AI와 MQ, 그리고 MCP — 우리가 기술로 문제를 해결한 방식 요약: REINDEERS는 단순한 자동화 시스템이 아니다. 우리는 AI, MQ, MCP를 결합해 사람이 하던 의사결정과 실행을 시스템화했다. 업무의 절반은 사람이, 나머지 절반은 AI Agent가 처리한다. 이번 글은 REINDEERS가 기술로 문제를 해결한 실제 방식을 공개한다. 1. AI가 들어오기 전의 문제 2025년 5월 내부 리셋 이후, 가장 큰 문제는 속도였다. 팀의 기술 수준은 높았지만, 다국적 협업 환경에서는 작은 결정 하나에도 시간이 걸렸다. “이 데이터는 어디에 저장할까?”, “이 로직은 누가 승인해야 하지?” 이런 질문이 하루를 지연시켰다. 사람의 의사결정을 코드로 바꾸는 방법이 필요했다. 그 해답이 AI Agent 였다. 2. MCP + MQ + AI의 결합 구조 REINDEERS의 내부 구조는 세 가지 축으로 이루어져 있다. MCP(Multi-Commerce Platform)는 전체 트랜잭션의 뼈대, MQ(Message Queue)는 데이터 흐름의 신경망, AI Agent는 그 신경망을 제어하는 두뇌 역할을 한다. [MCP] — [MQ Router] — [AI Agent] — [Cloud Functions] — [Data Layer] ↘︎ Logging ↙︎ ↘︎ Scheduler ↙︎ AI는 사람이 하지 않아도 되는 “판단성 업무”를 맡았다. 예를 들어, MQ에 “quote.confirmed” 이벤트가 들어오면 AI가 자동으로 주문 구조...