AI 브리핑을 MCP 서버로 열었다 — aibrief-mcp
배경
AI 소식은 소스가 너무 흩어져 있다. arXiv와 Hugging Face에 논문이 올라오고, OpenAI·Google·Anthropic·Meta가 각자 릴리스를 내고, Hacker News와 커뮤니티에서 토론이 붙고, 유튜브와 블로그에도 볼 게 쌓인다. 매일 이걸 다 따라가려니 감당이 안 돼서, 결국 파이프라인을 하나 만들어 돌리고 있다. aibrief다. 소스를 긁어와 점수를 매기고 한국어로 요약해서 매일 브리핑 하나를 뽑아낸다.
그런데 정작 이 브리핑을 어디서 보느냐가 계속 애매했다. 웹으로 띄워도 되지만, 요즘 내 작업은 대부분 에이전트(Claude, Cursor 같은) 안에서 이뤄진다. 거기서 바로 “오늘 뭐 나왔어?”라고 물으면 에이전트가 알아서 브리핑을 읽어오는 게 제일 편하겠다 싶었다. 그래서 브리핑을 MCP 툴로 꺼내주는 서버를 붙였다. 이 글에서 소개하는 aibrief-mcp다.
툴 7개 (전부 읽기 전용)
MCP는 에이전트가 외부 도구·데이터에 붙는 표준이다. aibrief-mcp는 브리핑 아카이브를 읽기 전용 툴 7개로 노출한다. 쓰기는 없다. 아카이브를 조회하고 검색하는 게 전부다.
조회 쪽은 이렇다.
list_briefs— 발행된 날짜 목록get_brief(date="latest")— 특정일(또는latest) 브리핑 전체get_section(date, section)— 특정일에서 한 섹션만 (papers·releases·community·video·deepdive)search_briefs(query, section?, tag?)— 키워드·섹션·태그로 검색
훑어보기 좋은 툴도 세 개 뒀다.
top_items(days=7, section?)— 최근 며칠간 상위 항목list_tags()— 태그 목록과 건수get_stats()— 아카이브 전반 요약(태그·섹션·기간)
응답으로 넘어오는 항목 하나는 이렇게 생겼다.
| 필드 | 뜻 |
|---|---|
title_ko / title_en |
한국어 / 원문 제목 |
summary_ko |
2~4문장 한국어 요약 |
why_it_matters |
왜 중요한지 한 줄 |
tags |
LLM·RAG·에이전트·인프라·오픈소스 |
url |
원문 링크 |
score |
큐레이션 점수 |
여기서 요약과 “왜 중요한가”가 이미 다 계산돼 있다는 게 포인트다. 에이전트는 원문을 다시 읽거나 요약을 새로 만들 필요 없이, 완성된 브리핑을 그대로 가져다 쓴다.
어떻게 굴러가나
만들 때 신경 쓴 건 하나였다. 수집·랭킹·프롬프트 같은 알맹이는 안 열고, 결과물만 깔끔하게 서빙하는 것. 그래서 층을 이렇게 갈랐다.
aibrief (비공개) → aibrief-mcp (공개) → 에이전트
수집·랭킹·요약·프롬프트 정본 JSON 미러 + MCP 서버 MCP 클라이언트
(Cloudflare Worker) (Claude/Cursor/…)
aibrief가 매일 소스를 긁어 요약까지 끝낸 정본 JSON을 만들면, 발행 직후 cron이 그날치를 aibrief-mcp의 공개 data/로 밀어 넣는다(검색 인덱스도 이때 다시 만든다). 그러면 Cloudflare Worker가 POST /mcp로 그 데이터를 읽어 7개 툴로 답한다. 수집 로직이나 랭킹, 프롬프트는 aibrief에 그대로 남는다. 밖으로 나가는 건 서빙 코드와 브리핑 콘텐츠(JSON)뿐이다.
이 구조에서 마음에 든 건 세 가지다.
돈이 안 든다. 요약이 미리 계산돼 있으니 서버는 JSON을 읽어 돌려주기만 한다. 요청마다 LLM을 부르지 않으니 호출 비용이 0이고, 상태를 들고 있지도 않아서 붙는 사람 쪽 토큰도 안 나간다.
데이터를 갱신해도 재배포가 필요 없다. 데이터를 코드에 번들하지 않고 런타임에 raw에서 가져온다(같은 URL은 60초 캐시). cron이 새 날짜를 push하면 Worker를 다시 배포하지 않아도 바로 반영된다. 데이터 커밋에는 [skip ci]를 달아 두어서 그 push로 배포가 도는 일도 없다.
공개 범위가 명확하다. 이 원칙은 aibrief의 ADR-008로 못 박아 뒀다. 서빙 코드와 콘텐츠는 열고, 나머지는 닫는다.
붙이기
제일 쉬운 길은 Smithery다. 서버를 스캔해서 툴 목록이랑 Playground, 클라이언트별 설정까지 만들어 준다.
👉 smithery.ai/servers/pjm754/aibrief
페이지에서 Connect를 누르면 Claude Desktop이든 Cursor든 VS Code든 쓰는 클라이언트에 맞는 설정을 그대로 복사해 붙이면 된다. 연결하고 나선 이렇게 물어보면 된다.
- “오늘 AI 브리핑 보여줘”
- “이번 주 뜬 논문 top 5”
- “MCP 태그 달린 것만 찾아줘”
직접 굴리고 싶으면 레포를 포크해서 Cloudflare Workers에 올리고(wrangler deploy), DATA_BASE_URL만 본인 아카이브로 바꾸면 된다. 서버 코드는 MIT다.
마무리
거창한 백엔드 없이도 됐다. 미리 계산해 둔 정본 JSON에, 상태 없는 Worker 하나, 그리고 표준 MCP. 그게 전부다. 매일 만들던 브리핑을 이제 에이전트가 알아서 읽어 간다.
써 보고 걸리는 게 있으면 알려주면 좋겠다. 브리핑 품질이랑 툴 스키마는 계속 다듬을 생각이다.
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