Cursor만 설치하면 끝인 줄 알았습니다. 현실은 전혀 달랐습니다.
“AI가 코드를 짜준다.”
요즘 이런 이야기를 정말 많이 듣습니다. 하지만 저에게는 딴 세상 이야기처럼 들렸습니다. 코딩의 ‘ㅋ’자도 모르는 제가 AI를 이용해 프로그램을 만든다는 건 상상도 하지 못했으니까요.
그래도 워낙 많은 사람들이 추천하는 것을 보면서, 바이브코딩을 통해 알게 된 Cursor를 직접 사용해 보기로 했습니다.
처음에는 정말 단순하게 생각했습니다.
“텔레그램으로 알림 보내는 프로그램 만들어줘.”
이렇게 입력하면 AI가 알아서 제 컴퓨터에서 프로그램까지 실행해 줄 줄 알았습니다.
하지만 현실은 달랐습니다.
Cursor는 필요한 코드와 파일을 만들어 줄 뿐, 제 컴퓨터에서 자동으로 모든 것이 실행되는 것은 아니었습니다. 제가 만들고 싶었던 것은 단순한 프로그램이 아니라 특정 사이트를 크롤링해 새 글이 올라오면 텔레그램으로 자동 알림을 보내는 자동화 시스템이었기 때문입니다.
그 순간부터 ‘AI가 코드를 작성하는 것’과 ‘실제로 자동화 시스템을 운영하는 것’은 전혀 다른 문제라는 사실을 깨달았습니다.
AI 비서를 내 손발처럼 쓰려면?
처음 사용한 Cursor는 조금 더 똑똑한 AI 챗봇처럼 느껴졌습니다.
질문하면 코드를 만들어 주고 설명도 잘해줬습니다.
하지만 제가 원하는 것은 코드 몇 줄이 아니었습니다.
제가 만든 자동화가 제 컴퓨터에서 실제로 실행되고, 오류가 나면 함께 해결하고, 필요한 기능을 계속 추가해 나가는 개발 파트너가 필요했습니다.
그러려면 먼저 AI가 활용할 수 있는 실행 환경을 만들어야 했습니다.
그때 처음 알게 된 것이 Docker와 n8n이었습니다.
자동화를 위해 먼저 준비한 것들
AI에게 어떤 환경이 필요한지 물어보니 무료로 사용할 수 있는 n8n을 추천해 주었습니다.
n8n은 다양한 서비스를 연결해 자동화를 만들 수 있는 워크플로우 도구였습니다.
여기에 안전한 테스트 환경을 만들기 위해 Docker를 함께 사용했습니다.
제가 실제로 진행한 과정은 크게 세 단계였습니다.
- Docker 설치: 먼저 Docker를 설치해 독립적인 실행 환경을 만들었습니다. 테스트 과정에서 문제가 생겨도 PC 전체에 영향을 주지 않아 부담이 적었습니다.
- n8n 설치: Docker 안에 n8n을 설치했습니다. 앞으로 제가 만드는 자동화 워크플로우는 모두 이곳에서 실행됩니다.
- Cloudflare Tunnel 연결: 마지막으로 Cloudflare Tunnel을 이용해 HTTPS 주소를 만들었습니다. 특정 사이트의 Webhook과 연결하려면 외부에서 접근 가능한 주소가 필요했기 때문입니다.
이 과정에서 텔레그램 Bot API Key 같은 필요한 인증 정보도 함께 준비했습니다.
환경 설정을 마치고 나니 비로소 자동화를 만들 준비가 끝났습니다.
AI에게 어떻게 질문해야 할까?
막상 Cursor를 열어 보니 또 다른 고민이 생겼습니다.
‘내가 원하는 기능을 어떻게 설명해야 하지?’
생각보다 쉬운 문제가 아니었습니다.
그래서 이번에는 Cursor가 아니라 Gemini에게 물었습니다.
“Cursor가 잘 이해할 수 있도록 내가 만들고 싶은 서비스를 어떻게 설명하면 좋을까?”
Gemini는 필요한 기능과 사용하려는 서비스, 최종 목표를 순서대로 정리한 프롬프트를 만들어 주었습니다.
그대로 Cursor에 입력하자 n8n에서 사용할 수 있는 JSON 워크플로우를 생성해 주었습니다.
직접 n8n을 조작하는 것은 아니었지만, 실행 가능한 설계도를 만들어 준 것입니다.
생성된 JSON 파일을 n8n으로 가져온 뒤 n8n MCP Server를 이용해 Cursor와 연결했습니다.
그제야 AI가 만든 워크플로우를 제 컴퓨터에서 실제로 실행할 수 있게 되었습니다.
가장 힘들었던 건 AI가 아니라 환경 설정이었습니다
여기까지 오면 모든 것이 끝난 줄 알았습니다.
하지만 진짜 시작은 그다음부터였습니다.
Cloudflare Tunnel을 설정하는 과정에서 계속 오류가 발생했습니다.
API Key도 확인했고, 설정값도 여러 번 다시 입력했습니다.
분명 틀린 것이 없어 보였는데도 연결이 되지 않았습니다.
Cursor도 여러 방법을 제안했지만 해결되지 않았습니다.
결국 Gemini에게 한국 커뮤니티에서 비슷한 사례를 찾아달라고 요청했고, 실제 사용자들이 겪었던 문제와 해결 방법을 참고한 끝에 겨우 터널 연결에 성공했습니다.
이 경험을 하면서 AI가 모든 문제를 해결해 주는 것은 아니라는 사실도 알게 되었습니다.
국내 환경에서 발생하는 특수한 사례는 실제 사용자들의 경험이 훨씬 도움이 되는 경우도 있었습니다.
오류가 나면 AI와 함께 해결했습니다
Cloudflare 문제를 해결한 뒤에도 워크플로우를 처음 실행하자 여러 오류가 나타났습니다.
대표적인 것이 API Key 관련 오류였습니다.
예전 같었으면 오류 메시지를 검색하면서 몇 시간을 보냈을지도 모릅니다.
하지만 이번에는 오류 내용을 그대로 Cursor에 붙여 넣었습니다.
“왜 이런 오류가 발생하는 걸까?”
Cursor는 오류 원인을 분석하고 수정해야 하는 부분을 설명해 주었습니다.
그 이후에는 거의 같은 과정의 반복이었습니다.
- 워크플로우 실행
- 오류 확인
- Cursor에게 질문
- 수정 후 다시 실행
몇 번 반복하자 워크플로우가 정상적으로 동작하기 시작했습니다.
예전에는 개발자들이 이런 문제를 하나하나 직접 찾아 해결했다는 것이 새삼 대단하게 느껴졌습니다.
AI 덕분에 저는 문법보다 문제 해결 과정에 더 집중할 수 있었습니다.
코딩을 몰라도 시작은 할 수 있었습니다
이번 경험을 하면서 가장 크게 느낀 점은 AI가 개발자를 대신하는 것은 아니라는 사실입니다.
환경을 구성하는 과정도 필요했고, 오류를 이해하고 해결하는 과정도 결국 사람의 몫이었습니다.
하지만 그 과정에서 AI는 정말 유능한 사수처럼 옆에서 도와주었습니다.
모르는 개념을 설명해 주고, 오류를 분석해 주고, 다음에 무엇을 해야 하는지 방향을 알려주었습니다.
예전 같으면 하루 종일 검색했을 문제도 몇 분 안에 원인을 좁혀갈 수 있었습니다.
이제 코딩을 배운다는 것은 문법을 외우는 것만 의미하지 않는 것 같습니다.
내가 만들고 싶은 것을 구체적으로 설명하고, AI와 함께 문제를 해결하며 원하는 결과를 만들어 가는 능력이 점점 더 중요해지고 있다는 것을 이번 경험을 통해 실감했습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. 코딩을 전혀 몰라도 Cursor를 사용할 수 있나요?
A: 가능합니다. 다만 AI가 작성한 코드를 실행하려면 Docker, n8n 같은 실행 환경을 준비해야 하는 경우가 있습니다. 문법보다 환경을 이해하는 것이 더 중요하다고 느꼈습니다.
Q2. Cursor는 무료인가요?
A: 무료로 사용할 수 있는 기능도 있지만 사용량과 일부 고급 기능에는 제한이 있습니다. 저는 Auto 모드를 사용하면서 필요한 작업을 진행했습니다.
Q3. n8n 대신 Zapier 같은 자동화 도구를 사용해도 되나요?
A: 가능합니다. 다만 저는 무료로 사용할 수 있고 직접 서버에 구축할 수 있다는 점 때문에 n8n을 선택했습니다.
Q4. AI가 모든 오류를 해결해 주나요?
A: 아닙니다. 대부분의 오류는 Cursor와 함께 해결할 수 있었지만, Cloudflare Tunnel처럼 국내 사용자들의 실제 경험이 필요한 문제는 한국 커뮤니티 사례를 참고해야 해결되는 경우도 있었습니다.