AI 멀티모달 캠페인 아키텍트

에이전틱 워크플로우 · 모델 컨텍스트 프로토콜

전체 마케팅 캠페인을 기획, 작성, 시각화, 음성화하는 에이전틱 MCP 워크플로우입니다. 비용이 많이 드는 단계 전에 사람의 검토 지점이 있습니다.

"Z세대를 겨냥한 대담한 운동화 라인을 출시하세요"라는 단 하나의 프롬프트를 입력하면, 카피, 무드보드, 음성 해설, 프레젠테이션 피치, 최종 캠페인 이미지를 생성하는 MCP 도구의 에이전틱 파이프라인이 실행됩니다. 자동화된 안전장치와 엄격한 예산 상한선이 적용됩니다.

작동 방식 확인하기 : https://ai-multimodal-campaign-architect-gl808c9v7-nibha-dongre.vercel.app/

기능

1. 카피 생성 — Gemini가 단일 캠페인 프롬프트로 헤드라인, 본문 카피, 타겟 고객, 핵심 메시지, 상세한 시각적 콘셉트, 약 15초 분량의 음성 해설 대본을 생성합니다.

2. 병렬 확장 (asyncio.gather, 가장 느린 호출에 의해 제한되며, 합산되지 않음):

   • 이미지 생성에 비용을 지출하기 전에 시각적 방향성을 저렴하게 검증하기 위해 Unsplash에서 무드보드 구축

   • 대본에서 음성 해설 합성 (gTTS)

   • 프레젠테이션 피치 초안 작성 — 타겟 고객, 핵심 메시지, CTA, 디자인 근거

   • 안전장치 검사 실행 — 규칙 기반 검사 (금지 용어, 길이 제한) 및 LLM 기반 검사 (검증 불가능한 주장, 톤 일치)

3. 인간 참여 검토 지점 — 사람이 무드보드를 검토하고 파이프라인이 이미지 생성에 비용을 지출하기 전에 시각적 방향성을 확인(또는 재정의)합니다.

4. Pollinations.ai를 통해 확인된 시각적 콘셉트로 최종 이미지 생성

5. 제한된 자동 비평 — 안전장치 검사에 실패한 모든 필드는 정확히 한 번의 자동 재작성 과정을 거칩니다. 재시도 루프나 통제 불능 비용은 없습니다. 실패는 수동 후속 조치를 위해 기록됩니다.

파이프라인

RECEIVE BRAND REQUIREMENT ──▶ GENERATE COPY ──┬──▶ BUILD MOODBOARD ─────┐
                                               ├──▶ GENERATE AUDIO ──────┤
                                               ├──▶ CREATE PITCH ────────┼──▶ HUMAN IN THE LOOP ──▶ GENERATE IMAGE
                                               └──▶ RUN GUARDRAILS ──────┘
                                               (parallel batch — asyncio.gather)

기술 스택

비용이 발생하는 것은 Gemini와 Unsplash 호출뿐입니다. 둘 다 넉넉한 무료 티어가 있으며, 세션당 예산 상한선이 상황에 관계없이 엄격한 상한을 적용합니다 (비용 및 예산 관리 참조).

프로젝트 구조

.
├── server.py              # MCP server — exposes each pipeline step as a typed tool
├── client.py               # MCP transport client
├── orchestrator.py         # Pipeline DAG: sequencing, parallel fan-out, budget enforcement
├── run_demo.py              # Runs the 4 showcase campaigns end-to-end, writes campaign_outputs/
├── requirements.txt
├── .env.example
│
├── app/                    # Next.js app router pages
├── components/              # DemoGrid, DemoModal, PipelineDiagram, ByokPanel, etc.
├── data/
│   ├── demos.ts             # Auto-generated by scripts/build-demo-data.mjs — do not hand-edit
│   └── features.ts
├── public/
│   ├── demo.gif
│   └── demos/                # Campaign assets copied in at build time
├── scripts/
│   └── build-demo-data.mjs   # Reads campaign_outputs/, populates data/demos.ts + public/demos/
└── package.json

Python 백엔드와 Next.js 프론트엔드가 공유 루트가 아닌 별도의 하위 폴더에 있는 경우 이 트리를 조정하세요.

노출된 MCP 도구

비용 및 예산 관리

CampaignOrchestrator는 호출당 실제 보고된 비용을 추적하고 세션당 엄격한 상한선(budget_cap_usd, 기본값 $0.50)을 적용합니다. 상한선에 도달하면 추가 유료 호출은 완전히 거부됩니다. 파이프라인이 중단되는 것이 아니라 비용 지출만 중단됩니다. 무료 도구(무드보드, 오디오, 규칙 기반 안전장치)는 예산 상한선에 의해 차단되지 않습니다.

시작하기

사전 요구 사항

• Python 3.10+

• Node.js 18+

• 무료 API 키: Gemini 및 Unsplash

1. 캠페인 데이터 생성 (Python 백엔드)

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/YOUR_REPO.git
cd YOUR_REPO
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env
# fill in GEMINI_API_KEY and UNSPLASH_ACCESS_KEY in .env

한 터미널에서 MCP 서버를 시작합니다:

python server.py

다른 터미널에서 데모 캠페인을 실행합니다:

python run_demo.py               # all campaigns
python run_demo.py --campaign 1  # just one

이렇게 하면 각 캠페인의 출력이 campaign_outputs/campaign_N/에 기록됩니다.

2. 프론트엔드 빌드 및 실행

npm install
npm run build:demo-data   # reads campaign_outputs/, populates data/demos.ts + public/demos/
npm run dev

http://localhost:3000을 엽니다.

파이프라인 실행 (BYOK)

배포된 사이트에는 빌드 시 미리 생성된 데모 캠페인이 포함되어 있습니다. 프로덕션 환경에서 백엔드가 실행되지 않습니다. 누구나 이 저장소를 복제하고 위 단계에 따라 자체 API 키로 동일한 파이프라인을 실행할 수 있습니다. 두 키 모두 유료 계정, 신용 카드 또는 승인 절차가 필요하지 않습니다.

배포

Next.js 프론트엔드만 배포하면 됩니다. Python 백엔드는 로컬 생성 도구이며 배포된 사이트의 런타임 종속성이 아닙니다. 직접 실행 지침의 앱 내 버전은 components/ByokPanel.tsx를 참조하세요.

Vercel에 배포됨: 저장소를 가져오면 프레임워크가 자동으로 Next.js로 감지되며, 프론트엔드 빌드에 환경 변수가 필요하지 않습니다.

라이선스

MIT

저자

Nibha S Dongre가 구축 — 종단 간 에이전틱 MCP 파이프라인.

[GitHub에서 보기 [→](https://github.com/YOUR_USERNAME/YOUR_REPO]](https://github.com/nibhasdongre/AI-Multimodal-Campaign-Architect)