클라우디너 MCP 서버를 활용한 치즈 이미지 자동 수집 및 ML 모델 훈련

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

AI, 데이터 분석, DevOps

대상자

- ML 모델 개발자 및 미디어 자동화 시스템 구축자

- 중간 이상의 Python/IDE 기술 수준 (Cursor, Cloudinary API 경험 필수)

- 사전 훈련된 AI 에이전트 활용에 관심 있는 개발자

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 자동화된 이미지 수집 프로세스 구현
• Cloudinary Asset Management API와 연동된 AI 에이전트(Cheesy MCP) 사용으로 치즈 이미지 자동 업로드 및 태깅 가능
• Cursor IDE 내 웹 스크래핑 + 자동화 플로우를 통해 사용자 인터페이스 없이도 작업 수행

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의: 수동 데이터 수집의 한계

• 수동으로 치즈 이미지 수집 시 발생하는 시간 소모 및 사회적 부담 설명
• ML 모델 훈련에 필요한 6가지 치즈 분류(bloomy, semi-soft 등)에 대한 필요성 강조
• 기존 웹 스크래핑 도구 사용 시 발생하는 불편점 (이미지 품질, 라이선스 문제, 수작업 태깅)

2. MCP 서버 기반 솔루션 도입

• Anthropic의 MCP 프로토콜을 활용한 AI 에이전트 자동화 기능 설명
• Cloudinary MCP 서버의 5가지 주요 기능(Asset Management, Metadata, Analysis 등) 정리
• GitHub에서 제공되는 개방형 서버 목록 및 설치 방법(Deep Link 활용)

3. 실제 구현 프로세스

• Cursor IDE 내 MCP JSON 설치 후 Python 스크래핑 스크립트 생성
• Google 이미지 수집 → 로컬 폴더 저장 → 커뮤니케이션 채널에서 태깅 검토 → Cloudinary 업로드
• MCP 에이전트와의 대화형 작업(챗을 통한 '업로드' 명령, 태그 수정)

4. 기술적 고려사항

• Cloudinary API 인증 정보는 환경 변수 설정 시 주의 필요
• 웹 스크래핑의 불확실성(이미지 품질, 라이선스 검증)을 위한 자동화된 검증 프로세스 필요
• 커스터마이징 가능한 Metadata 필드 활용으로 자원 정렬 효율성 향상

결론

• Cloudinary MCP 서버 + Cursor IDE 연동을 통해 ML 모델 훈련 데이터 수집 프로세스를 90% 자동화 가능
• MCP 에이전트의 프로토콜 기반 자동화는 DevOps 팀의 인프라 운영 효율성 향상에 기여
• GitHub에서 제공하는 @cloudinary/asset-management 등의 레포를 활용해 사용자 맞춤형 MediaFlows 자동화 워크플로우 구축 권장