MCP 클라이언트(Claude Code, IDE 등) 어디서든 YouTube URL을 붙여넣고 요약을 요청하면 몇 분 뒤 라이브러리에 영상 제목으로 명명된, 제대로 된 형식의 PDF가 저장되는 워크플로가 이제야 실용적으로 쓸 수 있게 되었다고 필자는 소개한다. 탭을 열 필요도, 파일을 손으로 옮길 필요도 없다. 로컬 녹음이나 붙여넣은 기사로도 같은 작업이 가능하며, 소스가 꼭 영상이나 URL일 필요는 없다.

그 이면의 엔진은 Content다. 공개 API를 갖춘 셀프 호스팅 백엔드 하나 위에 MCP 서버, 웹 앱, CLI, Python SDK, 브라우저 확장이라는 여러 출입구를 얹은 구조로, URL, 파일, 원문 텍스트가 들어가면 영상, 오디오, 자막, 전사문, 요약, 번역, 챕터, Markdown, PDF가 나온다.

모든 과정을 자신의 머신 안에 둘 수 있다. yt-dlp가 가져오기를 담당하고, 쓸 만한 자막이 없으면 faster-whisper가 로컬에서 전사한다. Ollama는 요약뿐 아니라 번역, 구조화 등 텍스트를 다른 텍스트로 바꾸는 모든 단계를 맡으며, 필자는 ROCm 환경의 RX 7900 XTX에서 작업별로 골라 4B~30B 모델을 구동한다.

컨텍스트 창은 요청별로 크기를 정한다. 프롬프트가 num_ctx를 넘으면 Ollama가 중간 부분을 조용히 버리고 창의 절반가량만 유지한다는 점을 뼈저리게 배웠고, 그래서 엔진은 막연히 기대하는 대신 프롬프트 길이를 직접 측정한다고 필자는 설명한다. 원하면 수치를 공유할 생각이며, 클라우드 LLM도 지원하지만 필수는 아니다.

에이전트용 도구로는 소스가 무엇을 만들 수 있는지 알려주는 analyze_source, 작업을 계획하고 실행하는 generate, 폴링을 담당하며 에이전트가 API를 계속 두드리지 않도록 poll_after 힌트를 돌려주는 get_job, 파일을 가져오는 download_artifact가 있다. 이번 주에는 기본값이 루프백인 streamable-http 전송 계층이 출시되었다. 사용법은 저장소에서 docker-compose.yml을 받아 docker compose up을 실행하고, pip install content-mcp로 에이전트에 키를 쥐여 주는 네 단계면 충분하다. ROCm에서 whisper와 Ollama를 짝지은 부분은 튜닝이 필요했던 만큼 관련 질문을 환영한다고 필자는 덧붙였다.