직사각형 하나 그리려고 클릭 다섯 번: 그 방식이 바뀐다

스케치 모드로 들어가 사각형을 그리고, 치수를 입력하고, 돌출시킨 다음 모서리에 필렛을 겁니다. 단순한 브래킷 하나를 3D CAD로 만드는 데도 같은 클릭과 입력이 다섯 번 넘게 반복됩니다. 소규모 설계팀이라면 이 반복이 하루의 상당 부분을 차지한다는 사실을 잘 알고 있을 겁니다.

Fusion MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)는 이 클릭 시퀀스를 자연어 명령으로 대체하는 커넥터입니다. ‘사각형을 그린 뒤 돌출하고 모서리에 필렛을 추가하라’고 문장으로 지시하면 Claude가 이를 Fusion API 호출 순서로 바꿔 실행합니다. 결과는 정적 파일이 아니라 나중에 수정할 수 있는 파라메트릭 모델로 남습니다.

이 변화는 Claude for Creative Work 발표와 함께 시작됐습니다. Anthropic은 2026년 창작·설계 작업용 기능을 공개하면서 Autodesk Fusion 커넥터를 동시에 내놓았습니다. 자연어 한 문장이 모델링 클릭을 대신한다는 이야기입니다.

문제는 이 발표가 소규모 설계팀에 정말 의미 있는 변화인지입니다. 도구가 클릭을 줄여 준다는 약속은 늘 있었지만, 정작 현장에서는 학습 비용과 설정 부담 때문에 묻히는 경우가 많았습니다. 이 글은 Fusion MCP가 무엇이고, 무엇이 다르며, 우리 팀이 지금 쓸 수 있는지를 차례로 점검합니다.

자연어가 파라메트릭 히스토리가 되는 구조

핵심은 자연어 문장이 단순한 그림 명령으로 끝나지 않는다는 점입니다. ‘직사각형 스케치를 그린 뒤 돌출하고 모서리에 필렛을 추가하라’는 한 문장은 Claude의 해석을 거쳐 CreateSketch, DrawRectangle, Extrude, Fillet 순서의 Fusion API 호출로 변환됩니다. 사람이 메뉴를 눌러 가며 했던 일을 명령 시퀀스가 대신하는 것입니다.

여기서 진짜 차이가 드러납니다. 결과물이 형상만 담긴 정적 파일이 아니라, 수정 가능한 파라메트릭 피처 트리로 기록된다는 점입니다. 이 과정은 단순히 화면에 형상을 그리는 데 그치지 않고, 파일 안에 살아 있는 파라메트릭 히스토리를 함께 기록하는 작업입니다.

파라메트릭 히스토리가 보존된다는 것은 실무에서 큰 차이를 만듭니다. 납품 후 ‘사각형 가로 치수를 20mm 늘려 달라’는 요청이 와도, 처음부터 다시 그릴 필요 없이 히스토리에서 해당 피처 값만 고치면 됩니다. 자연어로 만든 모델이라도 수정의 자유도는 손으로 그린 모델과 동일하게 유지됩니다.

액션 지향 vs 데이터 지향: 두 종류 MCP의 역할

Fusion MCP는 한 종류가 아닙니다. 작업 성격에 따라 액션 지향과 데이터 지향 두 가지로 나뉩니다. 어느 쪽을 쓰느냐에 따라 환경 준비 조건이 달라지므로 먼저 구분해 두는 편이 좋습니다.

액션 지향 MCP는 로컬에서 실행되며 Fusion이 구동 중이어야 작동합니다. 스케치 생성, 돌출, 필렛 같은 형상 조작과 자동화를 담당합니다. 즉 실제로 모델을 만들고 고치는 손의 역할입니다.

데이터 지향 MCP는 원격 클라우드에서 실행되며 Fusion이 켜져 있지 않아도 작동합니다. 이미 만들어 둔 설계 데이터를 검색하고 조회해 재사용하는 데 쓰입니다. 과거 프로젝트에서 비슷한 부품을 찾아 다시 활용하는 식의 작업이 여기에 해당합니다.

Generative Design과 무엇이 다른가

자율적으로 형상을 만들어 준다는 점만 보면 Fusion의 Generative Design을 떠올리기 쉽습니다. 그러나 두 기능은 의사결정의 주체가 다릅니다.

Generative Design은 하중, 소재, 제조 방식 같은 제약 조건을 입력하면 AI가 스스로 여러 위상 최적화 형상을 탐색합니다. 무엇을 만들지 후보를 제안하는 주체가 AI 쪽에 가깝습니다. 반면 Fusion MCP는 사용자가 자연어로 지시하면 AI가 그 순서대로 실행할 뿐, 무엇을 만들지 결정하는 주체는 여전히 사용자입니다. AI는 클릭을 대신하는 실행자에 머뭅니다.

두 기능은 경쟁 관계라기보다 순서가 다른 도구에 가깝습니다. MCP로 초기 형상을 빠르게 세운 뒤, 그 형상을 출발점 삼아 Generative Design으로 위상 최적화를 돌리는 순차 워크플로를 그려 볼 수 있습니다.

정리: 지금 점검할 첫 단계

• Fusion MCP는 자연어 명령을 Fusion API 호출 순서로 바꿔, 결과를 수정 가능한 파라메트릭 히스토리로 남깁니다.
• 액션 지향은 로컬에서 Fusion 구동을 전제로 형상을 만들고, 데이터 지향은 원격에서 설계 데이터를 검색·재사용합니다.
• Generative Design은 AI가 형상을 탐색하지만, MCP는 의사결정 주체가 여전히 사용자라는 점에서 다릅니다.
• 도구 자격보다 사내 표준 프로세스의 부재가 더 먼저 넘어야 할 장벽인 경우가 많습니다.

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