많은 개발자들이 이미 AI를 활용해 코드를 작성하고, 리뷰하고, 문제를 해결하고 있습니다. 하지만 지금까지의 AI 코딩 도구 활용은 대부분 개인 생산성 향상에 머물러 왔습니다. 각자의 IDE 안에서 더 빠르게 코드를 작성하는 데에는 효과적이었지만, 조직 단위의 개발 환경을 전제로 설계되었다고 보기는 어렵습니다.
현실의 개발 조직은 다릅니다. 보안 정책이 있고, 협업이 전제되며, 코드가 만들어진 맥락과 의사결정의 이력이 중요합니다. 누가 어떤 질문을 했고, 어떤 답변을 참고해 코드를 작성했는지, 그 과정이 공유되고 관리되어야 합니다.
개인 중심의 AI 코딩 도구에서는 이런 맥락이 개발자 개인의 화면 안에만 남게 되고, 팀이나 조직 차원에서 일관되게 관리되기 어렵습니다. 이로 인해 AI 활용 방식은 사람마다 달라지고, 결과적으로 조직의 개발 흐름과 분리된 채 파편화됩니다.
CodeCenter는 이러한 문제의식에서 출발한 엔터프라이즈 환경을 위한 AI 코딩 플랫폼입니다. 단순히 코드를 생성하는 도구가 아니라, 조직의 개발 흐름 안에서 AI를 어떻게 사용하고, 어떻게 관리할 것인가를 함께 다룹니다. 온프레미스 환경에서도 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 설계되었고, 보안과 통제, 협업을 전제로 한 구조를 갖추고 있습니다.
이 지점에서 자연스럽게 하나의 요구가 등장합니다. AI 코딩 협업은 더 이상 IDE 내부에서만 해결될 수 없다는 점입니다. 공통으로 사용하는 프롬프트, 팀 단위의 맥락 공유, 대화 이력의 재사용과 관리 같은 기능은 개별 IDE 안에만 머물러 있을 때 한계가 분명해집니다. AI를 개인 도구가 아니라 팀의 자산으로 만들기 위해서는, IDE 외부에서 이를 관리하고 연결하는 구조가 필요합니다.
CodeCenter Web은 이러한 배경에서 설계되었습니다. CodeCenter IDE를 보완하는 개념이 아니라, 팀 단위 활용을 전제로 한 협업과 관리의 중심 인터페이스입니다. 개인의 작업을 넘어 조직 차원에서 AI 코딩 경험을 정리하고 확장할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.
이번 글에서는 IDE와의 관계 속에서 CodeCenter Web이 어떤 문제를 해결하고 있는지, 현재 제공되는 기능과 앞으로 확장될 기능들을 로드맵 관점에서 차분하게 정리해보고자 합니다. AI 코딩을 더 잘 쓰는 방법이 아니라, 조직 안에 정착시키는 방법에 대한 이야기입니다.
| CodeCenter Web UI 한눈에 보기
CodeCenter Web은 웹 브라우저 환경에서 바로 접근할 수 있는 AI 협업 인터페이스입니다. IDE와 연동되는 프롬프트 관리 기능과 IDE 없이도 사용할 수 있는 독립적인 채팅 인터페이스를 중심으로 구성되어 있으며, 개발자가 상황에 따라 가장 적절한 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 개인 작업과 팀 협업, 즉각적인 질문과 장기적인 맥락 관리가 하나의 화면 안에서 자연스럽게 이어지도록 하는 것이 CodeCenter Web UI의 출발점입니다.
메인 화면에서는 목적에 따라 새로운 채팅 세션을 생성하고, AI와의 대화를 시작할 수 있습니다. 각 세션은 독립적인 대화 단위로 관리되며, 개발자는 작업 맥락에 맞는 질문을 입력하고 AI의 응답을 확인하는 기본적인 흐름을 중심으로 CodeCenter Web을 사용하게 됩니다. 하나의 질문이 아니라 특정 업무나 주제를 기준으로 AI와의 대화를 축적해 나갈 수 있습니다.
메인 화면에서 특정 채팅 세션을 선택하면 CodeCenter Web의 채팅 화면으로 진입합니다. 이 화면은 특정 언어나 코드 작성을 강제하지 않고, 개발자가 AI와 자유롭게 대화하며 맥락을 쌓아갈 수 있도록 구성되어 있습니다. 질문과 응답은 시간 순서에 따라 누적되며, 하나의 세션 안에서 자연스럽게 이어집니다. 간단한 개념 정리부터 설계 방향 검토, 코드 예시 요청까지 하나의 흐름으로 이어갈 수 있어, 대화형으로 문제를 좁혀가며 해결하는 데 적합합니다.
채팅 세션을 운영하다 보면 AI의 응답이 의도와 다르게 나오거나 조직의 개발 표준과 어긋나는 경우가 발생할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 CodeCenter Web은 System Prompt 설정 기능을 제공합니다. System Prompt는 전사 공통, IDE 전용, CodeCenter Web 전용 등 적용 범위를 구분해 설정할 수 있어, 사용 목적과 활용 위치에 따라 세밀한 제어가 가능합니다.
예를 들어 데모 이미지의 code-agent 프롬프트처럼 전사 규칙을 System Prompt로 등록하면 조직 전체에 동일한 기준이 적용됩니다. 개발자 개인의 사용 방식에 따라 결과가 달라지는 것을 최소화하고, 사내 표준과 정책에 맞는 방식으로 LLM을 활용할 수 있습니다.
CodeCenter Web에서는 각 계정별 Analytics 화면을 통해 AI 사용 현황을 확인할 수 있습니다. 대화 사용량, 모델별 사용 추이와 같은 기본 지표를 중심으로, 사용자는 자신의 AI 활용 패턴을 한눈에 파악할 수 있습니다. 어떤 모델을 주로 사용하는지, 특정 기간에 사용량이 급증한 이유는 무엇인지 등을 확인하면서, 프롬프트를 정리하거나 작업 유형에 따라 적합한 모델을 선택하는 기준을 세우는 데 참고 자료로 활용할 수 있습니다.
이러한 지표는 개인에게는 자신의 AI 활용 방식을 점검하는 도구가 되고, 팀과 조직 관점에서는 AI 사용이 어디에 집중되고 있는지, 어떤 유형의 작업에서 활용도가 높은지를 파악할 수 있는 기초 자료가 됩니다. AI 코딩이 개인의 감각에만 의존하지 않고, 점차 재현 가능한 활용 방식으로 정리될 수 있도록 돕는 역할입니다.
마지막으로 CodeCenter Web은 사용자별 개인화도 함께 지원합니다. 라이트·다크 테마 전환을 비롯해, 각 개발자가 선호하는 작업 환경에 맞춰 UI를 설정할 수 있도록 구성되어 있습니다. 개발자는 자신의 IDE나 기존 작업 환경과 일관된 화면 구성으로 CodeCenter Web을 사용할 수 있어, 도구 전환에 따른 피로도를 최소화할 수 있습니다.
이 개인화는 조직 차원의 관리와 충돌하지 않도록 설계되어 있습니다. 화면 구성과 사용 흐름은 개발자마다 자유롭게 가져가되, 프롬프트, 대화 이력, 사용 패턴과 같은 핵심 자산은 팀과 조직 단위에서 표준화하고 관리할 수 있도록 분리되어 있습니다. CodeCenter Web은 개인의 생산성과 조직의 일관성을 동시에 만족시키기 위한 구조를 UI와 기능 전반에 반영하고 있습니다.
| 앞으로 추가될 기능 미리 보기
지금까지의 CodeCenter Web이 “브라우저에서 접근 가능한 AI 협업 인터페이스”에 초점을 맞췄다면, 앞으로의 방향은 실제 코드베이스와 조직의 지식 자산에 깊이 연결된 개발 플랫폼으로 확장되는 것을 목표로 하고 있습니다. AI와의 대화가 코드 작성 이전 단계에서 끝나는 것이 아니라, 개발 흐름 전반과 자연스럽게 이어지도록 하는 것이 핵심이라고 할 수 있겠습니다.
다음으로는 로드맵에 포함된 주요 기능들을 중심으로 CodeCenter Web이 어떤 모습으로 확장될 예정인지 살펴보겠습니다.
1.RAG 기반 실시간 파일 분석
첫 번째로, 앞으로 추가될 기능 중 핵심은 RAG를 활용한 실시간 파일 분석입니다. 현재는 사용자가 질문을 하면 모델이 일반적인 지식을 기반으로 답변하는 형태이지만, 앞으로는 프로젝트 리포지토리, 설계 문서, 사내 위키, 사양서 등 조직 내부 파일을 인덱싱하고, CodeCenter Web에서 특정 리포지토리나 문서 집합을 선택하면 해당 리소스를 질문의 맥락으로 자동 연결하는 흐름을 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.
“이 서비스의 인증 흐름을 정리해줘”, “이 모듈과 관련된 설정 파일들을 모아서 설명해줘”와 같은 요청에 대해 실제 코드와 문서 내용을 기반으로 한 답변을 제공할 수 있게 됩니다.
2. MCP를 활용한 Web 도구 확장
현재는 IDE 안에서만 MCP 도구를 연결해 쓸 수 있지만, 앞으로는 CodeCenter Web에서도 동일한 MCP 엔드포인트를 사용할 수 있도록 확장하려고 합니다. 그렇게 되면 MCP 도구는 IDE 전용 기능이 아니라 IDE와 Web에서 함께 쓰는 공통 실행 레이어 역할을 하게 되고, 같은 도구를 서로 다른 인터페이스에서 비슷한 방식으로 호출하고 재사용할 수 있습니다.
예를 들어 MCP를 통해 빌드·테스트 상태를 조회하거나 이슈 트래커(Jira, GitLab Issues 등)에서 티켓을 검색하고, 배포 이력과 파이프라인 상태를 확인하며, 사내 내부 API를 통해 특정 도메인 데이터를 조회하는 작업을 수행할 수 있습니다. IDE에서는 코드 옆에서 바로 실행하는 도구처럼 MCP를 활용하고, CodeCenter Web에서는 상황 설명과 맥락을 함께 남기면서 MCP 도구를 호출하는 협업용 인터페이스로 사용할 수 있습니다.
Web과 IDE가 서로 다른 기능을 개별적으로 가져가는 것이 아니라, 동일한 MCP 기반 도구 레이어를 공유하고 그 위에 각자의 UI를 올리는 형태를 지향합니다. 이렇게 구성해 두면 조직은 “어떤 MCP 도구를 정의하고 어떻게 묶을 것인가”를 중심으로 AI 활용 방식을 설계할 수 있습니다.
3. Git 연동 및 리포지토리 심층 분석
CodeCenter는 단순히 리포지토리 목록을 불러오고 브랜치만 보여주는 수준이 아니라, 코드베이스를 구조적으로 해석하고, 그 결과를 문서·다이어그램·요약 정보로 재구성하는 도구를 목표로 하고 있습니다.
GitLab, GitHub, 사내 Git 서버 등과 연동해 특정 리포지토리를 선택하고, 그 리포지토리에 대해 배치 혹은 온디맨드 방식으로 분석을 수행하는 흐름을 상정하고 있습니다. 분석 과정에서는 디렉터리 구조, 모듈 경계, 주요 엔트리포인트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라, 서비스 간 의존 관계나 레이어 구조와 같은 상위 수준의 관계도 함께 추출하게 됩니다.
이렇게 추출된 정보를 바탕으로 다음과 같은 산출물을 자동으로 생성하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 해당 리포지토리가 어떤 역할을 하는지, 주요 모듈이 무엇을 담당하는지, 어떤 외부 시스템과 연동되는지 등을 정리한 요약 문서를 만들 수 있습니다. 또한 서비스 간 호출 관계나 모듈/레이어 간 의존성을 시각화한 아키텍처 다이어그램 초안, 파일 단위로 “이 코드는 어떤 역할을 하는지”를 간단히 설명하는 코드 요약도 함께 생성할 수 있습니다.
CodeCenter Web은 단순히 “브라우저에서 AI와 채팅할 수 있는 화면”을 하나 더 제공하려는 도구가 아닙니다. IDE 중심으로 쌓아온 CodeCenter의 개발 경험 위에, 조직 단위의 프롬프트 기준, 대화 기록, 사용 양상, 그리고 코드 자산을 함께 연결하기 위한 별도의 접근 지점을 마련하는 데 목적이 있습니다.
현재 버전에서는 채팅 세션 관리, 계정별 Analytics, 기본적인 개인화 설정 등을 통해 개발자가 각자 익숙한 환경에서 AI를 활용하고, 그 결과를 최소한의 구조를 갖춘 형태로 쌓을 수 있는 수준까지 제공하고 있습니다.
여기에 앞으로 RAG 기반 실시간 파일 분석, MCP 기반 공통 도구 레이어, Git 리포지토리 심층 분석/문서화 기능이 더해지면, CodeCenter Web은 점점 조직의 코드와 문서를 이해하고 설명해 주는 인터페이스에 가까워질 것입니다.
