어 작업 진행 중 남은 Task만 세분화 요청함
10개의 task로 시작해서, 두 번의 subtask 추가로 main task는 20개로 늘어났고, subtask는 총 105개까지 늘어남;;;
작업을 세분화하고 테스트하면서 누락된 task들도 발견할 수 있었음
하나의 task가 tool call이 너무 많으면 task 진행이 안된다. 크거나 난이도가 높으면 더 작은 단위의 task로 나눠야함
너무 많은 기능을 담으려다 스코프가 과해졌고, 진짜 MVP란 최소 기능만 담은 제품이라는 본질을 다시 깨달음
하지만 핵심기능 자체가 task가 많은 작업이라, 어느 부분을 줄여가며 접근할지에 대한 고민이 필요함
현재는 20%까지 작업을 완료한 상태로, 규모를 줄이고 다시 작업을 해야 하나 고민 중
다음 버전에서는 규모를 줄이고, 예측 정확도와 안정성에 집중할 계획
📝 "기능을 줄여서 다시 만들까 중이에요. 정말 MVP 다운ㅋㅋㅋ 욕심은 금물!"