설정은 늘었는데, 어디에 뭐가 있는지는 모르겠었다
AI 도구를 본격적으로 쓰기 시작하면 설정 파일도 같이 늘어난다. Claude 쪽 설정이 있고, 프로젝트마다 MCP가 붙고, Codex 설정도 따로 생긴다. skills와 hooks까지 얹히면 더 그렇다. 설정을 바꾼 뒤에도 “지금 이게 어느 범위에서 읽히고 있지?”를 확인하려면 파일을 하나씩 열어 봐야 했다.
처음에는 그 정도면 된다고 생각했다. 그런데 도구를 오갈수록 귀찮은 일이 반복됐다. 전역 설정인지, 프로젝트 설정인지, 로컬에서만 덮어쓴 값인지 헷갈리고, 서버가 떠 있는지도 별도로 확인해야 했다. 설정을 관리하는 화면이 없다는 게 생각보다 불편했다.
그래서 터미널에서 바로 보는 쪽으로 만들었다. AI Config Monitor는 Claude, Cursor, VS Code, Gemini, Docker MCP와 현재 프로젝트의 설정을 읽어 한 화면에 모으는 CLI다. 특정 도구 하나의 설정 편집기가 아니라, 지금 작업하는 환경을 빠르게 훑어보는 용도에 가깝다.
도구 이름보다 설정의 출처를 먼저 보이게 했다
처음에 필요했던 건 MCP 목록 그 자체보다, 각 항목이 어디에서 온 것인지였다. 같은 서버 이름이라도 홈 디렉터리의 설정에서 읽힌 것인지, 프로젝트의 .mcp.json에서 읽힌 것인지에 따라 다음에 열 파일이 달라진다.
그래서 항목마다 global, project, project.local 범위를 표시했다. 전역 설정과 프로젝트 설정, Git에 넣지 않는 로컬 오버라이드를 한 줄에서 구분할 수 있게 한 것이다. 이 구분이 있으면 설정이 이상할 때 무작정 검색부터 하지 않아도 된다.
위 화면처럼 대시보드는 MCP Servers, Skills, Hooks, Overview 탭으로 나뉜다. 서버 수와 상태만 보여 주는 데서 멈추지 않고, 어떤 도구의 설정인지와 어느 범위의 설정인지 같이 읽을 수 있게 했다. 화면에 나오는 도구와 서버 이름, 구성 수는 공개 가능한 정보로 확인받은 캡처를 사용했다.
저장한 뒤에야 알게 되는 상태를 줄이고 싶었다
설정 파일은 저장할 때마다 달라진다. MCP 서버를 추가하거나 경로를 바꿔도, 터미널을 다시 열거나 관련 명령을 실행하기 전까지는 바뀐 사실을 놓치기 쉽다.
이 도구는 설정 파일 변화를 감시하고, 변경이 들어오면 화면을 갱신한다. 서버 상태는 기본 10초 간격으로 확인한다. Docker 기반 서버는 Docker 목록과 컨테이너 상태를 살피고, 프로세스로 실행한 서버는 운영체제의 프로세스 목록에서 찾고, HTTP 서버는 짧은 타임아웃으로 응답을 확인한다.
정상일 때보다 멈췄을 때가 더 중요했다. 그래서 ACTIVE 상태가 STOPPED로 바뀌면 화면 위쪽에 알림을 띄우고, 터미널 벨과 운영체제 알림도 보낸다. 작업하다가 설정을 만진 뒤 “왜 안 되지”라는 생각이 들기 전에, 상태가 바뀐 지점을 먼저 보여 주고 싶었다.
Claude에서 Codex 프로젝트 설정까지
공개 변경 이력에서는 화면 폭과 범위 표기를 다듬고, 상태 변화 알림을 더한 뒤 프로젝트 설정 처리 범위를 넓혀 간 흐름을 볼 수 있다. 이후에는 프로젝트의 MCP 설정뿐 아니라 Codex의 .codex/mcp.json, config.toml도 읽도록 추가됐다.
이 부분은 기능을 많이 붙이기 위한 확장이라기보다, 실제 작업 환경을 덜 쪼개서 보기 위한 보완이었다. Claude와 Codex를 함께 쓰는 프로젝트에서 설정을 각각의 도구 안으로 들어가 확인하지 않고, 같은 프로젝트 맥락에서 볼 수 있어야 했다.
AI Config Monitor가 설정을 대신 결정해 주지는 않는다. 어떤 서버를 쓸지, 어떤 도구에 적용할지는 여전히 사람이 정한다. 대신 지금 무엇이 설정돼 있고 무엇이 멈췄는지, 그 확인에 드는 시간을 줄이는 도구로 남기고 싶었다.