MCP 기반 Layer-based Composition으로 디자인 워크플로우 자동화

Context

추상적 프롬프트 기반의 AI 이미지 생성 도구는 브랜드 가이드라인(폰트, 색상, 레이아웃) 준수가 불가능한 한계 존재. 반복적인 그래픽 작업 시 디자인 툴을 통한 수동 수정 과정에서 발생하는 시간 낭비 및 생산성 저하 문제 발생.

Technical Solution

• Deterministic한 결과 도출을 위한 Layer-based Composition 모델 채택
• MCP(Model Context Protocol) 표준을 통한 AI Assistant와 외부 API 간의 인터페이스 계층 분리
• LLM이 자연어를 해석하여 Canvas 크기, Layer 스택(배경, 텍스트, 이미지, 오버레이), 좌표값 등 정형화된 JSON 구조로 변환하는 파이프라인 구축
• Smart Cropping 로직을 통한 정적 이미지 레이어 내 객체 인식 및 최적 위치 자동 배치
• 다중 MCP Server 체이닝을 통한 Image Generation $\rightarrow$ Transformation $\rightarrow$ Upscaling의 연속적 파이프라인 구성
• Ad-hoc 작업(MCP)과 Production Pipeline(Direct API)을 분리하여 프로토타이핑 후 자동화 코드로 전환하는 전략 적용