AI와 함께하는 프로젝트 자동화 : 더 빠르고, 더 스마트하게
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AI 핵심 요약
PR 빌드 검사가 병목으로 중단된 뒤에도 빌드 오류와 배포 후 크래시를 빠르게 담당자에게 전달할 필요가 있어, Ollama와 mcp-agent를 자동화 서버에 연결했습니다. 빌드 로그와 크래시 스택 트레이스를 LLM이 분석해 문제 파일·위치를 찾고, Git blame으로 마지막 수정자를 확인해 Slack DM을 보내도록 구성했으며, Slack 챗봇과 스레드 요약 기능도 구현했습니다. 로컬 모델은 복잡한 MCP 호출과 긴 컨텍스트 처리에서 한계를 보여, 판단이 필요한 로그 분석만 LLM에 맡기고 나머지 조회·전달 과정은 스크립트로 처리했습니다. 이처럼 LLM의 역할을 좁히고 결정적인 절차를 코드로 보완하는 것이 안정적인 프로젝트 자동화의 핵심이라는 점을 공유했습니다.
- LLM에는 로그 해석처럼 모호한 판단을 맡기고, 조회·담당자 확인·메시지 전송처럼 반복적이고 결정적인 작업은 스크립트로 처리하세요.
- 빌드 로그에서 문제 파일을 찾은 뒤 Git 이력의 마지막 수정자를 조회하면 담당자에게 직접 알림을 보낼 수 있습니다.
- 크래시 분류 결과가 불확실한 경우를 별도 유형으로 분리해 자동 판정 결과와 사람이 확인할 대상을 구분하세요.
- 로컬 모델은 MCP 호출 오류와 컨텍스트 한계가 생길 수 있으므로, 작업을 작게 나누고 모델 성능에 맞춰 자동화 범위를 조정해야 합니다.
- Slack의 인터랙션 UI와 스레드 요약 기능을 활용하면 사용자가 익숙한 메신저 안에서 자동화 결과를 확인하고 요청할 수 있습니다.
소개
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] 로컬 환경에서 Ollama LLM과 mcp-agent를 연결해 빌드 실패 분석, 크래시 로그 요약, Slack 자동 리포트까지 구현했습니다. AI가 단순한 도구가 아닌, 프로젝트의 자동화 동료가 되는 과정을 공유합니다. [발표 대상] 로컬 LLM(Ollama)과 오픈소스 mcp-agent 를 활용한 AI 자동화 시스템 구축에 관심 있는 개발자 [목차] * AI와 자동화를 연결하기 * LLM을 활용한 빌드 실패 알림 자동화 * LLM을 활용한 크래시 모니터링 자동화 * Slack with LLM * LLM & MCP 면 만능일까?
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