바이브 코딩 사서 — 대학에서 첫 MCP 툴 승인받음

상황을 설명하자면, 우리 대학은 기술 응용 과학 대학인데 만성적인 예산 부족에 시달리고 있음. 팀과 예산은 어디든 줄어들고 있고, IT 부서는 인력이 턱없이 부족하며, 우리 쪽 사서들은 다들 은퇴하기만을 기다리는 상황임. 그래서 AI 연구 툴이나 전문 개발자를 위한 예산은 전혀 없었고, 다른 방법으로는 구현할 기회가 보이지 않았음.

그래서 인기 있는 논문 검색용 MCP를 포크해서 우리 대학 도서관 카탈로그를 검색할 수 있는 커넥터를 만들었음.

전부 Claude를 사용했고, 매일 토큰 제한이 풀리기를 기다리면서 작업함. (23년 된, 유지보수 안 된 Z39.50 파이썬 구현을 Umlauts 문제까지 해결하며 다시 작동하게 만드는 건 꽤 고된 작업이었음). 여기에 사용자 질문을 받아 검색 전략을 짜고, 로컬 카탈로그에서 표준 및 입문 문헌을 찾은 뒤, arXiv, OpenAlex, Crossref, PubMed 등에서 최신 논문을 검색하고, 결과를 종합해 다음 검색을 추천하는 에이전트 검색 스킬을 추가함. 진짜 멋진 것 같음.

이걸 우리 CIO에게 시연했는데, 그분은 이미 로컬 LLM 인프라를 도입하려고 애쓰고 있었음(그런 게 있는 줄도 몰랐음). CIO가 아주 긍정적인 반응을 보여서, 이제 내가 우리 대학 공식 AI 문헌 연구 툴의 유지보수 담당자가 될 것 같음.

전부 바이브 코딩으로 만들었다고 솔직하게 말했는데, 리뷰 절차만 거치면 문제없다고 하심.

그래서 이제 GitHub, 시맨틱 버전 관리, 리베이스 같은 것들을 배워야 하지만, 정말 재밌음.

우리 학생들과 연구자들에게 정말 유용한 걸 줄 수 있을 것 같고, 오랜만에 내 일에 가슴이 벅차오름...

수정: 공을 돌리자면, 문헌 연구와 증거 합성을 위한 LLM 에이전트에 관한 Aaron Tay의 연구에 많이 의존했음: https://aarontay.substack.com/p/what-changes-when-an-llm-agent-searches