LLM을 위한 워드 클라우드 레이아웃 엔진 및 MCP 서버 개발

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핵심 요약

대형 언어 모델은 정보 검색과 텍스트 분석에는 뛰어나지만, 단어의 크기와 위치를 정밀하게 배치해야 하는 워드 클라우드 같은 시각적 레이아웃 생성에는 취약하다. 이를 보완하기 위해 브라우저에서 동작하는 전용 레이아웃 엔진이 개발되었다. 이 엔진은 Go 언어와 Fiber 프레임워크를 사용한 서버로 래핑되었으며, MCP(Model Context Protocol) 서버 및 REST API 형태로 제공된다. 결과적으로 Claude Desktop과 같은 MCP 지원 LLM 도구들이 이 엔진을 직접 호출하여 고품질의 워드 클라우드를 생성할 수 있는 환경이 마련되었다.

배경

MCP(Model Context Protocol)에 대한 기본 이해, Go 언어 및 REST API 서버 구축 경험, LLM의 Tool Use(함수 호출) 개념

대상 독자

LLM 에이전트 기능을 확장하려는 개발자 및 MCP 프로토콜 활용 사례에 관심 있는 엔지니어

의미 / 영향

이 프로젝트는 LLM이 잘하지 못하는 특정 작업을 외부 전문 엔진에 위임하는 '도구 사용(Tool Use)' 패턴의 실용적인 사례를 보여준다. 특히 MCP를 활용함으로써 복잡한 레이아웃 엔진을 LLM의 기능으로 손쉽게 편입시킬 수 있음을 입증하며, 향후 다양한 시각화 도구들이 MCP 서버 형태로 출시될 가능성을 시사한다.

섹션별 상세

LLM의 시각적 레이아웃 생성 한계를 해결하기 위해 전용 엔진을 구축했다. LLM은 텍스트 기반의 연구 능력은 우수하지만 단어의 빈도와 중요도에 따른 시각적 배치를 직접 수행하는 데는 어려움이 있다. 이를 위해 브라우저에서 실행 가능한 독립적인 레이아웃 엔진을 설계하여 시각적 정확도를 확보했다.

Go 언어와 Fiber 프레임워크를 활용하여 서버 환경을 구현했다. 브라우저 기반의 엔진을 서버 측에서 실행하기 위해 @napi-rs/canvas 라이브러리를 도입했으며, 이를 통해 서버 사이드에서 캔버스 렌더링을 처리하고 API 요청에 응답할 수 있는 구조를 갖췄다.

MCP(Model Context Protocol) 서버와 REST API를 통해 LLM과의 통합을 실현했다. 개발된 엔진을 MCP 표준에 맞춰 노출함으로써, MCP를 지원하는 다양한 LLM 클라이언트들이 별도의 복잡한 로직 없이도 '워드 클라우드 생성' 기능을 도구로서 직접 호출하고 결과를 받아볼 수 있다.

실무 Takeaway

LLM의 약점인 시각적 레이아웃 생성을 MCP 서버 형태의 외부 도구로 분리하여 해결함으로써 모델의 기능을 확장할 수 있다.
Go 언어의 Fiber 프레임워크와 Rust 기반의 napi-rs/canvas를 조합하여 고성능의 서버 사이드 그래픽 처리 API를 구축할 수 있다.
MCP 표준을 준수하여 개발하면 다양한 LLM 생태계 도구들과 즉각적으로 호환되는 확장 기능을 배포할 수 있다.

언급된 리소스

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