MCP와 건축
우리의 방향은
MCP의 등장과 건설 소프트웨어 개발자의 미래
최근 건설 소프트웨어 분야에서 MCP(Model Context Protocol)가 빠르게 자리 잡고 있습니다. 다양한 프로그램과의 연결성을 기반으로 사용자 요구를 AI가 이해하고 이를 프로그램에 구현하는 방식인데요. 자연스럽게 MCP의 확산은 개발자와 실무자의 역할에도 큰 변화를 예고하고 있습니다.
이런 변화 속에서 우리는 어떤 준비를 해야 할까요?
자율주행 시대의 택시기사와 개발자
MCP의 등장은 마치 자율주행이 택시기사의 일자리에 미친 영향과도 같습니다. 자율주행이 활성화되면서 택시기사의 역할이 축소되었듯이, MCP가 발전할수록 개발자와 실무자의 역할도 달라질 가능성이 큽니다.
자율주행은 목적지만 입력하면 차량이 알아서 운행하는 기술입니다. 운전에서 필요한 조작과 법규 준수를 AI가 학습하여 안전하게 목적지에 도달하죠. 여기서 핵심은 목적지가 명확하다는 것입니다.
건축의 목적지는 명확한가?
건축에서의 목적지는 자율주행과 달리 명확하지 않은 경우가 많습니다. 건축 설계는 디자이너와 사용자의 의견이 끊임없이 조율되는 과정이기 때문입니다.
예를 들어, 건축주는 “아늑하고 모던한 공간”을 원한다고 하지만, 이를 구체화하는 과정에서 수많은 변수가 등장합니다. 건설 현장 역시 마찬가지입니다. “고품질의 주택”이라는 목표는 쉽게 정의할 수 없는 복잡성을 지닙니다.
따라서 MCP가 건축의 모든 부분을 자동화할 수는 없겠지만, 목표를 명확히 할 수 있는 부분에서는 큰 역할을 할 것입니다. 특히 구조적 검토나 시공 관리와 같은 명확한 데이터 기반 작업에서 유용할 것으로 보입니다.
MCP의 확산과 개발자의 역할
MCP의 도입으로 개발자는 더 높은 수준의 역량이 요구될 것입니다. 기존에는 “이런 아이디어를 구현하고 싶다”라는 발상에서 실제 코드로 옮기는 과정이 난관이었죠. 이제는 아이디어만 있으면 AI가 구현을 도와줄 수 있습니다.
이 말은 곧 단순히 API를 호출해 사용하는 정도의 개발자는 도태될 위험이 있다는 뜻입니다. AI와 함께 더 복잡하고 창의적인 문제 해결을 할 수 있는 역량이 중요해진 것입니다.
AI와 언어의 장벽 해소
MCP를 통해 언어 장벽도 줄어들 것으로 예상됩니다. 건설 현장은 이제 한국어뿐 아니라 인도네시아어를 사용하는 작업자도 많아졌습니다. 지시를 명확히 전달하고, 상대방이 제대로 이해했는지 확인하는 데 있어 AI의 도움은 필수적이 될 것입니다.
MCP 시대에 필요한 역량
그렇다면 우리는 어떤 역량을 키워야 할까요?
프롬프트 엔지니어링: AI에게 명확히 지시하는 능력이 중요합니다. 건축 실무자들은 공간을 표현하는 고유한 언어를 갖고 있습니다. 이를 AI가 이해할 수 있도록 다듬는 기술이 필요합니다.
온프레미스 LLM 엔지니어링: 보안이 중요한 건설 분야에서는 외부 AI API가 아닌 내부 모델을 활용하는 일이 늘어날 것입니다. 이에 대비한 기술 역량을 갖추어야 합니다.
사내 데이터 엔지니어링: MCP의 성패는 데이터의 질에 달려 있습니다. 사내에 방치된 데이터를 재정비하고, 활용할 수 있는 구조로 만드는 역량이 필요합니다.
MCP의 등장은 건설 소프트웨어 업계에 있어 새로운 가능성과 도전을 동시에 안겨주고 있습니다. 변화의 파도 속에서 우리가 어떤 선택을 해야 할지 고민해볼 때입니다.
이 글이 같은 고민을 하고 있는 누군가에게 작은 참고가 되었으면 합니다.
※위 글은 제가 초안을 작성하고 ChatGPT의 도움을 받아 수정했습니다.
