업무 시스템을 AI 에이전트와 연동하다

문제 — 사람만 쓰도록 만든 시스템

프로젝트의 요구사항과 개발항목은 별도의 요구사항 관리 시스템에서 관리했습니다. 사람이 웹 화면으로 쓰도록 만든 시스템이었습니다.

그대로 두면 AI가 만든 결과를 사람이 다시 옮겨 적어야 하고, 진척 보고는 또 하나의 수작업이 됩니다.

접근 — API를 CLI로 감싸 AI 에이전트와 연동

요구사항 관리 시스템의 API를 CLI(명령줄 도구)로 감싸 AI 에이전트와 연동했습니다. 사람은 웹 화면으로, AI 에이전트는 CLI로 같은 데이터를 다룹니다.

개발을 맡은 AI 에이전트가 터미널에서 일했기 때문에, API를 얇게 감싼 CLI 하나를 공식 연동 수단으로 두고 MCP 서버는 따로 만들지 않았습니다. CLI는 API와 같은 저장소에서 관리해, API가 바뀌면 같은 변경에서 함께 고칩니다.

결과 — AI 에이전트가 기록을 남기는 참여자로

연동하고 나니 AI 에이전트가 하는 일이 달라졌습니다.

• 요구사항을 직접 읽고 개발 맥락으로 씁니다.
• PRD를 작성해 해당 요구사항에 등록합니다.
• 개발항목을 나눠 등록합니다.
• 단계를 시작하고 마칠 때마다 직접 기록합니다.

진척률은 기록에서 계산됩니다

진척률은 누군가 엑셀에 적은 숫자가 아니라, 실제로 끝난 단계의 기록에서 계산됩니다. AI 에이전트는 결과물만 내놓는 도구가 아니라 업무 기록을 함께 남기는 참여자가 됐습니다.

배운 점 — 형태보다 연동 여부

API든 CLI든 MCP든 연동 방식은 상황에 맞게 고르면 됩니다. 중요한 것은 형태가 아니라, 업무 시스템이 AI 에이전트와 연동돼 있느냐입니다.