PROTOTYPE RESULT
반복 모델링을 자동화할 수 있을까?
MCP 모델링은 시간이 오래 걸리는 반복 작업을 프로그램 안에서 직접 수행할 수 있다는 점이다. 시설물 CAD 도면을 입력으로 주고 AI가 구조를 해석해 SketchUp 기본 형상을 생성하도록 설계했다.
자동화의 대상은 완성된 디자인이 아니라, 반복되는 모델링 규칙이다.
이 프로토타입에서는 CAD, 대화, 코드, 모델링 프로그램을 하나의 작업 흐름으로 연결했다.
PROMPT & WORKFLOW
도면에서 수정 가능한 모델까지
“시설물 설계 CAD 파일을 읽고 SketchUp 모델로 구현해줘. 결과는 내가 직접 수정할 수 있도록 Ruby 코드도 함께 작성해줘.”
- 01READ
도면의 치수와 구성 해석
- 02PLAN
생성 순서와 반복 규칙 정의
- 03WRITE
Ruby API 스크립트 작성
- 04EXECUTE
프로그램에서 모델 생성
- 05REVIEW
사람이 디테일과 품질 검수
RUBY AS AN INTERMEDIATE ASSET
코드 접근법의 용이성
model = Sketchup.active_model
entities = model.active_entities
model.start_operation('Basic Model', true)
# dimensions remain editable
width = 2400.mm
height = 450.mm
length = 4200.mm
base = entities.add_group
# generate repeated geometry here
model.commit_operationAI가 결과를 코드로 다시 읽고 수정하기 쉽다.
무거운 모델 대신 가벼운 텍스트 에셋으로 보관과 공유가 가능하다.
MCP가 직접 조작했을 때 생기는 UNDO 문제를 버전 관리로 해결할 수 있다.
MANUAL VS AUTOMATION
수작업이 더 빠른 경우도 있다
단순 벤치
일회성 모델이나, 디테일이 필요한 모델은 수작업이 더 빠르다.
트램펄린
반복 요소가 잦거나, 베리에이션이 필요한 모델에서는 MCP가 더 효율적이다.
반복 × 수정 가능성
복잡도보다 반복 횟수와 향후 변경 가능성을 자동화 기준으로 삼았다.
WHAT IS MCP?
모델링 도구가 아니라 연결 규약
일반적인 AI 대화가 방법과 코드를 제안한다면, MCP는 허용된 프로그램과 데이터에 AI가 실제로 접근할 수 있게 한다.
특정 모델을 잘 만드는 것보다 CAD, SketchUp, Rhino, GIS처럼 사람이 오가며 작업하던 프로그램과 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 데 있다.
FUTURE OF LANDSCAPE WORKFLOW
조경 실무에 적용할 때 검토할 항목
Script 작성법
어떤 데이터를 어떤 순서로 읽고 어디까지 자동화할지 정의해야 한다.
데이터와 비용
접근 권한, 회사 자산의 보안, 호출 비용과 검수 시간을 함께 고려해야 한다.
역할의 분리
AI가 Basic Model을 만들고 사람이 Variation과 설계 품질을 다듬는 방식이 현실적이다.
Script의 축적
완성 모델뿐 아니라 반복 생성하는 코드와 작업 방식도 조직의 자산이 될 수 있다.
GitHub가 코드를 공유하고 발전시키는 공간이라면, 설계용 Script를 공유하고 함께 개선하는 Script Hub도 가능하지 않을까.