Trace AI: 나는 화이트보드에 카메라를 대었다. Notion이 전체 시스템 설계 문서를 만들었다.
Source: Dev.to
Notion MCP Challenge에 대한 제출물
What I Built
모든 엔지니어링 팀에는 같은 묘지와 같은 폴더가 있습니다: 흐릿한 화이트보드 사진들로 가득 찬 폴더, 원래는 문서가 되려 했지만 절대 되지 않는 사진들. 회의는 끝나고, 모멘텀은 사라지고, 그 뛰어난 아키텍처 스케치는 누군가의 카메라 롤에서 서서히 썩어갑니다.
Trace AI는 그 문제를 완전히 해결합니다.
Trace는 Notion Design Inbox, Slack 워크스페이스, Discord 서버를 동시에 감시하는 자동 파이프라인입니다. 화이트보드 사진을 올리는 순간, Trace가 깨어나 Claude Vision을 사용해 스케치를 분석하고, 공식 Notion MCP 서버를 이용해 완전하고 구조화된 시스템 설계 문서를 스스로 만들어냅니다.
Output
- Mermaid.js 아키텍처 다이어그램 — 흐름도와 시퀀스, 잉크에서 자동 생성
- 컴포넌트 분해 — 모든 서비스, 데이터베이스, 로드 밸런서를 식별하고 설명
- 보안 분석 — 잠재적인 취약점을 표시하고 권고 사항 제공
- 병목 현상 감지 — 프로덕션에 도달하기 전에 성능 위험을 포착
- 실행 가능한 작업 카드 — 손글씨로 적힌 할 일들을 추출해 Notion 엔지니어링 보드에 실제 항목으로 생성 (우선순위, 카테고리, 상태 사전 입력)
- AWS 비용 추정 — 각 컴포넌트에 대한 대략적인 월간 인프라 비용 예측
- 복잡도 점수 — 팀 규모와 구축 일정 추정
전체 과정은 사진을 올린 순간부터 다듬어진 문서가 완성될 때까지 2분 미만이 소요됩니다.
대기업에서는 정보가 빠르게 퇴색합니다. 프로젝트 매니저가 프로젝트를 “완료”로 표시해도 작업 데이터베이스에는 아직 열려 있는 항목이 남아 있습니다. 예산 페이지에는 “$10k”라고 적혀 있지만 청구서 페이지에는 “$12k”라고 적혀 있죠. 보통 이런 모순은 뭔가가 고장날 때까지 숨겨져 있습니다.
Sentinel은 이를 해결합니다. 새로운 Model Context Protocol (MCP)을 활용해 Sentinel은 전체 워크스페이스에 걸쳐 “공유 뇌” 역할을 합니다. 모든 편집을 관찰하고, 사용자가 정의한 전역 진실 집합과 교차 검증합니다. 모순이 발생하면 Sentinel은 단순히 감시만 하는 것이 아니라 바로 행동에 나섭니다.
비디오 데모
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코드를 보여 주세요
https://github.com/Boweii22/Arch-Vision
Docker를 사용하여 Render에 실시간 배포되었습니다 (nikolaik/python-nodejs는 하나의 컨테이너에서 Python + Node.js를 실행하기 위해 사용되며 — MCP 서버 서브프로세스를 실행하는 데 필요합니다).
내가 Notion MCP를 사용한 방법
이곳은 Trace AI가 단순한 API 래퍼를 넘어서는 부분입니다.
Trace는 MCP Python SDK를 사용해 공식 @notionhq/notion-mcp-server를 실시간 서브프로세스로 실행합니다. 그 다음 Claude는 에이전시 도구‑사용 루프에 들어갑니다 — 미리 정해진 명령 집합을 받아 무작정 실행하는 것이 아니라, 어떤 블록을 추가할지, 내용을 어떻게 구조화할지, Notion의 2000‑문자 풍부 텍스트 제한을 초과하는 긴 Mermaid 다이어그램 같은 예외 상황을 어떻게 처리할지 스스로 판단합니다.
flowchart TD
A[Whiteboard photo] --> B[Claude Vision → Architecture Analysis (structured JSON)]
B --> C[npx @notionhq/notion-mcp-server ↔ Claude agentic loop]
C --> D[Notion Page created (direct API, correct parent)]
D --> E[Tasks Database ← action items extracted]
D --> F[Projects DB ← relational mapping]MCP는 순수 API 호출만으로는 얻을 수 없는 판단력을 제공합니다. Claude는 코드 블록을 언제 나눌지, 콜아웃을 어떻게 포맷할지, 데이터가 없어서 섹션을 건너뛸 때를 스스로 결정합니다. 문서는 템플릿이 아니라 이유에 기반한 결과물입니다.
게다가 Trace는 양방향 동기화 루프를 실행합니다: Notion에서 Mermaid 다이어그램을 직접 수정하면 Trace가 변화를 감지하고, 수정된 아키텍처를 다시 분석해 분석 섹션을 업데이트합니다. 이렇게 하면 Notion 작업공간이 정적인 것이 아니라 살아있는 상태를 유지합니다.
세 가지 트리거 방식 — Notion Inbox, Slack, Discord — 은 훌륭한 도구가 팀이 이미 사용하고 있는 환경에서 바로 작동하도록 합니다.