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Dev.toAI/ML
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Browser Automation 대체용 Social Context 추출 MCP 서버 설계
Why I am building CarryFeed
AI 요약
Context
LLM 에이전트가 소셜 미디어 데이터 처리 시 Browser Automation에 의존하여 발생하는 컨텍스트 손실과 비효율성 식별. 특히 원본 URL, 작성자, 미디어 간의 관계성 결여로 인한 데이터 무결성 저해 문제 분석.
Technical Solution
- Browser Wrestling 배제를 위한 WebMCP 기반의 정형화된 데이터 인터페이스 설계
- 소셜 컨텍스트 보존을 위해 원본 URL과 미디어 관계성을 객체 내에 유지하는 데이터 모델링
- LLM의 환각 방지를 위해 접근 불가 콘텐츠에 대한 명시적 거부 및 신뢰할 수 없는 사용자 콘텐츠 처리 로직 구현
- JavaScript SDK, CLI, MCP Server를 포함한 멀티 인터페이스 제공으로 에이전트 통합 유연성 확보
- Public Content 전용 경계 설정을 통한 인증 및 권한 관리 복잡도 제거
실천 포인트
- 에이전트 설계 시 Browser Automation을 Fallback으로 두고 전용 API/MCP를 Foundation으로 설정 - 소셜 데이터 처리 시 URL과 작성자 정보를 단순 Footnote가 아닌 필수 객체 속성으로 정의 - LLM 전용 지침(Skill Instructions)에 데이터 접근 가능 여부와 출처 유지 원칙을 명시