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Dev.toAI/ML
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성숙한 Workflow 이식을 통한 3일 만의 MCP 서버 구축
You Don't Have to Learn Hermes From Scratch — I Brought My Existing Skills In
AI 요약
Context
특정 모델에 종속된 Persona 기반 Workflow의 범용성 확보 필요성 제기. 기존의 파편화된 런타임 환경에서 오는 마찰을 줄이고, LLM Agnostic한 오케스트레이션 레이어 도입을 통한 생산성 최적화 추구.
Technical Solution
- Hermes를 단순 도구가 아닌 LLM Agnostic Runtime으로 활용하여 기존 Persona 파일 유지
- Role-based Scoping 설계를 통해 Backend Architect, Test Engineer 등 역할별 책임 분리 및 간섭 제거
- soul.md 개념을 통한 Agent Identity의 지속성 확보 및 세션 간 컨텍스트 유지 구조 설계
- MCP(Model Context Protocol) 서버 구축을 통한 외부 데이터 소스와 LLM 간의 표준화된 인터페이스 연결
- Local Hermes instance를 VSCode 터미널에 통합하여 환경 구축 마찰 최소화
- Cron Scheduling 기능을 통한 정기적 데이터 자동화 파이프라인 구현
실천 포인트
1. 기존에 검증된 Persona/Role 파일을 신규 런타임에 먼저 이식하여 베이스라인 성능 확인
2. 모델 교체 시 Tool Call 신뢰도 저하 지점을 식별하고 모델별 프롬프트 튜닝 수행
3. soul.md와 같은 영속적 컨텍스트 저장소를 활용해 Agent의 일관된 페르소나 유지
4. MCP 표준을 활용하여 AI 에이전트와 외부 툴 간의 결합도를 낮춘 인터페이스 설계