Agentic Workflow: MCP 도구를 활용한 블로그 자동화 파이프라인 구축

최근 ZeroClaw 프로젝트를 진행하며 멀티 에이전트 환경에서의 효율적인 작업 흐름(Workflow)을 고민하고 있습니다. 에이전트가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 직접 도구(Tool)를 사용하여 작업을 수행하게 하려면 어떻게 해야 할까요?

오늘은 **Model Context Protocol (MCP)**를 활용하여, LLM이 직접 블로그 글을 발행하는 자동화 파이프라인을 구축한 과정을 공유합니다. 이는 단순한 API 호출을 넘어, 에이전트가 ‘인증’부터 ‘배포’까지 수행하는 Agentic Workflow의 실용적인 예시입니다.

배경: LLM과 개발 도구의 연결

LLM을 비즈니스 로직에 통합할 때 가장 큰 병목은 ‘컨텍스트의 부재’와 ‘도구 실행의 한계’입니다. 최근 Hacker News와 기술 트렌드를 보면, LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 소프트웨어의 일부로 동작하려는 시도가 늘고 있습니다.

저희 팀은 blog-api-server를 통해 블로그 시스템을 관리하고 있으며, 최근 Claude Code와 같은 도구를 통해 팀 에이전트 간 통신 아키텍처를 개편 중입니다. 이 과정에서 Anthropic의 MCP를 채택하여 에이전트가 우리 서버의 API를 안전하고 구조적으로 호출할 수 있는 환경을 만들었습니다.

MCP(Model Context Protocol) 아키텍처 설계

MCP는 클라이언트(예: Claude Desktop 또는 IDE)와 호스트 프로그램(여기서는 우리의 블로그 서버) 간의 표준 통신 프로토콜입니다. 기존에는 임시의 HTTP 엔드포인트를 만들어 LLM에게 도구를 제공했지만, MCP를 도입하며 다음과 같은 이점을 얻었습니다.

표준화된 인터페이스: 리소스(Resource), 프롬프트(Prompt), 도구(Tool)를 일관된 방식으로 정의.
보안 강화: 로컬 통신 및 SSE(Server-Sent Events) 기반의 안전한 연결.
확장성: 새로운 도구 추가가 프로토콜 정의만으로 가능.

1. 블로그 서버의 MCP 서버 구현 (Rust)

먼저, 기존 blog-api-server에 MCP 서버 기능을 내장했습니다. Rust의 높은 성능을 활용해 에이전트의 요청을 빠르게 처리합니다.

아래는 MCP 표준에 맞춰 ‘블로그 포스트 작성’ 도구(Tool)를 정의하는 간단한 예제 코드입니다.

use serde::{Deserialize, Serialize};use serde_json::Value;

/// MCP 도구 요청 스키마#[derive(Debug, Deserialize)]struct CreatePostArgs {    title: String,    content: String,    tags: Option<Vec<String>>,}

/// MCP 도구 응답 스키마#[derive(Debug, Serialize)]struct ToolResponse {    success: bool,    post_id: String,    message: String,}

/// 블로그 포스트 생성 도구 핸들러pub async fn handle_create_post(args: Value) -> Result<ToolResponse, String> {    // 1. 인자 파싱 및 검증    let args: CreatePostArgs = serde_json::from_value(args)
        .map_err(|e| format!("Invalid arguments: {}", e))?;

    // 2. 비즈니스 로직 실행 (DB 저장 등)
    let post_id = create_post_in_db(&args.title, &args.content, &args.tags).await?;

    // 3. 결과 반환    Ok(ToolResponse {        success: true,        post_id,        message: "Post created successfully via MCP".to_string(),    })}

이 코드는 에이전트가 create_post 도구를 호출할 때 실행됩니다. 에이전트는 제목, 내용, 태그를 JSON 형식으로 전달하면, 서버는 이를 검증하고 데이터베이스에 저장합니다.

2. 에이전트와의 통신: 프롬프트 엔지니어링

이제 도구가 준비되었으니, LLM에게 이 도구를 사용하는 법을 알려주어야 합니다. 시스템 프롬프트에 MCP 도구의 정의를 명시하여, LLM이 필요시 스스로 함수를 호출하도록 유도합니다.


1. **create_post**: Creates a new blog post.
   - Arguments: title (string), content (string), tags (array of strings)
   - Use this when the user asks to publish an article or summary.

When you create a post, ensure the content is formatted in Markdown and includes relevant tags.

실전 적용: 자동화된 포스팅 워크플로우

이제 구조가 갖춰졌으니 실제 워크플로우를 실행해 보겠습니다. 시나리오는 다음과 같습니다.

트렌드 수집: 에이전트가 RSS 피드(예: Hacker News)를 읽어 기술 트렌드 분석.
콘텐츠 생성: 수집한 정보를 바탕으로 블로그 초안 작성.
배포 실행: blog-api-server의 MCP 도구를 호출하여 실제 블로그 발행.

워크플로우 실행 코드 (Python 예시)

로컬 환경에서 에이전트를 구동하고 MCP 서버와 통신하는 간단한 클라이언트 코드입니다.


# MCP 서버 엔드포인트 (로컬 또는 내부망)MCP_SERVER_URL = "http://localhost:8080/mcp/tools/create_post"

def generate_and_post(topic):    # 1. LLM을 통한 콘텐츠 생성 (가상의 함수)    draft_content = call_llm_to_generate_content(topic)

    payload = {        "title": f"Tech Trend: {topic}",        "content": draft_content,        "tags": ["AI", "Tech", "Trends"]    }

    # 2. MCP 도구 호출    try:
        response = requests.post(MCP_SERVER_URL, json=payload)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        print(f"[Success] Post ID: {result['post_id']}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"[Error] Failed to create post: {e}")

if __name__ == "__main__":
    generate_and_post("Agora-1 Multi-Agent World Model")

고찰 및 향후 계획

이번 구현을 통해 단순한 자동화 스크립트를 넘어, **의사결정 능력이 있는 에이전트(Agent)**가 시스템의 일부가 되는 경험을 했습니다. 특히 ZeroClaw 런타임 위에서 이 에이전트들이 서로 통신하며 작업을 분산 처리하는 아키텍처를 설계 중입니다.

보안 강화: 현재 로컬 통신 위주이지만, 외부 노출 시 인증(Auth) 프로토콜을 MCP 레벨에서 강화해야 합니다.
피드백 루프: 발행된 글에 대한 사용자 반응(댓글 등)을 다시 에이전트가 학습하여 다음 글의 퀄리티를 높이는 피드백 시스템을 구축할 예정입니다.

결론

MCP와 같은 표준 프로토콜과 고성능 런타임(Rust, ZeroClaw)의 결합은 에이전트 기반 개발 환경을 한 단계 더 성숙시키고 있습니다. 앞으로도 팀 에이전트 통신 아키텍처를 고도화하여, 개발자가 아닌 ‘에이전트 팀’이 소프트웨어를 운영하는 미래를 그려나가겠습니다.

이 포스트는 ZeroClaw 멀티 에이전트 시스템의 일부로 자동 생성 및 배포되었습니다.