VibeShift

VibeShift

GroundNG · 코딩

VibeShift는 GroundNG가 만든 오픈소스 AI 코드 보안 에이전트로, MCP를 통해 AI 코딩 어시스턴트에 붙는다. AI가 생성한 코드를 검사하고 배포 전에 수정 내용을 편집기로 돌려준다.

VibeShift 미리보기

VibeShift 소개

What Is VibeShift

VibeShift는 AI 어시스턴트에게 코드의 점점 더 많은 부분을 맡기는 팀을 위해 만든 보안 에이전트다. 별도 대시보드로 도는 게 아니라 Model Context Protocol을 통해 Cursor, GitHub Copilot, Claude Code 같은 도구에 연결된다. 그래서 보안 검사는 이미 쓰고 있는 편집기 안에서 이뤄진다.

겨냥하는 지점은 분명하다. AI 어시스턴트는 코드를 빠르게 뽑아내지만, 그 코드에는 SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅, 안전하지 않은 설정, 깨진 로직처럼 눈에 잘 띄지 않는 결함이 섞일 수 있다. AI가 쓴 조각을 매번 손으로 훑는 일은 느리고 자꾸 건너뛰게 된다. VibeShift는 그 1차 검사를 자동화한다. 생성된 코드를 분석하고, 문제 지점과 심각도를 표시한 뒤, 코드를 쓴 어시스턴트에게 수정 힌트를 돌려준다.

배포 형태는 셀프 호스팅 MCP 서버다. 직접 실행하고, API 키가 있는 LLM에 연결한다. 코드와 모델 선택을 모두 자신의 손에 쥘 수 있다. 대신 설치 작업이 따른다. 에이전트가 뭔가를 하기 전에 Python 3.10 이상, LLM API 키, 동작하는 MCP 설정이 갖춰져야 한다.

Getting Started

  1. VibeShift 저장소를 복제하고 Python 3.10 이상으로 가상 환경을 만든다.
  2. 의존성과 Playwright 브라우저를 설치한 뒤, 예시 환경 파일 이름을 바꾸고 LLM API 키를 넣는다.
  3. MCP 설정에 VibeShift 서버를 추가해 AI 어시스턴트가 호출할 수 있게 한다.
  4. 서버를 계속 띄워 두고, 함수 검사, 테스트 기록, 회귀 스위트 실행을 어시스턴트에게 맡긴다.

제품 정보

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무료 플랜예
유료 플랜N/A
플랫폼Local MCP server, Python 3.10+
개발사GroundNG
카테고리코딩
출시일Apr 2025
최근 업데이트Nov 2025
웹사이트 방문 수649.3M
웹사이트 글로벌 순위50
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • AI와 함께 코드를 쓰는 개인 개발자
  • 전담 보안 엔지니어가 없는 작은 제품 팀
  • QA와 테스트 엔지니어

작업

  • AI가 생성한 코드의 취약점 검사
  • 브라우저 테스트 기록
  • 회귀 스위트 실행
  • 테스트 범위 탐색

활용 상황

  • AI가 쓴 코드로 가득한 풀 리퀘스트 검토
  • 스위트가 없는 앱에서 테스트 범위 시작
  • 리팩터 후에도 테스트 유지

주요 기능

주요 어시스턴트와의 MCP 연동

VibeShift는 Model Context Protocol 서버로 동작해 Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Roo Code 같은 어시스턴트에 끼워 넣을 수 있다. MCP 설정에 서버 항목 하나를 추가하고 자연어로 호출하면 된다. 이 연동 덕분에 보안 검사는 별도 도구가 아니라 편집기 안에 머문다.

자동 보안 스캔

에이전트는 어시스턴트가 코드를 생성하거나 고치는 흐름에서 분석한다. 소스 코드를 들여다보는 정적 분석과, 해당되는 곳에서는 실행 중인 컴포넌트를 겨냥한 동적 검사를 함께 쓴다. XSS, SQL 인젝션, 안전하지 않은 설정, 로직 결함 같은 문제를 찾고 종류, 위치, 심각도를 보고한다.

AI 기반 테스트 기록

브라우저 흐름을 자연어로 설명하면 VibeShift가 이를 Playwright 기반 테스트 스크립트로 바꾼다. 단계를 계획하고 실제 브라우저를 조작한 뒤 결과를 JSON 파일로 저장한다. 기능이 무엇을 해야 하는지 설명하는 일과 그것을 증명하는 테스트 사이의 간격이 줄어든다.

재현 가능한 테스트 실행

기록한 테스트는 Playwright로 반복 실행된다. 실행이 끝나면 VibeShift가 통과 또는 실패 상태를 오류, 스크린샷, 콘솔 로그와 함께 돌려준다. 이 피드백이 어디가 깨졌는지 어시스턴트가 보게 하고 수정안으로 이어진다.

스스로 고치는 테스트

바탕 코드나 페이지가 바뀌면 기존 테스트가 알아서 조정된다. 단순한 리팩터 때문에 셀렉터를 손으로 다시 쓸 필요가 없다. 작은 테스트 스위트가 쇠퇴하는 원인인 유지보수 부담을 덜어 준다.

테스트 탐색과 시각적 회귀

VibeShift는 사이트를 훑어 찾은 페이지에 테스트 단계를 제안할 수 있고, OpenAI 호환 LLM이면 무엇이든 쓴다. 픽셀 비교와 비전 모델 양쪽으로 스크린샷을 대조하는 시각적 회귀 검사도 지원해, 텍스트 기반 테스트가 놓치는 레이아웃 변화를 잡아낸다.

장단점

장점

  • Apache-2.0으로 공개돼 있어 코드를 읽고 감사하고 확장할 수 있다.
  • MCP 서버로 로컬에서 돌고 키가 있는 LLM이면 무엇이든 붙기 때문에, 코드와 모델 선택이 자신의 통제 아래 남는다.
  • 보안 스캔과 브라우저 테스트를 한 에이전트에 묶어 개발 주기의 더 넓은 부분을 덮는다.
  • 보고서에 위치, 심각도, 수정 힌트가 담겨 AI 어시스턴트가 곧바로 행동에 옮길 수 있다.

단점

  • 설치는 개발자 지향이다. 뭔가를 하기 전에 Python, 의존성 설치, 동작하는 MCP 설정이 필요하다.
  • LLM API 키를 직접 넣기 때문에 스캔과 테스트 품질은 연결한 모델에 달려 있다.
  • 실행 중인 앱에 대한 동적 검사 같은 일부 기능은 가리킬 대상이 살아 있을 때만 쓸모가 있다.

자주 묻는 질문

AI가 생성한 코드의 보안 취약점을 검사하고, 수정 힌트를 포함한 결과를 AI 코딩 어시스턴트에게 돌려준다. 같은 MCP 서버에서 브라우저 테스트를 기록하고 실행하기도 한다.