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Relevance AI SDK와 MCP를 활용한 맞춤형 AI 에이전트 앱 구축 가이드

Relevance AI SDK와 MCP를 활용하여 복잡한 AI 에이전트를 웹 애플리케이션에 통합하고, Claude Code와 같은 도구로 코딩 없이 전문적인 에이전트 시스템을 구축하는 실전 방법론을 다룬다.

챕터별 상세

00:00

SDK 개요 및 설치

SDK는 에이전트 플랫폼과 웹사이트/앱을 연결하는 지름길 역할을 한다. `npm install @relevanceai/sdk@latest` 명령어로 설치하며 API 키와 프로젝트 ID 설정만으로 연결이 완료된다. 인증, 연결 관리, 데이터 포맷팅 등 복잡한 백엔드 로직을 SDK가 내부적으로 처리한다.

Relevance AI SDK는 JavaScript/TypeScript 환경을 지원하며 Node.js, Bun, 브라우저 등 다양한 환경에서 작동한다.

bash
npm install @relevanceai/sdk@latest

Relevance AI SDK를 프로젝트에 설치하는 명령어이다.

javascript
import { createClient, AU_REGION } from "@relevanceai/sdk";

const client = createClient({
  apiKey: "sk-...",
  region: AU_REGION,
  project: "your-project-id",
});

SDK 클라이언트를 초기화하고 Relevance AI 프로젝트에 연결하는 설정 코드이다.

04:20

Claude Code와 SDK의 결합

개발자가 SDK 문서를 직접 읽지 않고도 Claude Code에 자연어로 앱의 기능을 설명하면 필요한 SDK 메서드 호출 코드를 자동으로 생성한다. `agent.sendMessage`와 같은 3가지 핵심 메서드만으로 전체 AI 상호작용을 구현했다. 이는 개발자가 구현 디테일보다 앱의 디자인과 동작 설계에 집중하게 한다.

Claude Code는 Anthropic의 코딩 보조 도구로, 프로젝트 컨텍스트를 이해하고 코드를 직접 작성하거나 수정한다.

06:26

컬러 팔레트 분석 앱 데모

사용자가 셀카를 업로드하면 AI 에이전트가 피부톤과 눈 색상을 분석해 계절별 컬러 팔레트를 추천하는 앱이다. 에이전트가 분석하는 동안 사용자에게 교육용 콘텐츠나 미니 게임을 제공하도록 커스텀 UI를 구성했다. 전체 AI 로직은 단 3개의 SDK 메서드로 구동되며 모든 UI 요소는 Claude Code가 생성했다.
12:30

고객 지원 문서 에이전트 'Dan'

Relevance AI 공식 문서에 내장된 'Dan' 에이전트는 SDK를 통해 구현되었다. Relevance AI 플랫폼에서 에이전트를 빌드한 후 제공되는 임베드 스니펫을 사이트에 붙여넣는 것만으로 즉시 배포가 가능하다. 복잡한 통합 과정 없이 위젯 형태로 에이전트를 웹사이트에 삽입할 수 있다.

Mintlify와 같은 문서 호스팅 플랫폼에서도 Relevance AI 에이전트 위젯을 쉽게 통합할 수 있다.

16:15

MCP(Model Context Protocol)의 이해

MCP는 AI 도구를 모든 서비스에 연결하는 범용 커넥터 표준이다. Relevance AI MCP를 사용하면 Claude와 같은 코딩 도구가 자연어 지시만으로 에이전트를 직접 생성, 구성, 테스트할 수 있다. 에이전트 플랫폼에 직접 접속하지 않고도 터미널이나 IDE 내에서 에이전트 시스템 전체를 관리한다.

MCP는 Anthropic에서 개발한 오픈 표준으로, AI 모델이 외부 도구와 통신하는 방식을 규격화한다.

20:20

Support OS 구축 사례

SDK, MCP, Claude Code를 결합하여 하루 만에 복잡한 티켓 관리 시스템인 'Support OS'를 구축했다. 오케스트레이터 에이전트가 하위 에이전트(로그 분석기, 버그 리포터 등)를 조정하여 고객 응답 초안을 작성하고 버그를 자동으로 등록한다. XML 태깅을 사용하여 에이전트의 응답을 프론트엔드 UI의 특정 섹션에 정확히 배치했다.

오케스트레이터 에이전트는 여러 전문 에이전트 사이의 '접착제' 역할을 하며 전체 워크플로우를 제어한다.

38:10

배포 및 인프라 팁

Cloudflare Pages는 대역폭 비용이 거의 없어 클라이언트 사이드 앱 배포에 최적이다. 에이전트 실행 시 발생하는 Relevance AI 크레딧 비용을 고려하여 배포 예산을 관리해야 한다. 에이전트가 로컬 환경에서 도구를 실행하게 하는 기능 등 향후 SDK 업데이트 방향도 논의되었다.

Vercel이나 Netlify와 같은 플랫폼은 트래픽 급증 시 대역폭 비용이 크게 발생할 수 있음을 주의해야 한다.

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
Anthropic에서 제안한 개방형 표준으로, AI 모델이 다양한 데이터 소스 및 도구와 표준화된 방식으로 통신할 수 있게 해주는 프로토콜이다. 이를 통해 서로 다른 AI 도구 간의 상호운용성이 확보된다.
소프트웨어 개발 키트(SDK)
특정 플랫폼이나 서비스를 위해 소프트웨어를 구축할 수 있도록 제공되는 도구, 라이브러리, 문서의 모음이다. Relevance AI SDK는 에이전트와 프론트엔드 앱 간의 통신을 단순화한다.
오케스트레이터 에이전트(Orchestrator Agent)
여러 개의 전문화된 하위 에이전트들의 작업을 관리하고 조정하여 복잡한 목표를 달성하는 상위 에이전트이다. 각 에이전트에게 작업을 할당하고 결과를 취합하는 역할을 수행한다.
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 02.수집 2026. 04. 03.출처 타입 YOUTUBE

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