MCP 기반 Agentic Workflow를 통한 인적 리소스 80% 대체 구조 설계

Context

초기 창업 단계에서 발생하는 다역할 수행으로 인한 생산성 병목 현상 및 고정비 부담을 해결하기 위한 설계. 단순 LLM 챗봇의 한계를 넘어 외부 시스템과의 실시간 상호작용이 가능한 도구 계층의 부재를 해결함.

Technical Solution

• Model Context Protocol(MCP)을 표준 인터페이스로 채택하여 LLM과 외부 데이터 소스 간의 결합도 최적화
• Filesystem, Google Drive, Gmail, Brave-search MCP Server를 통한 데이터 Read/Write 및 실시간 웹 모니터링 기능 확보
• System Prompt, Workflow Prompt, Output Format Prompt로 구분된 3단계 프롬프트 계층 구조를 통한 응답 정밀도 제어
• Markdown 기반 Knowledge Base를 Filesystem MCP로 연결하여 Agent의 영구적 맥락(Permanent Memory) 구현
• Cron Job 및 Claude Code Remote Trigger를 활용한 비동기 스케줄링 기반의 자동화 파이프라인 구축
• 단순 생성이 아닌 '품질 게이트(Quality Gates)' 설계를 통해 AI 생성 콘텐츠의 일관성과 신뢰성 확보