🚀 [Project] AI 내 직원 만들기: 도로 정비 완료, 이제는 '출격'이다

🛣️ 실증 도로는 깔렸다: 이제 '연장'을 채울 시간

비유하자면 목적지까지 가는 도로는 다 닦았습니다. 이제는 그 도로 위를 다닐 운반 수단(Tool)을 추가하고, 실제 도로를 개방하는 일만 남았죠. 무엇보다 공개 직전의 이 시점이 개발자로서 가장 흥미롭고 기대되는 순간입니다. 비록 아직 '대박'은 없었지만, 잘 키운 자식을 세상에 소개하는 느낌이랄까요?

---

 

🧭 향후 작업 로드맵: 5가지 핵심 과제

1. MCP 도구(Tool)의 폭발적 확충

자체 MCP 서버가 가동 준비를 마쳤으니, 이제 AI 직원의 손에 쥐여줄 '연장'을 늘려야 합니다.

• 기대 효과: 연장이 많아질수록 AI 직원이 수행할 수 있는 작업 범위가 기하급수적으로 늘어납니다.

• 차별점: 클로드 데스크탑에서 도구를 추가하듯, TradeNPU 내에서도 공개된 MCP 도구들을 자유롭게 끌어다 쓰는 환경을 구축할 예정입니다. LLM별로 추가 작업이 필요할지는 미지수지만, 일단 '진행시켜' 보려 합니다.

 

2. ASGI 서버: '실험적 지원'에 베팅하다

당초 Django 설정을 그대로 쓰기 어려워 보류했던 기존 호스팅사의 '실험적 ASGI 지원' 기능을 다시 활용하기로 했습니다.

• 결정 이유: 몇 번의 시행착오 끝에 FastAPI에 대한 자신감이 생겼고, 무엇보다 운영 비용 면에서 현재 서비스가 가장 우수하기 때문입니다. 세팅법이 간단하니 실험에 참여할 가치는 충분합니다.

 

3. MCP 서버 배포(Deploy) 및 비동기 전환

서버가 준비되면 FastAPI MCP 서버를 가동합니다.

• 운영 전략: 당분간은 사용자 개방보다 내부 업무 효율화에 집중합니다. 명확한 비즈니스 모델(BM)이 도출된 후 정식 개방할 예정입니다.

• 성능 최적화: 서버가 가동되면 기존 TradeNPU의 동기식(Sync) 기능 중 비동기 처리가 절실한 부분들을 빠르게 FastAPI 서버로 이관하여 서버 부하를 분산할 계획입니다.

 

4. Role 기반의 업무 시나리오 설계

추가된 도구들을 엮어 '자동화 공정 시나리오'를 완성합니다.

• 분담: 일회성 로컬 작업은 Function Calling으로, 연속적이고 복잡한 공정은 MCP로 처리합니다.

• AI 직원의 '첫 출근'이 머지않았습니다.

 

5. 새로운 탐색: AI와 블록체인(Dapp)의 결합

일론 머스크는 "AI와 블록체인은 궁합이 좋다"고 했습니다. 아마도 NVIDIA의 성장을 이끈 '병렬 계산'이라는 뿌리가 같기 때문이겠죠.

• 실행 계획: 그동안 미뤄왔던 Dapp(탈중앙화 앱) 개발에 착수하여 AI와 블록체인의 접점을 직접 만들어보려 합니다. 직접 만들어봐야 지식재산이 되고, AI와 대화할 '상식'도 늘어나니까요.

---

 

⏭ 마치며: 지식재산은 '꾸역꾸역' 만드는 과정에서 쌓인다

본업이 바쁘지만 시간을 쪼개어 무언가를 만드는 과정 자체가 저에게는 가장 큰 자산입니다. AI 직원에게 첫 임무를 부여하고, 그가 내놓은 결과물을 공유할 날을 기대하며 이번 기록을 마칩니다.

다음 기록은 아마도 AI 직원의 첫 근무 일지가 되지 않을까 싶네요.

 

---

💡 안내: 이 포스팅은 기존 네이버 블로그 연재분의 다섯 번째 기록입니다. MCP 로컬 서버 구축이라는 인프라 작업을 마무리하고, 앞으로 이어질 도구 확충 및 서버 배포, 그리고 미래 기술(Dapp)과의 결합에 대한 로드맵을 담았습니다.

---

---

---