핵심 요약
메르카리의 PM 인턴이 개발한 mercari-pm-agent는 Claude Code의 Skill 기능을 활용해 제품 기획 전 과정을 지원하는 에이전트이다. 이 에이전트는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 Notion, Slack, Looker, Figma 등 사내외 툴과 연결되어 데이터를 수집하고 PRD를 생성한다. 특히 'Lost in the Middle' 문제를 해결하기 위해 SKILL.md 파일에서 구체적인 템플릿과 참조 데이터를 분리하는 '관심사 분리' 설계를 적용하여 출력 정밀도를 높였다. 또한 테스트 주도 개발(TDD) 개념을 도입해 평가 기준을 먼저 수립하고, 별도의 평가용 에이전트를 통해 성능을 지속적으로 개선했다.
배경
Claude Code 및 Skills 개념 이해, MCP(Model Context Protocol) 기본 지식, PRD(제품 요구 사양서) 작성 프로세스에 대한 이해
대상 독자
AI 에이전트를 실무 워크플로에 도입하려는 PM 및 개발자
의미 / 영향
이 사례는 Claude Code와 MCP를 결합하여 단순 코딩 보조를 넘어 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있음을 보여줍니다. 특히 소프트웨어 설계 원칙을 프롬프트 엔지니어링에 적용하여 LLM의 한계를 극복한 점은 향후 엔터프라이즈 에이전트 설계의 표준 모델이 될 수 있습니다.
섹션별 상세
실무 Takeaway
- LLM 에이전트 설계 시 행동 정의와 참조 데이터를 분리하는 '관심사 분리'를 적용하면 컨텍스트 길이를 최적화하여 출력 품질을 개선할 수 있다.
- MCP를 통한 외부 툴 연결 시 병렬 쿼리 설계와 예외 처리(폴백)를 도입하여 사용자 대기 시간을 줄이고 시스템 견고성을 높여야 한다.
- 에이전트 구현 전 평가 기준을 먼저 수립하고 전용 평가 에이전트를 구축함으로써 주관적인 판단을 배제한 객관적인 성능 개선 사이클을 돌릴 수 있다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
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