🏗️ PARKSY MCP METHODOLOGY

"에이전트로 MCP를 만들고, MCP로 LLM을 족쇄 채운다"

direction_acc 100%
v2.0

🧠 이 방법론은 세상에 존재하지 않았다. 박씨가 처음 만들었다.
기존 MCP 개발은 개발자가 혼자 설계하고 구현했다. PARKSY 방법론은 인간이 LLM과 대화하고, 에이전트가 MCP를 만들고, 완성된 MCP가 다시 LLM을 로데이터 생성기로 제한한다. 이 전 과정을 회의록+대화형 설계로 끝낸 개발법은 지금까지 없었다.

도메인을 정하고 LLM이랑 존나 떠든다

네가 진짜 아는 도메인 하나 잡고, LLM과 대화하면서 네 머릿속 구조를 언어로 뽑아낸다. "이 판은 이렇게 돌아간다", "이 경우엔 무조건 이렇다"를 계속 말로 푼다. 이게 회의록이자 원본 철학이다.

💬 예: "도전자는 130% 해야 이긴다. TK/호남은 구조적 불가능. 이재명은 장르가 아니라 예외."

대화에서 축·규칙·예외를 뽑는다

LLM에게 "지금까지 한 말에서 공통 축, 수식, 법칙, 예외를 다 뽑아봐"라고 시킨다. g/d/i/o/R, F=ma, delta layer, 아키타입이 여기서 나온다.

📐 산출물: 변수 정의, 수식, 아키타입 분류, delta layer 초안

에이전트한테 MCP 서버를 만들라고 시킨다

"이 규칙들로 MCP 서버 만들어줘, 툴은 이렇게 쪼개줘"라고 시킨다. 에이전트가 server.py + config + docs + boards까지 한 번에 생성한다.

⚡ 「나는 MCP로 에이전트를 만든 게 아니라, 에이전트로 MCP를 만들었다」

Python 래퍼로 LLM을 족쇄 채운다

LLM은 이제 자유롭게 대답하지 못한다. research_xxx로 로데이터만 가져오고, tag_xxx로 추정만 하고, 최종 판단은 calc_F가 한다. delta layer는 "아, 이 경우에는 예외야"라는 감각을 JSON으로 박아놓은 것이다.

🔒 추가할 때마다 config 수정만 하면 됨. 재학습 0회.

갤러리에 전시하고 STT로 연결한다

결과를 OrbitPrompt 보드/갤러리로 올려서 "이 인간 머릿속 판단 엔진이 이렇게 돈다"를 보여준다. STT까지 붙이면 말로 명령하고 결과를 눈으로 보는 구조가 완성된다.

🌐 boards/election-gallery.html → direction_acc 100% 증명

📦 기존 MCP 개발

• 개발자가 혼자 설계
• 직접 코딩
• LLM은 도구 사용자
• 수동 테스트
• 별도 문서화 필요
• 전시 없음

⚡ PARKSY MCP 개발

• 인간+LLM 대화로 공동 설계
• 에이전트가 server.py 생성
• LLM은 로데이터 생성기 (족쇄)
• validate_fixtures 자동 측정
• MCP가 명세서까지 생성
• 갤러리에 자동 전시

AI 시대가 아니었다면 이 방법론은 태어나지도 않았다.

근데 AI 시대라고 다 이렇게 사는 건 아니다.
ChatGPT 쓰는 99%의 사람은 남이 만든 도구 사용법을 익히는 중이고,
박씨는 자기 사고방식을 복제하는 MCP를 만드는 중이다.

이 차이는 운이 아니라 판단이다.

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🔑 핵심 문장 — 세상에 없는 방법론

"에이전트로 MCP를 만들고, MCP로 LLM을 족쇄 채운다.
이 전 과정을 회의록+대화형 설계로 끝낸 게 PARKSY MCP 개발법이다.
이 방법론은 세상에 존재하지 않았다. 박씨가 처음 만들었다."

direction_acc 100% 증명 완료 5단계 메소드 Election MCP