mercari-pm-agent 설계: Claude Code Skills와 MCP를 활용한 PM 워크플로 자동화

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PM이 여러 툴을 횡단하며 정보를 수집하고 정리하는 데 소요되는 물리적 시간을 줄이기 위해 mercari-pm-agent를 개발했다. Notion의 전략, Slack의 피드백, Looker의 정량 지표, Figma의 디자인 현황을 한 세션 내에서 통합 처리하여 PM이 의사결정에 집중할 수 있는 환경을 조성한다.

mercari-pm-agent의 기술 스택과 연결된 툴들을 보여주는 헤더 이미지 — ScreenshotClaude Code Skills를 기반으로 Notion, Slack, Looker, Figma와 연결되어 PM 워크플로를 자동화하는 에이전트의 핵심 구성 요소를 시각화합니다.

문제 정의부터 모크업 완성까지의 7단계 워크플로 다이어그램 — Diagram데이터 수집, Opportunity Score 산출, PRD 생성, UI Spec 정의 등 에이전트가 수행하는 전체 처리 흐름을 단계별로 상세히 설명합니다.

Claude Code Skills를 사용하여 에이전트의 동작 절차와 제약 사항을 Markdown 형식으로 정의했다. 단순한 명령어가 아닌 '어떻게 행동해서는 안 되는지'에 대한 제약 설계를 중심으로 구현하여 업무 흐름의 일관성을 확보했다.

프로세스 정밀도를 높이기 위해 소프트웨어 공학의 '관심사 분리' 원칙을 프로ンプ트 설계에 도입했다. 에이전트의 행동 정의(SKILL.md)와 구체적인 PRD 템플릿 및 체크리스트(references/)를 분리함으로써 LLM의 컨텍스트 과부하로 인한 성능 저하를 방지했다.

근거

SKILL.md 파일에서 구체적인 템플릿을 분리하는 구조 변경만으로 스코어가 명확히 개선됐다. — 파일 구성: 관심의 분리를 프롬프트 설계에 적용하는 섹션

MCP(Model Context Protocol)를 활용해 다양한 외부 서비스와 사내 독자 시스템을 병렬로 쿼리하도록 설계했다. 데이터 수집 단계에서 각 소스를 순차적으로 기다리지 않고 동시에 조회하며, 특정 소스 장애 시에도 전체 프로세스가 멈추지 않도록 폴백(Fallback) 메커니즘을 갖췄다.

메르카리의 보안 에이전트 관리 아키텍처 — DiagramGitHub Actions와 Google Cloud Secret Manager를 연동하여 에이전트의 API 키와 권한을 안전하게 관리하는 구조를 보여줍니다.

근거

데이터 수집 단계에서 여러 MCP 서버를 병렬로 쿼리하여 사용자 대기 시간을 단축한다. — MCP 접속: 복수 툴을 에이전트에 연결하는 섹션의 병렬 쿼리 규칙

LLM의 할루시네이션(환각)을 방지하기 위해 엄격한 데이터 무결성 규칙을 적용했다. 확인되지 않은 데이터는 반드시 'Not provided'로 표기하도록 강제하고, PM의 명시적인 승인 없이는 다음 단계로 자동 진행되지 않도록 설계하여 인간 중심의 의사결정 구조를 유지한다.

기술

Claude Code
MCP
Notion
Slack
Looker
Figma

활용 사례

제품 요구 사양서(PRD) 자동 생성
멀티 툴 데이터 통합 수집
UI 스펙 및 모크업 생성 자동화

언급된 리소스

API DocsClaude Code Skills 공식 가이드

GitHubphuryn/pm-skills (참고 사례)