Augment Context Engine MCP 설치 및 사용 방법

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Augment Context Engine MCP 설치 및 사용 방법

Augment의 Context Engine MCP는 기업 수준의 코드 검색을 최신 AI 에이전트에 연결합니다. 로컬에서 Model Context Protocol(MCP) 서버가 실행되면 Cursor, Claude Code, Zed, 또는 GitHub Copilot 같은 도구가 Augment에 정밀한 코드 검색을 요청하여 보조 도구가 실제 프로젝트에 기반하도록 유지합니다. 이 가이드는 설치, 설정 및 일상적인 사용법을 안내하여 기능을 더 빨리 출시할 수 있도록 도와줍니다.

왜 Augment Context Engine MCP를 선택해야 하나요?

깊은 프로젝트 인식 – Augment는 멀티 레포지토리 검색 인덱스를 구축하여 "Stripe를 어디서 초기화하지?" 같은 쿼리에 즉각 정확한 파일을 반환합니다.
MCP 호환성 – MCP 지원 클라이언트(예: Cursor, Claude Desktop, Gemini CLI 등)라면 모두 동일한 서버를 호출할 수 있습니다. 별도의 플러그인 설치 불필요.
안전한 인증 흐름 – Auggie CLI 로그인 세션을 신뢰하거나 AUGMENT_SESSION_AUTH를 통해 스코프가 제한된 액세스 토큰을 주입할 수 있습니다.
크로스 플랫폼 도구 – macOS, Windows, Linux에서 모두 작동하며, 서버는 stdio를 통해 통신하므로 에디터에 종속적이지 않습니다.

사전 준비 사항

Node.js 18 이상이 설치되어 있어야 Auggie CLI를 설치할 수 있습니다(npm 또는 npx 사용).
Augment 계정과 Context Engine 접근 권한이 필요합니다. Augment에서 가입하고 워크스페이스를 인증하세요.
지원되는 MCP 클라이언트 (Cursor, Claude Code/Desktop, Zed, GitHub Copilot 등).

1단계: Auggie CLI 설치하기

Augment는 MCP 서버를 Auggie CLI의 일부로 제공합니다. 프리릴리즈 패키지를 글로벌로 설치하세요:

npm install -g @augmentcode/auggie@prerelease

설치 확인:

auggie --version

CLI를 최신 상태로 유지하면 프로토콜 개선과 새로운 검색 툴을 받을 수 있습니다.

2단계: Augment 인증하기

브라우저를 통해 로그인하면 CLI가 서명된 요청을 발행할 수 있습니다:

auggie login

이 명령은 Augment OAuth 창을 열어줍니다. 인증이 완료되면 CLI가 MCP 서버에서 재사용할 로컬 세션을 저장합니다. CI 환경이라면 토큰을 내보내는 방법이 있습니다:

auggie token print
export AUGMENT_SESSION_AUTH='{"accessToken":"...","tenantURL":"https://tenant.augmentcode.com","scopes":["read","write"]}'

팁: 토큰을 git 등에 커밋하지 마세요. 터미널 환경변수, .env 파일(.gitignore에 포함), 또는 시크릿 매니저 사용을 권장합니다.

3단계: MCP 서버 실행하기

Auggie CLI에는 context engine 모드가 있습니다:

auggie --mcp -m default -w "${WORKSPACE_FOLDER_PATHS%%,*}"

-m default는 Augment 모델 프로필을 선택합니다.
-w는 첫 번째 워크스페이스 폴더를 지정하여 서버가 프로젝트 트리를 미러링할 수 있게 합니다.

클라이언트가 MCP를 통해 연결되면 Auggie가 파일을 점진적으로 인덱싱하고 codebase-retrieval 또는 query_codebase 같은 도구를 제공합니다.

4단계: MCP 클라이언트 설정하기

Cursor IDE

Settings › Tools & MCP에서 New MCP Server를 엽니다.
OS에 맞는 JSON 스니펫을 붙여넣습니다:

macOS / Linux (bash):

{
  "mcpServers": {
    "augment-context-engine": {
      "type": "local",
      "command": "bash",
      "args": ["-c", "auggie --mcp -m default -w \"${WORKSPACE_FOLDER_PATHS%%,*}\""] ,
      "enabled": true
    }
  }
}

Windows (PowerShell):

{
  "mcpServers": {
    "augment-context-engine": {
      "type": "local",
      "command": "powershell",
      "args": ["-Command", "auggie --mcp -m default -w \"($env:WORKSPACE_FOLDER_PATHS -split ',')[0]\""],
      "enabled": true
    }
  }
}

Cursor를 재시작하세요. 이제 MCP 도구 팔레트에 codebase-retrieval이 보일 것입니다.

Claude Code / Claude Desktop

Claude 설정 파일을 편집합니다 (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
Augment 서버 항목을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "augment-context-engine": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "auggie-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "AUGMENT_SESSION_AUTH": "{\"accessToken\":\"your-token\",\"tenantURL\":\"https://...\"}"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop을 재시작하여 새로운 MCP 도구 세트를 불러오세요.

워크스페이스 루트: Claude Code는 올바른 파일 인덱싱을 위해 리포지토리 루트 경로가 필요합니다. IDE 내 Claude Code Settings › Workspace Root에서 설정하세요.

5단계: 통합 테스트

MCP 지원 IDE에서 간단한 검색 프롬프트를 실행하세요:

"이 프로젝트는 무엇을 하나요? codebase retrieval 도구를 사용해 주세요."

에이전트가 codebase-retrieval을 호출하고, 컨텍스트가 풍부한 코드 조각을 스트리밍하며, 인용과 함께 답변하는 것을 볼 수 있습니다. 도구가 누락된 경우 CLI 출력에서 다음 오류를 확인하세요:

Auggie CLI not found → 바이너리가 PATH에 있는지 확인.
Authentication required → auggie login을 다시 실행하거나 토큰을 갱신하세요.
Query timed out → 대형 모노레포에서는 첫 인덱싱이 오래 걸릴 수 있으니 인덱싱 완료 후 다시 시도하세요.

일상 사용 팁

정확한 질문을 하세요. "auth가 어디 있나요?" 대신 "JWT를 검증하는 미들웨어를 보여 주세요"라고 하면 노이즈를 줄일 수 있습니다.
도구 연쇄 사용. Cursor와 Claude는 codebase-retrieval, codebase-search 등 MCP 도구를 순차적으로 호출해 점진적 답변을 제공합니다.
멀티 레포 프로젝트. 마이크로서비스 개발 시 -w 플래그나 워크스페이스 폴더를 여러 개 지정해 Augment가 서비스 간 참조를 매핑하게 하세요.
오프라인 대체 기능. 연결이 끊겼을 때 CLI는 캐시된 인덱스를 제공하지만 최신 원격 변경사항은 반영하지 않을 수 있습니다. 온라인 복귀 시 git pull 후 서버를 재시작하세요.

Augment Context Engine MCP는 얼마나 좋은가요?

정확성: Augment는 개발자 워크플로우에 집중하여 호출 그래프, 테스트, 문서 등 쿼리와 관련된 요소를 우선 순위에 둡니다.
속도: MCP 서버는 거의 즉시 클라이언트에 토큰을 스트리밍하며, 이후 쿼리는 캐시를 재사용합니다.
보안: 인증 토큰은 로컬에만 저장되고 stdio 전송으로 런타임 환경을 직접 제어합니다. 팀에서는 Augment Enterprise를 통해 조직 전체 정책과 감사 로그를 지원합니다.
단점: 엔진은 Augment 관리 백엔드에 의존하므로 활성 구독과 네트워크 접속이 필요합니다. 또한 대형 모노레포 첫 실행 시 인덱싱에 몇 분이 소요될 수 있습니다.

DIY 임베딩이나 오픈소스 리트리버와 비교해 Augment는 설정 시간을 절약하고 주요 IDE 에이전트와 즉시 통합됩니다. Cursor나 Claude를 이미 사용 중이라면 MCP 경로가 자연스럽게 느껴질 것입니다.

문제 해결 체크리스트

증상	가능한 원인	해결 방법
MCP 서버가 표시되지 않음	JSON 오류	쉼표/따옴표 확인 후 클라이언트 재시작
`Auggie CLI not found` 오류	PATH 문제	CLI 재설치 또는 npm 글로벌 바이너리 PATH 추가
인증 오류	세션 만료	`auggie login` 재실행 또는 `AUGMENT_SESSION_AUTH` 갱신
IDE 내 도구 누락	워크스페이스 불일치	`-w`가 활성 리포지토리 가리키는지 확인
쿼리 지연	첫 인덱싱 중	인덱싱 완료될 때까지 CLI 실행 유지

결론

Augment의 Context Engine MCP는 AI 코딩 에이전트에게 실제 코드베이스에 대한 신뢰할 수 있는 접근을 제공합니다. 몇 가지 터미널 명령—Auggie 설치, 로그인, MCP 설정 복사만으로—정확한 검색, 빠른 리뷰, 과장된 코드 감소를 경험할 수 있습니다. IDE 옆에서 서버를 계속 실행하며 다른 개발 서비스처럼 정기적으로 업데이트하고 로그를 모니터링하며 토큰을 안전하게 관리하세요.

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