MCP (오픈 소스)를 사용하여 AI 에이전트를 SEO 매니저로 변환한 방법
요약
MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 반복적인 SEO 업무를 자동화하는 AI 에이전트 구축 방법을 소개합니다. 에이전트가 데이터베이스와 도구를 사용하여 키워드 조사부터 콘텐츠 생성, 순위 추적까지 수행하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
핵심 포인트
- MCP 서버를 통해 에이전트에게 데이터베이스 읽기/쓰기 권한 부여
- GitHub Actions와 cron을 활용한 셀프 호스팅 자동화 방식
- 에이전트는 사고를 담당하고, MCP 서버는 기억을 담당하는 구조
- 직접 게시 대신 PR(Pull Request) 생성을 통한 안전한 워크플로우
매일 저는 똑같은 SEO 루틴을 반복했습니다: 키워드를 찾고, Google 검색 결과를 확인하고, 기사를 작성하고, 게시하고, 순위를 추적하는 일 말이죠.
그래서 제 제품을 속속들이 알고 있는 바로 그 에이전트를 저만의 SEO 매니저로 만들면 어떨까 생각했습니다!
그리고 그것은 실제로 작동했습니다... 그러니 오픈 소스로 공개하지 않을 이유가 없겠죠?
저는 모든 것을 제어하고 추적할 수 있는 대시보드와, 이 대시보드를 제 에이전트에 연결할 MCP 서버를 만들었습니다.
구축 방식:
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에이전트 (Claude Code 또는 Codex, 선택 사항)는 cron에 따라 GitHub Actions 내부에서 실행됩니다. (셀프 호스팅 방식이므로 구독 서비스는 직접 준비해야 합니다)
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백엔드는 MCP 서버입니다. 여기에는 AI가 전혀 포함되어 있지 않으며, 단순히 문이 달린 데이터베이스일 뿐입니다.
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대부분의 MCP 도구는 단순히 Postgres에 대한 읽기 및 쓰기 작업입니다. 일부는 키워드 및 SERP 데이터를 위해 DataForSEO로 전달됩니다.
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에이전트는 사고(thinking)를 하고, 서버는 기억(remembering)을 합니다.
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에이전트는 실행이 시작될 때 서버에서 지침(instructions)을 가져옵니다.
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사이트에 직접 글을 쓰지 않습니다. 항상 먼저 체크를 거친 후 PR(Pull Request)을 생성합니다.
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Claude Code 및 Codex 코딩 에이전트와 함께 작동합니다 (추후 더 추가될 예정)
주요 기능:
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키워드 조사
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순위 분석
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콘텐츠 워크플로우 생성
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검색 성능 모니터링
완전한 오픈 소스 (AGPL-3.0)
오픈 소스 저장소 링크: https://github.com/NeoZi12/dispatchseo
에이전트를 활용해 무언가를 만들고 계신 분들의 피드백을 기다립니다.
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