AI와 함께하는 프로젝트 자동화 : 더 빠르고, 더 스마트하게 (새 탭에서 열림)
네이버 엔지니어링 데이에서 발표된 이 내용은 로컬 LLM인 Ollama와 오픈소스 mcp-agent를 활용하여 프로젝트 자동화의 수준을 한 단계 높인 실무 사례를 다룹니다. 빌드 실패 분석부터 크래시 로그 요약, Slack 알림까지의 과정을 AI가 스스로 판단하고 수행하는 '협력자'로서의 모델을 제시하며, 이를 통해 개발자가 반복적인 모니터링 업무에서 벗어나 고차원적인 문제 해결에 집중할 수 있음을 보여줍니다. **로컬 기반 LLM 및 에이전트 활용 아키텍처** - Ollama를 활용하여 로컬 환경에 LLM을 구축함으로써 사내 보안 문제를 해결하고 데이터 유출 걱정 없이 분석 환경을 조성합니다. - 오픈소스인 mcp-agent(Model Context Protocol)를 도입하여 AI 모델이 단순한 텍스트 생성을 넘어 외부 도구 및 데이터와 실시간으로 상호작용하도록 설계합니다. - 단순 스크립트 기반 자동화와 달리, AI 에이전트가 상황을 인지하고 적절한 도구를 선택해 작업을 수행하는 유연한 워크플로우를 구현합니다. **지능형 빌드 실패 분석 및 크래시 모니터링** - 빌드 과정에서 발생하는 방대한 양의 에러 로그를 AI가 즉시 분석하여 실패의 근본 원인을 파악하고 요약합니다. - 앱 실행 중 발생하는 크래시 로그를 실시간으로 모니터링하고, 코드 변경 이력 등을 대조하여 해당 문제를 해결하기에 가장 적합한 담당자(Assignee)를 자동으로 매칭합니다. - 비정형 데이터인 로그 메시지를 의미론적으로 해석함으로써 기존 키워드 매칭 방식의 한계를 극복합니다. **Slack 연동을 통한 자동화된 리포팅 체계** - AI가 분석한 빌드 결과와 크래시 요약 내용을 Slack API를 통해 개발 팀 채널에 실시간으로 공유합니다. - 리포트에는 단순히 에러 메시지만 전달하는 것이 아니라, AI가 제안하는 해결 방안과 우선순위 등을 포함하여 팀의 의사결정 속도를 높입니다. - Slack 내에서 LLM과 대화하며 추가적인 로그 분석이나 세부 사항을 질의할 수 있는 대화형 자동화 환경을 제공합니다. **AI 자동화 도입 시 고려사항 및 한계** - LLM과 MCP의 조합이 강력하지만 모든 문제를 해결하는 만능 도구는 아니며, 결과값의 할루시네이션(환각 현상)에 대한 검증 프로세스가 병행되어야 합니다. - 자동화가 복잡해질수록 AI가 도구를 잘못 선택하거나 잘못된 분석을 내놓을 가능성이 있으므로, 단계적인 도입과 신뢰도 테스트가 필수적입니다. **실용적인 제언** 로컬 LLM을 활용한 자동화는 보안이 중요한 사내 프로젝트에서 비정형 데이터 분석 업무를 획기적으로 줄여줍니다. 특히 MCP와 같은 최신 프로토콜을 적극적으로 활용하여 LLM이 실제 개발 도구들과 긴밀하게 연결될 수 있도록 설계하는 것이 성공적인 AI 자동화 도입의 핵심입니다.