3.제2장. 학습 환경 세팅
작성자: 김재우 (jaewoo@claudcode.to)
CCA-F 시험 학습 환경 세팅 (2026)
목차
지난 장 돌아보기
지난 장에서는 본 교재의 목적（CCA-F 자격시험 합격）과 5개 출제 도메인・12주 학습 스케줄을 확인했습니다. 이번 장에서는 CCA-F 시험 범위를 실제로 손을 움직여 가며 배우기 위한 학습 환경을 구축합니다.
주제 개요
CCA-F 시험은 '지식'을 묻는 시험이지만, 그 지식은 실제로 Claude를 돌려보며 체감할 때 비로소 깊이 자리잡습니다. 자전거 타는 법을 책만으로 익히기 어려운 것처럼, 에이전트 설계나 MCP 통합도 직접 코드를 써서 돌려봐야 몸에 와닿습니다.
이번 장에서는 CCA-F 시험 범위를 커버하기 위해 필요한 4종류의 환경을 준비합니다.
| 환경 | 용도 | 필수/선택 | 관련 도메인 |
|---|---|---|---|
| Anthropic Console | Web UI에서 Claude를 시험한다（Workbench / Playground） | 필수 | 전반 |
| Anthropic API（Python SDK） | 코드에서 프로그램적으로 Claude를 호출한다 | 필수 | 도메인2・4 |
| Claude Code CLI | Anthropic 공식 CLI 코딩 툴 | 필수 | 도메인3 |
| MCP SDK（Python） | Model Context Protocol 서버/클라이언트 구현 | 권장 | 도메인2 |
습득 포인트
- Anthropic Console에 가입하고, API 키를 발급할 수 있다
- Workbench에서 Claude에 프롬프트를 보내고, 응답을 확인할 수 있다
- Python SDK에서 Anthropic API를 호출해 "Hello, Claude" 응답을 받을 수 있다
- Claude Code CLI를 설치하고, 최소 1개 커맨드를 실행할 수 있다
- MCP SDK를 설치하고, 샘플 서버를 실행할 수 있다
- 사용할 모델（Opus / Sonnet / Haiku）의 버전명（예: claude-opus-4-7）을 올바르게 지정할 수 있다
2026년 7월 현재 Fable 5가 새롭게 재공개되었고, Opus 계열은 Claude Opus 4.8까지 공개되어 있고, Sonnet 5・Haiku 4.5가 최신입니다. 모델 ID는 수시로 갱신되므로, 실제 지정할 값은 Anthropic Console의 'Models' 페이지나 공식 문서에서 최신 ID를 확인하세요.
버전 명기
이번 장에서 다루는 각 툴은 아래 버전을 전제로 합니다.
- Python: 3.10 이상
- Anthropic Python SDK: 0.39 이상
- Claude Code CLI: 2.0 계열
- MCP Python SDK: 1.0 계열
버전이 오래되면 API 시그니처나 CLI 커맨드가 본서와 다를 수 있습니다. 절차대로 동작하지 않을 때는 먼저 버전을 확인하세요.
필요한 툴
| 툴 | 버전 | 용도 |
|---|---|---|
| Anthropic 계정 | - | API 키 발급을 위해 필요 |
| 브라우저 | Chrome / Safari 등 | Anthropic Console 접속용 |
| Python | 3.10 이상 | API・MCP의 Python SDK용 |
| Node.js | 18 이상 | Claude Code CLI 설치용 |
| curl | OS 표준 | API 최초 동작 확인용 |
| Git | 2.x 이상 | Claude Code와의 연동・샘플 취득용 |
💡 한국 환경 팁 (편집부 보완) 망분리 환경의 SI·금융권 현장이라면 학습 환경 세팅에서 두 가지를 미리 확인해 두세요. 첫째,
api.anthropic.com으로 나가는 아웃바운드 통신이 사내 프록시·방화벽 정책에서 허용되는지예요. Claude Code와 Python SDK 모두HTTPS_PROXY환경 변수를 지원하니, 프록시 주소만 확보하면 내부망에서도 실습이 가능한 경우가 많아요. 둘째, 보안 심사 때문에 Anthropic API 직접 호출이 어렵다면 AWS Bedrock의 Claude 모델을 대안으로 검토할 수 있어요. 서울 리전 제공 여부와 사용 가능한 모델 버전은 계약·시점에 따라 달라지니 AWS 콘솔에서 최신 상태를 확인하고 시작하세요. 시험 자체는 Anthropic API 기준으로 출제되지만, 실습 환경은 Bedrock이어도 학습에 지장이 없어요.
설치 절차
1단계: Anthropic 계정 생성과 API 키 발급
- https://console.anthropic.com/ 에 접속한다
- 이메일 주소로 가입한다
- 이메일 인증을 완료한다
- Console에 로그인 후, 왼쪽 메뉴 <API Keys>를 연다
- <Create Key>를 클릭하고, 키에 알아보기 쉬운 이름（예: cca-f-study）을 붙인다
- 표시된 API 키（sk-ant-... 로 시작하는 문자열）를 복사해 안전한 곳에 보관한다
- API 키는 발급 시 딱 한 번만 표시됩니다. 복사에 실패했다면 재발급이 필요합니다.
- API 키는 '비밀번호와 같은 기밀 정보'입니다. GitHub에 push하거나 Slack에 붙여넣지 않도록 주의하세요.
- 만에 하나 유출된 경우, 즉시 Console에서 실효（revoke）하세요.
2단계: 환경 변수 설정
~/.zshrc(macOS)에 추가（bash의 경우 ~/.bashrc）
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
설정 후, 터미널을 재시작하거나 아래를 실행해 반영합니다.
source ~/.zshrc
확인:
echo $ANTHROPIC_API_KEY
# sk-ant-... 이 표시되면 OK
3단계: curl로 동작 확인
아래 커맨드로 Claude에 메시지를 보냅니다.
hello_claude_curl.sh
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
--header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
--header "anthropic-version: 2023-06-01" \
--header "content-type: application/json" \
--data '{
"model": "claude-haiku-4-5-20251001",
"max_tokens": 256,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, Claude! 한마디로 자기소개를 해주세요."}
]
}'
응답 JSON의 content[0].text에 Claude의 답변이 포함되어 있으면 성공입니다.
최초 동작 확인에는 가장 저렴하고 빠른 Haiku를 쓰는 것이 정석입니다. Opus를 Hello World에 쓰면 비용 낭비가 되므로, 용도에 따라 모델을 구분해 쓰는 습관을 들이세요.
4단계: Python SDK 설치
pip install anthropic
hello_claude.py
import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # 환경 변수 ANTHROPIC_API_KEY를 자동으로 읽는다
message = client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=256,
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, Claude! 한마디로 자기소개를 해주세요."}
],
)
print(message.content[0].text)
실행:
python hello_claude.py
5단계: Claude Code CLI 설치
CCA-F의 도메인3（20%）은 Claude Code에 관한 내용입니다. 실제로 설치해 조작해 보는 것이 합격의 지름길입니다.
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
2026년 현재 Anthropic이 권장하는 기본 설치 방식은 네이티브 설치 프로그램입니다. macOS/Linux에서는
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash, Windows에서는 PowerShell 설치 스크립트를 쓰면 Node.js 없이 설치되고 백그라운드 자동 업데이트가 지원됩니다. npm 설치도 계속 지원되며, 특정 버전을 고정(pin)하거나 팀 표준이 npm일 때 유용합니다. npm 경로를 쓸 경우에만 Node.js 18 이상이 필요합니다. 본서는 npm 기준으로 진행하지만, 처음 설치하는 경우 네이티브 설치 프로그램도 함께 고려해 보세요.
설치 확인:
claude --version
# 2.x.x 같은 출력이 나오면 OK
첫 실행과 인증:
claude
첫 실행 시 Anthropic 계정으로 인증을 요구받습니다. 브라우저가 열리므로, Console과 같은 계정으로 로그인하세요.
Claude Code는 API 키로도 인증할 수 있지만, Pro / Max 플랜 계약자는 구독을 경유한 이용도 선택할 수 있습니다. 본서에서는 API 키 인증을 전제로 합니다.
6단계: MCP SDK 설치（권장）
CCA-F의 도메인2（18%）는 MCP에 관한 내용입니다. 샘플 서버를 돌릴 수 있는 환경을 만들어 둡시다.
pip install mcp
간단한 MCP 서버 샘플:
hello_mcp_server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("hello-server")
@mcp.tool()
def greet(name: str) -> str:
"""지정한 이름에 인사를 반환합니다."""
return f"안녕하세요, {name}님!"
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
실행:
python hello_mcp_server.py
자세한 사용법은 세션6・7에서 다룹니다. 여기서는 '돌아가는 환경이 있다'는 것만 확인하면 OK입니다.
흔한 오해와 개념 정리
❌ 흔한 오해: 'Anthropic API와 Claude Code는 같은 것'
- 오해: Claude Code를 설치해 두면 API도 쓸 수 있다고 생각하기 쉽다
- 실제: 둘은 별개의 툴이다. Claude Code는 CLI 코딩 에이전트, API는 HTTP 엔드포인트. 다만 Claude Code 내부에서 API를 호출하고 있으므로, API 키는 공통으로 이용 가능
- 확인 방법:
claude --version과pip show anthropic으로 각각 버전을 확인할 수 있다
❌ 흔한 오해: 'MCP는 Anthropic만의 사양'
- 오해: Claude 전용의 독자 프로토콜이라고 생각하기 쉽다
- 실제: MCP는 오픈 사양이다. OpenAI나 다른 모델 제공자・IDE도 MCP에 대응하고 있다
- 확인 방법: https://modelcontextprotocol.io 에서 공식 사양을 확인할 수 있다
흔한 에러와 대처법
에러 예: 401 Unauthorized
- 원인: API 키가 틀렸거나, 환경 변수가 읽히지 않았다
- 대처법:
echo $ANTHROPIC_API_KEY로 값이 표시되는지 확인. 표시되지 않으면source ~/.zshrc를 실행
에러 예: model: claude-xxx is not found
- 원인: 지정한 모델명이 존재하지 않거나, 이용 권한이 없다
- 대처법: Anthropic Console의 「Models」 페이지에서 이용 가능한 모델 ID를 확인한다
에러 예: claude: command not found
- 원인: Claude Code의 설치 경로가 PATH에 잡혀 있지 않다
- 대처법:
npm root -g로 npm의 글로벌 경로를 확인하고, PATH 환경 변수에 그 디렉터리의 bin을 추가한다
에러 예: MCP SDK의 ModuleNotFoundError: No module named 'mcp'
- 원인: MCP SDK가 미설치이거나, 다른 Python 환경에 설치되어 있다
- 대처법:
pip show mcp로 확인. 가상 환경을 쓰는 경우 그 환경 안에서pip install mcp를 실행
정리와 다음 한 걸음
- Anthropic Console에서 계정을 생성하고, API 키를 발급했다
- curl과 Python SDK로 Anthropic API를 호출할 수 있음을 확인했다
- Claude Code CLI를 설치하고, 인증을 완료했다
- MCP SDK를 설치하고, 샘플 서버가 돌아가는 것을 확인했다
- API 키 취급（유출 리스크・실효 방법）을 이해했다
다음 장부터는 CCA-F 시험 범위의 전제 지식이 되는 Claude 모델 패밀리의 특성부터 배워 나갑니다.
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