Vercel에 Lovable 배포하기 — 깨진 조각들

(dev.to)

Lovable로 생성된 TanStack Start 프로젝트를 Vercel에 배포할 때 발생하는 404 오류와 출력 디렉토리 문제를 Nitro의 Vercel 프리셋 설정을 통해 해결하는 구체적인 기술적 방법론을 제시합니다.

이 글의 핵심 포인트

1Lovable의 TanStack Start 프로젝트는 SSR 기반이므로 Vercel의 기본 정적 배포 방식과 충돌함
2문제의 근본 원인은 Nitro 엔진의 기본 프리셋이 Vercument이 아닌 Cloudflare로 설정되어 있기 때문임
3vite.config.ts에서 nitro.preset을 'vercel'로 변경하고 출력 디렉토리를 .vercel/output으로 지정해야 함
4vercel.json을 통해 빌드 명령과 출력 디렉토리를 Vercel Build Output API v3 규격에 맞춰 재정의해야 함
5배포 전 로컬에서 npm run build를 통해 .vercel/output 디렉토리가 올바르게 생성되는지 확인하는 과정이 필수적임

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기반 코드 생성 도구인 Lovable의 결과물을 실제 프로덕션 환경인 Vercel에 안정적으로 배포하는 것은 서비스 출시 속도에 직결되는 문제입니다. 단순한 설정 오류를 넘어 프레임워크의 런타임 특성을 이해해야 하는 기술적 난제를 해결책을 통해 제시합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

최근 Lovable과 같은 'AI 엔지니어링' 도구는 코드를 생성하지만, 이를 배포하기 위한 인프라 설정(IaC)은 여전히 개발자의 몫입니다. TanStack Start와 Nitro 같은 최신 SSR 프레임워크는 클라우드 환경(Cloudflare vs Vercel)에 따라 빌드 아티팩트 구성이 판이하게 다릅니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI가 코드를 짜주는 시대에도 배포 파이프라인 최적화와 인프라 구성 능력은 여전히 핵심적인 개발 역량으로 남을 것임을 시사합니다. 개발자는 코드 생성 이후의 'Runtime-Infrastructure' 정렬 문제를 해결하는 데 더 집중해야 합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

빠른 MVP 출시를 위해 Lovable 같은 도구를 활용하는 한국 스타트업들에게, 생성된 코드를 그대로 믿기보다 배포 환경에 맞는 인프라 최적화 지식이 필수적임을 보여줍니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 기반 개발 도구의 발전은 '아이디어의 제품화' 속도를 비약적으로 높여주지만, 동시에 '배포 및 운영의 복잡성'이라는 새로운 기술적 부채를 안겨줍니다. Lovable이 생성한 코드가 로컬에서는 완벽해 보여도, Vercel과 같은 클라우드 런타임의 특성을 반영하지 못하면 서비스 중단이라는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

창업자와 개발자는 이제 '어떻게 코드를 짜는가'보다 '생성된 코드를 어떻게 운영 환경에 맞게 오케스트레이션(Orchestration)할 것인가'에 더 큰 가치를 두어야 합니다. Nitro의 Vercel 프리셋을 활용한 이번 사례처럼, 프레임워크의 내부 동작 원리와 클라우드 공급자의 빌드 아티팩트 규격을 이해하는 능력이 AI 시대의 차별화된 경쟁력이 될 것입니다.

원문 보기 →