n8n 스타일의 워크플로우를 갖춘 AI CRM, Auxx.ai 개발기

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핵심 요약

Claude Code와 MCP를 활용하여 n8n 스타일의 워크플로우를 지원하는 AI 기반 CRM인 Auxx.ai를 개발하고 그 과정을 공유했다.

배경

아버지가 운영하는 차고 보관소 사업의 고객 지원 업무를 효율화하기 위해 기존 솔루션 대신 Claude Code를 활용하여 직접 AI 기반 CRM을 개발하고 그 과정을 공개했다.

의미 / 영향

이 사례는 AI 코딩 에이전트와 MCP를 활용하여 1인 개발자가 복잡한 기업용 소프트웨어를 단기간에 구축할 수 있음을 입증했다. 특히 다중 세션 계획 수립과 간결한 지침 관리가 실무적인 AI 협업 모델로 확인됐다.

커뮤니티 반응

작성자가 직접 구축한 AI 코딩 워크플로우와 실제 제품화 사례에 대해 긍정적인 반응이 나타났다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI 코딩 에이전트와 MCP의 결합이 개발 생산성을 크게 향상시킨다.
AI에게 명확한 계획 수립과 검토 단계를 거치게 하는 것이 코드 품질 유지에 필수적이다.

실용적 조언

AI가 반복적으로 틀리는 지침은 별도의 마크다운 파일(CLAUDE.md)로 관리하여 컨텍스트 효율을 높일 수 있다.
복잡한 로직 구현 시 AI에게 3가지 이상의 해결 방안을 먼저 요구하여 비교하는 과정을 거치는 것이 좋다.

섹션별 상세

Claude Code Opus를 주력으로 사용하고 Codex 5.4로 교차 검증하는 방식을 채택했다. 전체 코드의 약 50%를 AI로 작성했으며, 특히 작년 12월부터는 거의 모든 코드를 AI로 생성했다. 이를 통해 복잡한 비즈니스 로직 구현 속도를 획기적으로 높였다.

최신 문서 조회용 context7, 브라우저 제어용 playwright, 디버깅용 chrome-devtools, 데이터베이스 연동용 Postgres 등 4개의 MCP를 Claude와 연결했다. AI가 실제 개발 환경의 도구와 데이터에 직접 접근하여 테스트와 구현을 동시에 수행하는 구조이다. 외부 도구와의 실시간 연동을 통해 개발 생산성을 극대화했다.

Auxx.ai CRM의 워크플로우 및 대시보드 인터페이스 스크린샷 — Screenshotn8n과 유사한 노드 기반 또는 자동화 트리거 설정 화면이 나타나 있으며, AI가 생성한 코드로 구현된 실제 제품의 UI 구조를 확인 가능하다.

한 번에 4~6개의 Claude 세션을 동시에 열어 문제 해결을 위한 계획을 수립했다. 특정 문제에 대해 3가지 해결 옵션을 받은 뒤, 그중 하나를 선택해 상세 구현 계획을 세우고 다시 평가받는 반복 프로세스를 거쳤다. 다중 세션 활용은 최적의 아키텍처 선택에 기여했다.

AI가 반복적으로 실수하는 부분만 CLAUDE.md 파일에 기록하여 컨텍스트 크기를 최소화했다. 지침을 간결하게 유지함으로써 AI의 혼동을 줄이고 정확도를 높이는 전략이다. 명확한 컨텍스트 유지와 계획 평가 과정을 통해 생성 코드의 품질을 확보했다.

실무 Takeaway

Claude Code와 다양한 MCP를 조합하면 AI가 실제 환경에서 코드를 작성하고 테스트까지 수행하는 자율 코딩 환경 구축이 가능하다.
AI에게 단일 해답을 요구하기보다 여러 옵션을 먼저 확인하고 최적안을 선택해 상세 계획을 수립하는 방식이 복잡한 기능 구현에 효과적이다.
CLAUDE.md 파일에 AI의 반복적 오류 수정 사항만 간결하게 기록함으로써 토큰 소모를 줄이고 지침의 명확성을 높였다.

언급된 도구

Claude Code추천

AI 기반 자율 코딩 에이전트

MCP추천

AI 모델의 외부 도구 및 데이터 연동 프로토콜

Playwright추천

브라우저 자동화 및 테스트

언급된 리소스

DemoAuxx.ai 제품 홈페이지

GitHubAuxx.ai GitHub 저장소