Ollama와 MCP 에이전트로 빌드 실패·크래시 분석을 자동화한 구조

요약

네이버 개발자가 로컬 환경에서 Ollama LLM과 mcp-agent를 연결하여 빌드 실패 분석, 크래시 로그 요약, Slack 자동 리포트까지 자동화하는 시스템을 구축했다

내용

프로젝트 빌드 실패나 크래시 발생 시 로그를 수동으로 분석하고 Slack에 리포트하는 과정은 반복적이다. 이 과정을 로컬 LLM과 MCP 에이전트로 자동화하는 시스템을 구축했다.

로컬 LLM + MCP 에이전트 기반 자동화

• Ollama로 로컬 환경에서 LLM 실행, mcp-agent(오픈소스)로 에이전트 연결
• 빌드 실패 시 로그를 LLM이 분석하여 원인 요약 및 알림 자동 발송
• 크래시 로그를 LLM이 요약하여 모니터링 자동화
• 분석 결과를 Slack으로 자동 리포트

발표 목차 기반 주요 토픽

• AI와 자동화를 연결하는 접근 방식
• LLM 기반 빌드 실패 알림 자동화 구현
• LLM 기반 크래시 모니터링 자동화 구현
• Slack과 LLM 연동
• LLM & MCP의 한계와 주의점

로컬 LLM과 MCP를 활용한 개발 자동화에 관심 있는 개발자라면, Ollama + mcp-agent 조합의 로컬 자동화 구조와 빌드/크래시 분석 자동화 패턴을 참고할 수 있다.