AI 에이전트로 비즈니스 규칙 관리하기: MCP가 바꾸는 것

AI 에이전트가 못 하는 한 가지

AI 에이전트는 코드도 잘 짜고, 문서 요약도 잘 하고, 질문에 대답도 잘 합니다. 그런데 "프로덕션에서 돌고 있는 가격 규칙 좀 바꿔줘"라고 하면? 아무것도 못 합니다.

당연하죠. 비즈니스 규칙이 코드 안에 박혀 있으니까요. 규칙 하나 바꾸려면 PR 올리고, 리뷰 받고, 스테이징 배포하고, 프로덕션 릴리스해야 합니다. 이걸 AI 에이전트한테 맡길 수는 없습니다.

그런데 규칙이 코드 바깥에 있으면 얘기가 달라집니다. AI 에이전트가 규칙을 만들고, 실제 데이터로 시뮬레이션 돌리고, 문제 없으면 배포까지. 이걸 표준화된 프로토콜로 할 수 있다면?

MCP가 그걸 가능하게 합니다.

MCP가 뭔가요

Model Context Protocol(MCP)은 AI 에이전트가 외부 도구와 통신하기 위한 개방형 표준입니다. 쉽게 말하면 범용 어댑터입니다. AI 플랫폼마다 커스텀 연동을 만들 필요 없이, API를 MCP 서버로 한 번 노출하면 MCP를 지원하는 에이전트라면 뭐든 바로 쓸 수 있습니다.

에이전트가 알아서 도구 목록을 읽고, 파라미터를 파악하고, 필요한 걸 호출합니다. 내부 API 구조를 몰라도 됩니다.

비즈니스 규칙이 MCP랑 잘 맞는 이유

두 가지입니다.

첫째, 규칙은 선언적입니다. "고객이 VIP이고 장바구니가 10만원 이상이면 20% 할인" — 이건 자연어에 가깝고, 조건과 액션으로 바로 변환됩니다. AI 에이전트가 이해하고 생성하기에 모호함이 없습니다.

둘째, 규칙에는 안전망이 있습니다. LexQ에서는 규칙을 바꿔도 바로 프로덕션에 반영되지 않습니다. 드라이런으로 테스트하고, 배치 시뮬레이션으로 과거 데이터를 리플레이하고, 결과가 괜찮을 때만 배포할 수 있습니다. AI 에이전트가 자율적으로 동작해도 안전한 이유가 이겁니다.

코드를 직접 수정하라고 하면? 프로덕션에 나가기 전에 영향을 확인할 방법이 없습니다. 근본적으로 다른 구조입니다.

55개 도구로 뭘 할 수 있나

LexQ MCP 서버는 55개 도구를 제공합니다. 데모용이 아니라 프로덕션 API 전체입니다.

규칙 관리: 정책 그룹 생성, 규칙 CRUD, 입력 변수(fact) 정의, 드래프트(초안) 발행, 라이브 배포

테스트: 드라이런, 버전 간 드라이런 비교, 배치 시뮬레이션, 결과 확인 및 내보내기

배포: 라이브 배포, 롤백, A/B 테스트 시작/중지, 트래픽 비율 조정, 실행 이력 조회

운영: 웹훅 설정, 실패 로그 조회, 실행 KPI 확인

실제로 어떻게 동작하나

AI 에이전트에게 "VIP 할인을 20%에서 25%로 바꾸고, 문제 없는지 확인해줘"라고 했을 때 벌어지는 일입니다.

1. lexq_rules_list — 현재 VIP 할인 규칙 찾기
2. lexq_versions_clone — 새 드래프트 버전 생성
3. lexq_rules_update — 할인율 20% → 25% 변경
4. lexq_dry_run — 샘플 VIP 고객 데이터로 규칙 실행 확인
5. lexq_simulation_start — 지난주 실행 데이터를 새 버전에 리플레이
6. lexq_simulation_status — 매칭률, 지표 변화, 규칙별 통계 확인
7. 괜찮으면 lexq_deploy_publish → lexq_deploy_live
8. 이상하면 배포 대신 이슈 리포트

모든 단계에 감사 로그가 남습니다. 에이전트는 애플리케이션 코드를 건드리지 않습니다.

연결 방법

리모트 서버 (OAuth 2.1):

{
  "mcpServers": {
    "lexq": {
      "url": "https://mcp.lexq.io"
    }
  }
}

Claude Desktop, Cursor 등 MCP 호환 클라이언트에서 연결하면 됩니다. 인증은 OAuth 2.1이라 API 키를 직접 관리할 필요가 없습니다.

로컬 서버 (CLI):

{
  "mcpServers": {
    "lexq": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@lexq/cli", "serve", "--mcp"]
    }
  }
}

개발/테스트용입니다. 도구와 기능은 동일합니다.

AI Agent Skills — 도구 호출 그 이상

MCP 도구는 에이전트가 액션을 실행하게 해줍니다. 그런데 언제, 어떤 순서로 써야 하는지는 어떻게 알까요?

LexQ CLI에는 AI Agent Skills이 포함되어 있습니다. Claude Code, Cursor, Windsurf 같은 코딩 에이전트가 읽을 수 있는 마크다운 문서입니다. 에이전트용 매뉴얼이라고 보면 됩니다.

• 새 버전을 만들어야 할 때 vs. 기존 드래프트(초안)를 수정해야 할 때
• 배포 전에 시뮬레이션을 어떻게 돌려야 하는지
• 시뮬레이션 결과에서 뭘 확인해야 하는지
• 충돌이나 롤백을 어떻게 처리하는지

에이전트가 스킬 문서를 읽고, 워크플로우를 이해하고, 알아서 실행합니다.

엔지니어가 필요 없어지는 건 아닙니다

이건 엔지니어를 대체하는 게 아닙니다. 반복적인 규칙 변경에서 엔지니어를 빼는 겁니다.

MCP 이전: 기획자 → 엔지니어에게 기준값 변경 요청 → PR → 리뷰 → 배포. 소요 시간: 며칠에서 몇 주.

MCP 이후: 기획자 → AI 에이전트에게 요청 → 규칙 생성, 시뮬레이션, 배포 (또는 이상 시 플래그). 소요 시간: 몇 분.

시스템 아키텍처, 규칙 구조, 배포 정책은 여전히 엔지니어가 통제합니다. 다만 "이 숫자 100을 75로 바꿔주세요" 같은 요청에 매번 엔지니어가 투입될 필요는 없어집니다.

시작하기

1. lexq.io에서 무료 계정 생성 (월 1,000회 실행, 카드 불필요)
2. 정책 그룹 만들고 규칙 정의
3. MCP 서버를 AI 에이전트에 연결
4. "내 정책 그룹 보여줘"라고 요청 — 거기서부터 시작

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, 프로토콜을 지원하는 모든 에이전트에서 동작합니다.

→ lexq.io에서 무료로 시작하기 → GitHub의 MCP 서버 → 문서