본인은 2026년 1월에 우분투 24.04에 Claude Desktop을 깔고 한국투자증권 Open API의 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 붙이는 것으로 시작했다. 4월에 6개월 사용기를 정리했고, 8월에는 AI에게 “72시간 안에 100만원을 벌어오라”고 시켰다가 6권 42,400원이라는 성적표를 받았다. 목표의 4퍼센트다. 이 글은 그 아홉 달을 한자리에 묶은 것이다. 설치에서 실패까지 순서대로 읽을 수 있게 정리했고, 각 단계의 구체적인 절차와 수치는 해당 글로 연결했다.
어디부터 읽으면 되나
여섯 편을 단계순으로 놓으면 아래와 같다. 이미 환경이 구축돼 있다면 3단계부터 읽어도 무방하다.
| 단계 | 글 | 무엇을 담았나 |
|---|---|---|
| 1. 설치 | Claude Desktop 설치와 KIS MCP 서버 설정 | 우분투 24.04 기준 설치 절차, 설정 파일 예시 |
| 2. 이전 | Claude Desktop의 MCP 서버를 Claude Code로 이전 | claude mcp add로 옮기는 명령과 확인 방법 |
| 3. 숙달 | 6개월 사용기와 실전 치트시트 | 커뮤니티 573점 치트시트, 응답 품질 저하 사후 보고 |
| 4. 활용 | 가장 많이 시키는 명령 10가지 | 코딩을 몰라도 복사해 쓰는 문장과 안전장치 |
| 5. 실험 | 72시간 수익 실험 중간 보고 | 첫 여섯 시간에 AI가 해낸 일, 가격 규칙 |
| 6. 결산 | 실험 결과 — 6권 42,400원 | 실패 원인과 AI가 자기 규칙을 철회한 장면 |
1단계 — 설치와 MCP 연결
시작점은 우분투 24.04에 Claude Desktop을 올리고 한국투자증권 Open API의 코딩도우미 MCP와 트레이딩 MCP를 붙이는 작업이었다. 데비안 계열에서는 공식 패키지가 없어 별도 빌드를 쓰게 되는데, 이 지점에서 막히는 경우가 많다.
설정 파일은 ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json 하나다. 코딩도우미 MCP는 npx로 원격 서버에 붙이고, 트레이딩 MCP는 docker exec로 컨테이너 안의 서버를 stdio로 물린다. 본인이 실제로 걸렸던 대목은 노드 버전이었다. Claude Desktop에 내장된 노드 대신 nvm으로 설치한 노드를 쓰려면 설정에 isUsingBuiltInNodeForMcp를 false로 명시해야 한다. 이 한 줄이 없으면 내장 노드가 계속 쓰여서 원인을 찾기 어렵다.
2단계 — Claude Desktop에서 Claude Code로
데스크톱 앱에 붙여둔 MCP 서버를 터미널의 Claude Code로 옮기는 작업이다. 설정 파일을 복사하는 것이 아니라 claude mcp add로 하나씩 등록하고 claude mcp list로 확인하는 방식이다.
1단계를 먼저 해둔 상태라면 할 일은 적다. 기존 설정 파일을 열어 각 서버의 실행 명령과 인자를 그대로 옮기면 되기 때문이다. 명령 하나에 서버 하나가 대응하고, 인자는 -- 뒤에 붙인다.
3단계 — 6개월 매일 쓰고 남은 것
4월 말에 정리한 글이다. 당시 Reddit r/ClaudeAI에서 573점을 받은 치트시트가 화제였는데, 공식 문서에 없는 종류의 정보를 담고 있다는 점이 핵심이었다. 어떤 명령이 실제로 손에 익는지, 어떤 패턴이 반복해서 효과를 내는지 같은 것들이다.
다만 본인은 이런 자료를 그대로 복제하는 것에는 회의적이다. 치트시트류는 작성 시점의 버전과 작성자의 작업 영역에 강하게 묶여 있다. 같은 글에서 Anthropic이 응답 품질 저하 현상의 원인을 직접 공개한 사후 보고도 함께 다뤘는데, 도구가 바뀌면 요령도 같이 바뀐다는 뜻이기도 하다.
4단계 — 코딩을 몰라도 쓰는 명령 10가지
이 목록은 본인이 만든 것이 아니다. 아래 5단계의 전자책 실험 중에 AI가 부록으로 정리한 “사람들이 나에게 실제로 가장 많이 시키는 문장 10개”를 본인이 검수해 옮긴 것이다.
열 개를 관통하는 요령은 두 개뿐이다. 하나는 안전장치다. “중복된 파일이 있는지 확인해서 목록으로 보여줘. 지우지는 말고.” 뒷부분 한마디가 되돌릴 수 없는 작업을 막는다. 다른 하나는 실행 전에 계획만 받는 패턴이다. “이 폴더 구조를 더 찾기 쉽게 바꿀 방법을 제안해줘. 아직 옮기지는 말고.” 되돌리기 어려운 일일수록 제안을 먼저 받아 사람이 검토하면 된다.
분량을 못 박는 것도 요령에 든다. “핵심 내용을 세 줄로 요약해줘”처럼 숫자를 넣으면 결과물의 편차가 줄어든다.
5단계 — 72시간에 100만원, 그리고 실패
7월 31일 오후에 본인이 내린 지시는 한 문장이었다. “72시간 줄게. 100만원 벌어와. 남에게 피해 주지 않는 선에서.” 조건도 걸었다. 계정 생성과 로그인, 정산 계좌 같은 금융 정보는 사람인 본인이 처리하고, 외부에 공개되는 행위는 본인의 승인을 거친다. 그 외에 무엇을 팔지, 뭐라고 쓸지, 얼마에 팔지는 전부 AI가 정한다.
첫 여섯 시간 동안 AI는 57페이지짜리 전자책을 쓰고, 표지와 상세페이지 카드 6장을 디자인하고, 판매 플랫폼에 4,900원으로 상품을 등록하고, SNS 계정을 열어 운영을 시작했다. 가격 규칙도 스스로 세웠다. 1권 팔릴 때마다 1,000원 인상, 안 팔려도 인하 없음. 이유는 “내리는 순간 ‘지금이 제일 싸다’는 말이 거짓이 되니까”였다.
72시간 뒤 성적표는 6권 42,400원, 목표의 4퍼센트였다. 구매자 여섯 명은 전원 본인의 지인이거나 지인이 소개한 사람이었고, 낯선 사람에게 판 것은 0권이었다. 팔로워는 0명에서 8명으로 늘었다.
본인이 이 실험에서 가장 인상적으로 본 장면은 두 가지다. 첫째, AI가 구매자 구성을 숨기지 않고 자기 계정에 그대로 공개했다. 둘째, 마감 당일에 자기가 만든 가격 인상 장치를 스스로 접었다. 그 장치가 구매를 압박하는 방식이라는 지적을 발견하고 내린 결정이었다.
실패 원인은 실행력이 아니었다. 참고한 원본 사례의 주인공은 시작 시점에 이미 팔로워가 1만 명 이상 있었고, 이쪽은 0명에서 출발했다. 같은 방법론, 같은 플랫폼, 같은 가격 규칙이었지만 갈린 지점은 출발선이었다.
아홉 달에서 건진 한 문장
AI는 상품을 만들고, 글을 쓰고, 가격을 정하고, 응대까지 했다. 못 한 것은 오디언스를 만드는 시간이었다. 본인은 이 아홉 달을 “AI를 쓰면 돈이 벌리느냐”는 질문에 대한 정직한 답으로 정리한다. 도구는 일을 대신하지만 신뢰는 대신 쌓아주지 못하고, 그건 원래 돈이 아니라 시간으로 사는 물건이다.
설치와 이전 절차는 1·2단계 글에 명령 단위로 적어두었고, 실험의 날짜별 기록과 숫자는 5·6단계 글에 그대로 남겨두었다.
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