유저 테스트(UT)의 퀄리티는 ‘리얼리티’에서 온다. 사용자가 본인의 실제 장바구니나 최근 본 상품 데이터를 볼 때 몰입도가 극대화되기 때문이다. 하지만 참여자별로 데이터를 일일이 목업에 넣는 작업은 디자이너에게 가장 고통스러운 ‘단순 반복 업무’ 중 하나다.
MCP(Model Context Protocol)를 통해 사내 데이터베이스를 AI와 연결하면 이 구도가 완전히 바뀐다. 유저 ID만 주면 AI가 알아서 실제 데이터를 조회하고 이를 프로토타입에 주입한다. 2시간이 걸리던 ‘데이터 복붙’ 작업이 15분의 ‘명령어 한 줄’로 바뀌는 순간, 디자이너는 노가다꾼에서 설계자로 복귀한다. AI 시대의 생산성은 손의 속도가 아니라, 시스템 간의 연결(Connectivity)에서 나온다.
근거
오늘의집 내부 데이터 조회 인터페이스인 ‘Athena MCP’를 Claude Code와 연동하여 참여자 5명의 실제 쇼핑 이력을 프로토타입에 반영하는 시간을 2시간에서 15분으로 단축했다.
“사내 데이터 조회 MCP인 Athena를 연동해 두니, 유저 아이디와 필요한 조건만 알려주면 데이터를 바로 조회해서 프로토타입에 한꺼번에 반영할 수 있었어요… 유저 5명 데이터 세팅도 2시간 → 15분으로 줄일 수 있어요.”
연결된 생각
- 20260612-bottleneck-solving-ai-design — MCP 연동이 핵심 엔진이 되는 워크플로우.