Cursor AI, 그냥 쓰면 안 됩니다 : 현직에서 팀 단위로 "진짜" 써본 개발자의 실무 도입 노하우 공개

2025년 가장 핫한 AI 코딩 툴 아마존 · 구글도 인정한 Cursor AI

그래서인지 이제 “코딩 생산성이 10배 올랐다”, “리팩토링과 코드 리뷰를 AI로 자동화한다”라는 말도 이제는 익숙하죠. 하지만 막상 써보려 하면,

“이걸 우리 팀에 어떻게 적용하지?”,
“보안팀에 막히지 않을까?”,
“혼자서 쓸 땐 괜찮은데, 팀 단위 협업에 쓸 수 있을까?”
이런 현실적인 고민들이 따라붙습니다.

툴을 설치하고 프롬프트 몇 개 입력해 보는 것과,
팀 전체의 개발 환경에 AI를 통합하는 것 사이에는 생각보다 큰 간극이 존재하기 때문이죠.

이번 글에서는, Cursor AI를 실제로 대기업 개발팀에 도입하고 팀 단위로 운영해본 리드 개발자의 관점에서
실무에서 Cursor AI를 ‘제대로’ 쓰는 방법에 대해 이야기해보려 합니다.

💡 베테랑 개발자가 말하는 Cursor AI 기본 & 고급 노하우

진짜 개발자는 Cursor AI를 어떻게 사용할까요?

❶ Cursor Rules 로 명확하게 지시하기

Cursor에서 Rules가 어떤 방식으로 동작하는지 이해하고, Cursor Rules를 연결하고 상황에 맞게 호출하는 방법을 알아야 합니다.

1) Project Rules : 해당 프로젝트에만 적용. glob 패턴 설정과 버전 관리 가능
2) User Rules : 개인 설정에 적용. 전 프로젝트에서 공통적으로 사용할 개인·언어 선호, 톤 등
3) Rule Chain : 여러 Rule이 의존성과 상호참조 형태로 연결되어, 복합적인 지침 체인을 구성

❷ MCP 로 활용 가능한 Tool 설정하기

Cursor가 실질적인 작업을 수행하기 위해서는 MCP Server를 구성하고 외부 도구를 연동해야 합니다.  어떤 도구와 연결할지, 언제 실행할지 등 구체적인 조건을 지정하는 것이 핵심입니다.

1) MCP Server(기본) : Rule, Prompt, Instruction이 실제로 작동하는 기반 환경
2) Linear MCP(Taskmaster) : Jira와 유사한 Task 관리 Tool인 Linear 이슈를 기반으로 자동 Task 처리 흐름을 구성하는 실행 환경
3) Notion MCP : Notion 문서 작성/수정 Agent용 MCP 구성. 회의록, 요약 자동화에 사용
4) Obsidian MCP : 로컬 문서 작성용 Agent 구성. API 명세, 회고 등 로컬 기반 워크플로우에 적합

❸ Custom Mode 로 상황에 맞는 Model 설정하기

Cursor에서는 단순히 모델(GPT, Claude 등)을 선택하는 것을 넘어서, Prompt, Rule, Context까지 포함한 실행 단위를 따로 저장하고 이를 프로젝트/상황에 따라 사용할 수 있습니다.

1) 상황에 맞는 설정 : 같은 워크플로우라도 기능별, 개인별, 역할별로 다른 설정 적용 가능
2) 개인 최적화 : 팀의 공통 Rule을 기반으로, 나만의 코드 스타일이나 접근 방식을 별도로 정의
3) 재사용 가능 : 자주 쓰는 작업 흐름을 Mode로 저장해 프로젝트 간 공유 가능

💡AI Workflow 설계 : 실무에서 Agent로 활용하기 위한 Cursor AI 실전 노하우

일반적인 Cursor AI만 쓰면 프로가 아니죠! 스스로의 Workflow를 설계하고, 나를 대신해 개발할 수 있는 Agent를 만들고 사용하는 방법은 어떻게 진행될까요? 순서대로 알려드리겠습니다.

STEP 01. 🔗 요구사항을 문맥 (Context)으로 정리