Cursor AI는 코드 작성, 검토, 디버깅 등 개발 과정 전반에 걸쳐 AI의 도움을 받을 수 있는 강력한 IDE이다. 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있다는 장점 덕분에 많은 개발자들이 관심을 보이고 있다.
하지만 사용하다 보면 때때로 응답 속도가 현저히 느려지는 현상을 경험할 수 있다. 나 역시 최근 며칠간 속도 저하 문제로 어려움을 겪었다. 이 글에서는 나의 경험을 바탕으로 원인을 분석하고, 가능한 해결 방법들을 공유하고자 한다.
최근 며칠 동안 LLM(거대 언어 모델) Hands On 자료를 준비하기 위해 Cursor AI를 매우 집중적으로 사용했다. 이 과정에서 상당한 양의 코드를 검토하고, AI에게 코드 수정을 요청하는 작업을 반복적으로 수행했다.
그러던 중 Cursor AI의 반응 속도가 눈에 띄게 느려지기 시작했다. 처음에는 일시적인 현상인가 싶었지만, 점점 심해져 나중에는 코드 추천이나 채팅 응답을 기다리는 시간이 매우 길어져 작업 효율성이 크게 떨어졌다. 어떤 명령은 아예 응답이 없는 것처럼 느껴지기도 했다.
채팅 기록 삭제
다양한 원인을 고민하던 중, 누적된 AI와의 상호작용 기록, 즉 채팅 기록이 영향을 미칠 수 있다고 생각했다. Cursor AI는 이전 대화 내용을 컨텍스트로 활용하여 더 정확한 답변을 제공하려 하는데, 이 기록이 많아지면 성능에 부담을 줄 수 있다고 추측했다. 밑져야 본전이라는 생각으로 Cursor AI 내의 모든 채팅 기록을 삭제했고, 중요한 내용은 미리 백업해두었다.
놀랍게도, 채팅 기록을 삭제하자마자 Cursor AI는 이전의 쾌적한 속도를 되찾았다. AI 기능들의 응답 속도가 눈에 띄게 빨라졌고, 다시 원활한 작업이 가능해졌다.
이 경험을 통해 볼 때, Cursor AI 사용 중 누적된 많은 양의 채팅 기록이 IDE 성능 또는 AI 응답 속도에 부하를 주는 주요 원인 중 하나일 수 있다고 판단된다. 이는 로컬 저장 공간 문제이거나, 매번 AI 요청 시 과도하게 많은 컨텍스트를 함께 전송하면서 발생하는 문제일 수 있다.
기타 가능한 속도 저하 원인들
이런 경우 외에도 Cursor AI의 속도 저하를 유발할 수 있는 다른 잠재적 원인들은 다음과 같다.
- 매우 큰 프로젝트 로딩
Cursor AI(및 기반이 되는 VS Code)가 파일을 인덱싱하고 분석하는 데 많은 시스템 리소스를 소모하여 전반적인 속도 저하를 유발 - 시스템 리소스 부족
이런것 걱정해야할 시대는 지나지 않았나? - 네트워크 연결 상태
Cursor AI의 핵심 기능은 원격 서버의 LLM과 통신하여 이루어진다. 따라서 인터넷 연결이 느리거나 불안정하면 AI 기능의 응답 속도가 직접적으로 영향을 받는다. 지연 시간(latency)이 특히 중요하다. - 백그라운드 프로세스 과다
실시간 코드 분석, 린팅(linting), 디버깅 세션, 파일 감시 등 백그라운드에서 실행되는 작업들이 많으면 IDE 성능에 영향을 줄 수 있다. - Cursor AI 서버 측 문제
드물지만 사용자가 많거나 일시적인 서버 문제로 인해 Cursor AI 서비스 자체의 응답이 느려질 수도 있다.
단순하지만 명쾌한 답안지 "껏다 켜!"
Cursor AI가 느려졌다고 느껴진다면 다음 방법들을 시도해볼 수 있다.
- 채팅/History 기록 삭제
- 적용 Rule Set 최적화 ( Posting 준비중...)
- Cursor AI IDE 재시작
- 시스템 리소스 확인 및 확보
- 네트워크 상태 점검
- 최신버전 기준 네트워크 HTTP/1.1 는 지원하지 않아 응답하지 않음.
- 기본 HTTP/2 이상 지원 (홈페이지 Document FAQ 참고)
- 필요에 따라 위 옵션 제어를 통해 HTTP/1.1 로의 Fallback 도 지원(느림)
- 컴퓨터 재부팅 - 이게 빠지면 섭섭하다.
결론 및 개선에 대한 기대
Cursor AI의 속도 저하는 복합적인 원인으로 발생할 수 있다. 필자의 경우 채팅 기록 누적이 문제였지만, 프로젝트 크기, 시스템 리소스, 네트워크 등 다양한 요인이 영향을 미친다. 문제가 발생하면 위에서 제시된 방법들을 하나씩 시도해보며 원인을 찾아 해결하는 것이 중요하다.
하지만, 근본적인 질문을 던져볼 필요가 있다. 개발자는 종종 장시간 동안 복잡한 프로젝트에 집중하며 코딩 작업을 수행한다. 이러한 개발 업무의 특성상, 사용자가 IDE의 성능 유지를 위해 주기적으로 채팅 기록을 삭제하거나, 실시간으로 시스템 리소스 사용량을 걱정해야 하는 상황은 분명 불편하며 생산성을 저해하는 요소이다. Cursor AI가 개발 생산성 향상을 목표로 하는 도구라면, 이러한 장시간 사용 시의 성능 저하 문제는 Cursor AI 측에서 반드시 인지하고 해결해야 할 핵심 과제라고 생각한다.
물론 현재로서는 사용자가 시스템 리소스를 확인하고 관리하는 것이 하나의 해결책일 수 있다. 그러나 리소스 관리에 신경 써야 한다는 것 자체가 개발자에게는 또 다른 부담이다. 최신 하드웨어와 풍부한 컴퓨팅 자원을 활용하는 현시대에, 개발 도구의 리소스 효율성은 더욱 중요해졌다. 개발자는 도구의 성능 한계를 걱정하기보다, 창의적인 문제 해결과 코드 작성에 온전히 집중할 수 있어야 한다.
Cursor AI가 더 많은 개발자에게 사랑받는 필수 도구로 자리 잡기 위해서는, 보다 가볍고 안정적으로 동작하며 시스템 리소스를 효율적으로 활용하는 방향으로 개선되어야 할 숙제가 남아있다.
궁극적으로 이러한 성능 관련 우려를 해소하고, 개발자가 아무런 걱정 없이 AI의 강력한 기능을 마음껏 활용할 수 있는 환경을 제공해주기를 기대한다.
