AI 로드맵 — 도구 지형도에서 Claude Code·MCP·API까지 읽는 순서

AI 코딩 도구는 “채팅창에 붙여넣기”에서 멈추기 쉽다. 그런데 터미널에서 도구로 들이기 시작하면 — 어느 도구를 고르고, 무엇을 매일 호출하고, 프로젝트 맥락을 어떻게 기억시키고, 외부 리소스를 어떻게 연결하고, 그 아래 API를 어떻게 직접 다루느냐 — 작업 방식 자체가 달라진다. 이 로드맵은 이 블로그의 AI 글을 그 흐름대로 묶은 인덱스다. 지형도·비교 → Claude Code → MCP → API, 처음이라면 위에서부터 순서대로 읽으면 된다.

한눈에 보기

단계	무엇을 잡나	성격
입문	AI 코딩 도구 지형도 — 왜 Claude Code인가	시작점
웹 지형	claude.ai 웹의 메뉴들 — Projects·Connectors·Routines	곁가지
Claude Code	개요 → 명령·메모리 → 실전 워크플로·확장	핵심 경로 (1~3단계)
MCP	외부 리소스 연결 — 개념 → Serena → 서버 확장	확장
API	그 아래 Claude API — 직접 앱에 붙일 때	저변

입문 → Claude Code가 핵심 경로다. 웹 지형은 브라우저에서 먼저 감을 잡는 곁가지, MCP는 바깥을 붙일 때, API는 직접 앱에 얹을 때 필요해지면 들어가면 된다.

입문 — 도구 지형도부터

무엇을 설치하기 전에, 지금 뭐가 있고 왜 Claude Code인지부터. 폼팩터로 갈리는 선택지를 훑고 진입한다.

글	핵심
AI 코딩 도구 지형도	Claude Code·Cursor·Copilot·Codex·Aider를 폼팩터(터미널·에디터·플러그인·클라우드)·모델 종속성·과금·오픈소스 네 축으로 비교. “왜 이 도구인가”를 잡는 진입점

여기서 “터미널 에이전트 vs 에디터 vs 클라우드”의 갈림길을 잡고 나면, 이 블로그가 왜 Claude Code에 집중하는지가 선명해진다.

곁가지 — claude.ai 웹 지형

터미널로 가기 전, 브라우저에서 먼저 감을 잡는 사람이 많다. claude.ai 웹의 사이드바 메뉴들이 각각 무엇을 하고 언제 쓰는지 한 바퀴 돌아둔다. 핵심 경로는 아니지만, Projects·Connectors·Routines는 CLI로 넘어가서도 그대로 이어지는 개념이다.

글	핵심
claude.ai 웹 지형	Projects(대화+지식+지침)·Artifacts·Customize(Skills·Connectors·Plugins)·Design, 그리고 Code 웹의 Routines·Dispatch까지. 메뉴가 두 제품 표면에 나뉜 구조와 “언제 뭘 쓰나”를 화면 기준으로 정리

Claude Code — 도구 익히기

1단계 — 무엇을 하는 도구인가

글	핵심
Claude Code 정리	터미널에서 동작하는 Anthropic의 AI 코딩 도구. 설치·핵심 기능·권한 모드·단축키·MCP 연동·CLAUDE.md 활용까지 전체 개요

2단계 — 매일 쓰기: 명령과 메모리

반복해서 치는 명령과 프로젝트 맥락을 다루는 단계. 명령으로 조작하고, 메모리로 “매번 다시 설명하는” 낭비를 없앤다.

글	핵심
Claude Code 슬래시 명령어 사전	기본/설정/프로젝트/Git/계정/통합 카테고리로 묶은 슬래시 명령어 전체 사전. 필요할 때 찾아 쓰는 레퍼런스 + .claude/commands로 커스텀 명령 만들기($ARGUMENTS·frontmatter·!/@)
Claude Code 메모리 시스템 정리	CLAUDE.md(프로젝트 규칙)와 Auto Memory(대화 간 지속되는 사실)로 컨텍스트를 관리. 매번 같은 배경을 다시 설명하지 않게 만드는 축

📎 치트시트 · claude-code — CLI 명령·슬래시·설정 빠른 참조 (GitHub)

3단계 — 실전 워크플로와 확장

조작법에서 활용법으로. 큰 작업을 안전·빠르게 굴리고, 도구 자체를 프로젝트에 맞게 확장한다.

글	핵심
Claude Code 실전 워크플로	플랜 모드로 전략 먼저, 서브에이전트로 컨텍스트 격리, 병렬 도구 실행, 헤드리스(claude -p)로 스크립트·CI에 태우기
Claude Code hooks — 실행 흐름에 셸 끼우기	settings.json의 hooks로 도구 실행 전후에 셸을 끼운다(편집 후 포맷·위험 명령 차단·완료 알림). 이벤트·종료 코드 제어·보안 주의점, 커스텀 명령/스킬과의 경계

MCP — 외부로 확장

도구 안에서의 사용에 익숙해지면 다음은 “바깥의 무엇을 연결하느냐”다. 개념(프로토콜)을 잡고, 구현체 하나로 감을 굳히고, 여러 서버로 넓힌다.

글	핵심
Model Context Protocol(MCP) 개념 정리	AI 모델과 외부 리소스를 잇는 오픈 프로토콜. 통신·구조·전송·보안을 최신 스펙 기준으로. 구현체를 보기 전 잡아야 할 줄기
Serena 기본 가이드	코드베이스의 의미 기반 검색·편집 MCP 서버. 설치·실행·설정·인덱싱·Claude Code 연동. 개념이 실제로 붙는 첫 구현체
MCP 서버 더 붙이기	claude mcp add 문법과 스코프(local·project·user), 전송 방식, 쓸 만한 서버들(GitHub·Playwright·Context7·DB), 신뢰·보안 주의

저변 — Claude API

도구 아래에 무엇이 있는지. 직접 앱에 Claude를 붙일 때의 최소 지형이다.

글	핵심
Claude API 기초	모델 ID·가격, Messages API 기본 요청, adaptive thinking·effort, 스트리밍, tool use, 프롬프트 캐싱, 토큰 카운팅을 공식 SDK 기준으로

MCP는 이 tool use를 표준 프로토콜로 감싼 것이다 — 앞서 MCP로 붙였던 외부 연결이, 여기 API 레벨에서 실제로 어떻게 굴러가는지 한 층 아래에서 드러난다.

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본인 위치에 따라:

• 어느 도구를 쓸지 아직 못 정했다면 입문 지형도부터.
• Claude Code를 깔았는데 겉핥기라면 2단계(명령·메모리) → 3단계(워크플로·확장). 체감 차이가 가장 크다.
• 코드베이스·외부 리소스를 물려 쓰고 싶다면 MCP 갈래(개념 → Serena → 서버 확장).
• 직접 앱에 Claude를 붙인다면 저변의 API 기초로.
• 비용·사용량이 걱정되면 전용 정거장은 아직 없다 — 과금 구조는 지형도의 과금 축, 세션 중 확인은 슬래시 명령어 사전의 /usage·/cost·/context, API 비용 절감은 API 기초의 프롬프트 캐싱에 나뉘어 있다.

Claude Code는 터미널 도구다. 터미널 환경 자체(세션·창·셸)를 함께 다듬으면 궁합이 좋다 — tmux 로드맵과 셸 로드맵을 곁에 두면 AI 도구를 얹을 바탕이 단단해진다.