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사내 서비스 셋을 티켓 시스템 하나로 잇기: AI 도우미 요청과 회의록 할 일이 티켓이 되기까지 (MCP는 왜 아직 아닌가)

요약. 운영 대시보드의 AI 도우미가 받은 요청과, 보고서 서비스에 올라온 회의록의 할 일을 업무 티켓 시스템으로 보내도록 이었습니다. 서비스끼리 짝지어 잇지 않고, 모두 티켓 시스템의 연동 API 하나에만 맞췄습니다. 티켓을 만드는 일은 MCP가 아니라 이 연동 API로 합니다. MCP 서버는 사람을 대신해 티켓을 읽고 처리하는 창구로 따로 있습니다.5화의 N×M 문제가 회사 안에서 생겼다저희 팀에는 사내 서비스가 셋 있습니다. 업무 화면을 모은 운영 대시보드, 할 일을 관리하는 업무 티켓 시스템, 보고서와 회의록을 올리는 보고서 서비스입니다.일은 대시보드와 보고서 서비스에서 생기고, 처리는 티켓 시스템에서 합니다. 대시보드를 쓰다가 "이 표에 이것도 보여 주면 좋겠다"는 요청이 생기고, 회의가 끝나면..

요약. MCP 서버는 요청 한 줄을 읽고, 형식이 맞는지 확인하고, 맞는 함수를 불러서, 답 한 줄을 쓰는 프로그램입니다. 규격을 손으로 다 짜면 약 400줄이 나옵니다. 공식 Python SDK를 쓰면 평범한 함수에 @mcp.tool() 표시 하나를 붙이는 것으로 끝나고, 같은 노트 서버가 26줄이 됩니다. 함수 이름과 설명, 인자 타입은 그대로 모델이 읽는 도구 설명이 됩니다.5화에서 이어지는 질문: MCP 서버는 직접 만들 수 있을까5화에서는 MCP를 쓰는 쪽에서 구조를 봤습니다. AI 앱(호스트) 안의 클라이언트가 서버 하나와 1대1로 붙고, 서버는 도구·리소스·프롬프트를 내놓습니다. 공식 파일 서버에 메시지를 보내 도구 14개를 받아 보기도 했습니다.그럼 반대쪽은 어떨까요? 팀에서 매번 손으로 ..

요약. MCP(Model Context Protocol)는 AI 앱과 바깥 도구·데이터를 잇는 공통 규격입니다. 예전에는 AI 앱마다, 도구마다 연결 코드를 따로 짰습니다. MCP를 쓰면 도구 쪽은 "MCP 서버"를 한 번 만들고, MCP를 아는 AI 앱이면 어디서나 그 서버를 붙여 씁니다. 서버가 내놓는 것은 세 가지입니다. 모델이 골라 쓰는 도구, 앱이 골라 붙이는 리소스, 사용자가 골라 쓰는 프롬프트입니다.4화에서 이어지는 질문: 도구는 어디서 오나1막(0~4화)에서는 에이전트가 무엇이고 어떻게 도는지 봤습니다. 2화에서는 모델이 "이 도구를 이 값으로 불러 줘"라고 글자를 쓰면 프로그램이 대신 실행한다는 것을 봤습니다.그런데 그 도구 목록은 누가 만들까요? 2화 예제에서는 앱을 만드는 사람이 날씨..

요약. AI에게 여러 단계짜리 일을 시키는 방법은 두 가지입니다. 사람이 순서를 미리 정해 두는 워크플로와, 모델이 다음에 할 일을 스스로 정하는 에이전트입니다. Anthropic은 가장 단순한 방법부터 쓰고, 단계를 미리 알 수 없을 때만 에이전트를 쓰라고 권합니다. 워크플로에는 자주 쓰는 모양이 다섯 가지 있습니다. 앞 단계 결과를 다음 단계로 넘기는 체이닝, 입력 종류에 따라 담당을 나누는 라우팅, 여러 호출을 한꺼번에 돌리는 병렬화, 지휘 모델이 일을 나눠 주는 오케스트레이터-워커, 쓰고 평가하고 고치기를 반복하는 평가자-최적화입니다.3화에서 이어지는 질문: 프롬프트 하나로 안 되는 일3화 "단계별로 생각해 봐"에서는 모델에게 한 번 잘 묻는 법을 다뤘습니다. 그런데 실제 일은 한 번 묻고 끝나지..

요약. 같은 AI라도 어떻게 묻느냐에 따라 답이 달라집니다. 잘 묻는 방법은 크게 세 가지입니다. 원하는 것을 구체적으로 적기, 질문과 답의 예시를 몇 개 함께 보여 주기(퓨샷), 바로 답하지 말고 풀이 과정을 먼저 써 보게 하기(생각의 사슬)입니다. 2022년 연구에서는 질문 뒤에 "단계별로 생각해 보자" 한 줄만 붙여도 수학 문제 정답률이 몇 배로 올랐습니다. 다만 최신 Claude 모델처럼 답하기 전에 스스로 생각하는 기능이 있는 모델에는, 이 한 줄 대신 그 기능에 맡기라는 것이 공식 권고입니다.2화에서 이어지는 질문: 모델에게 어떻게 말해야 할까2화 "AI는 글자만 쓰는데, 어떻게 도구를 쓸까?"에서 모델은 도구를 직접 누르지 않고, 무엇을 부를지 "결정"만 한다고 했습니다. 1화의 에이전트도 ..

요약. 언어 모델은 글자만 내놓습니다. 계산기나 날씨 API를 직접 누르지 못합니다. 대신 "이 도구를 이 값으로 불러 달라"는 정해진 형식의 요청을 쓰고, 실제 실행은 모델 바깥의 프로그램이 합니다. 결과는 다시 모델에게 돌아갑니다. 이 약속을 함수 호출(도구 호출) 이라고 부르고, 설명 → 결정 → 실행 → 관찰 네 단계로 돕니다.1화에서 이어지는 질문: 에이전트는 어떻게 도구를 쓸까1화 "AI 에이전트는 왜 몇 번씩 다시 시도할까?"에서는 에이전트가 생각하고, 행동하고, 결과를 관찰하는 고리를 봤습니다. 그런데 "행동"은 "도구를 부른다" 한 줄로 넘어갔습니다.그런데 언어 모델은 글자를 이어 쓰는 프로그램입니다. 0화에서 본 Claude Code는 어떻게 파일을 읽고 명령을 실행할까요? 이번 화는 ..

요약. 에이전트가 몇 번씩 다시 시도하는 건 잘못 돌아가서가 아니라, 처음부터 그렇게 하도록 만들어졌기 때문입니다. 도구를 쓴 결과가 에러 메시지까지 그대로 언어 모델에 돌아오고, 모델은 그것을 읽고 다음 행동을 고칩니다. 생각과 행동을 이렇게 번갈아 하는 방식을 ReAct라고 부릅니다. 끝없이 반복하지 않도록 멈춤 조건과 횟수 제한을 함께 둡니다.0화에서 이어지는 질문: 에이전트는 왜 같은 일을 또 할까0화 "Claude Code는 어떻게 파일을 고칠까?"에서는 AI 에이전트가 "생각 → 행동 → 관찰"을 일이 끝날 때까지 반복한다고 정리했습니다. 이번 화는 그 반복을 한 걸음 더 들여다봅니다.AI 에이전트에게 일을 맡겨 보면 이런 장면을 자주 봅니다. 코드를 실행하다 에러가 나면, 에러 메시지를 읽고..

요약. 저희 팀은 되돌리기 비싼 설계 결정을 느낌으로 하지 않습니다. Claude Code(클로드 코드)에게 대안을 같은 축의 표와 숫자로 비교하게 하고, "무엇이 달라지면 다시 보나"를 꼭 적게 합니다. 화면을 만들 때는 /impeccable 같은 디자인 스킬보다 디자인 기준 파일을 먼저 읽힙니다.이 글은 "Claude Code 팀 사용법" 4편 연재 중 마지막 4편입니다. 프론트엔드·백엔드가 있는 웹 시스템을 여러 명이 함께 개발하는 팀 기준입니다. 데이터 분석이나 문서 작업, 혼자 쓰는 작은 스크립트처럼 상황이 다르면 맞지 않는 규칙도 있습니다.Claude Code로 설계 결정할 때 "느낌"으로 정하지 않는 이유사내 업무용 웹 대시보드를 만들며 구조를 정할 일이 자주 있었습니다. 근거가 느낌뿐이면 ..

요약. Claude Code(클로드 코드) 서브에이전트에게 일을 맡겼다면, 끝났는지는 "다 했습니다" 알림이 아니라 git 커밋으로 확인합니다. 30분이 지나도 커밋이 없으면 메인 에이전트가 직접 마무리합니다. 배포 전에는 검사 명령 하나로 여섯 단계를 정해진 순서대로 돌리고, 마지막 확인은 브라우저에서 눈으로 합니다.이 글은 "Claude Code 팀 사용법" 4편 연재 중 3편입니다. 프론트엔드·백엔드가 있는 웹 시스템을 여러 명이 함께 개발하는 팀 기준입니다. 데이터 분석이나 문서 작업, 혼자 쓰는 작은 스크립트처럼 상황이 다르면 맞지 않는 규칙도 있습니다.서브에이전트 작업 완료를 확인하는 규칙이 세 번 바뀐 이야기1편에서 소개한 여덟 가지 중 5번은 "맡긴 일이 됐는지는 git으로 확인한다"입니다..

요약. 저희 팀은 Claude Code(클로드 코드)로 아이디어에서 배포까지 가는 과정을 9단계로 나누고, 단계마다 부르는 superpowers 스킬과 남는 파일을 정해 두었습니다. 요청 프롬프트는 표현보다 세 가지가 중요합니다. 지금 어느 단계인지, 건드리면 안 되는 자리, 끝났다는 증거로 무엇을 보여 달라고 할지입니다.이 글은 "Claude Code 팀 사용법" 4편 연재 중 2편입니다. 프론트엔드·백엔드가 있는 웹 시스템을 여러 명이 함께 개발하는 팀 기준입니다. 데이터 분석이나 문서 작업, 혼자 쓰는 작은 스크립트처럼 상황이 다르면 맞지 않는 규칙도 있습니다.Claude Code에 같은 요청을 해도 결과가 갈렸던 이유혼자 쓸 때는 각자 방식이면 충분했습니다. 팀이 같은 저장소에서 Claude Co..