로컬 LLM 활용 두 가지 방식 — Aider 자율 코딩 vs MCP 위임, 왜 둘 다 써도 되는가

Thu, 15 Oct 2026 07:55:00 +0900

로컬 LLM으로 코딩을 시켜보겠다고 마음먹었을 때, 실은 두 가지 서로 다른 활용 방식을 놓고 고민했다.

방식 A: Aider 자율 코딩

터미널에서 Aider를 실행하고, 프롬프트 하나로 파일 생성·수정·테스트·커밋까지 로컬 모델이 알아서 처리하게 하는 방식이다. yes-always 옵션으로 확인 프롬프트까지 다 꺼두면, 사람은 결과만 나중에 확인하면 된다. 지금까지 이 블로그 시리즈에서 다룬 벤치마크 테스트가 전부 이 방식이었다.

방식 B: MCP를 통한 위임

Claude Code 세션 안에서 작업을 하다가, 특정 하위 작업만 로컬 모델에 “던지고” 결과를 받아오는 방식이다. Claude Code가 메인 오케스트레이터 역할을 하고, 로컬 LLM은 도구(tool) 중 하나로 취급된다. 이걸 위해 mcp-local-llm MCP 서버를 소스에서 직접 빌드해 붙였다(이 과정은 앞선 글에서 다뤘다).

npm 패키지에 내 아키텍처용 바이너리가 없을 때 — MCP 로컬 LLM 서버를 소스로 빌드하기

Thu, 08 Oct 2026 21:15:00 +0900

로컬 LLM 파이프라인에는 두 가지 활용 방식이 있다고 생각했다. 하나는 Aider가 터미널에서 로컬 모델로 자율 작업을 하는 방식, 다른 하나는 Claude Code 세션 안에서 필요할 때만 로컬 모델에 작업을 위임하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 방식이다. 이 둘은 서로 배타적이지 않고 병행할 수 있어서, 일단 MCP 쪽도 붙여보기로 했다.

CONNECTION_CLOSED

claude mcp add local-llm -- npx -y mcp-local-llm

등록은 됐는데, claude mcp list로 확인하면 상태가 이렇다.

local-llm: npx -y mcp-local-llm - ✘ Failed to connect — CONNECTION_CLOSED

에러 메시지만으로는 원인을 알 수 없었다. npx가 내부적으로 어떤 명령을 실행하는지 직접 눈으로 확인해야 했다.

MCP on Simon의 AI 시대에 살아남는 법

로컬 LLM 활용 두 가지 방식 — Aider 자율 코딩 vs MCP 위임, 왜 둘 다 써도 되는가

방식 A: Aider 자율 코딩

방식 B: MCP를 통한 위임

npm 패키지에 내 아키텍처용 바이너리가 없을 때 — MCP 로컬 LLM 서버를 소스로 빌드하기

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