문제점 (고통지수: 8/10)

“AI 에이전트가 알아서 이메일을 보내고, 파일을 삭제하고, 결제를 처리했는데… 확인도 없이요” - AI 에이전트를 도입한 기업들의 새로운 악몽입니다.

현재 상황의 문제점:

  • 통제 불가: AI 에이전트가 승인 없이 중요한 작업 자동 실행
  • 감사 부재: 에이전트가 어떤 도구를 왜 호출했는지 추적 불가
  • 롤백 불가: 이미 실행된 위험한 작업을 되돌릴 수 없음
  • 규정 위반: 사람의 검토 없는 자동화로 컴플라이언스 이슈 발생
  • 신뢰 부족: 에이전트를 업무에 투입하기 꺼려지는 심리적 장벽

타겟 시장

주요 타겟: AI 에이전트 도입 기업, SaaS 스타트업, 엔터프라이즈 IT팀

시장 규모:

  • AI 오케스트레이션 시장: 2027년까지 $30B+ (CAGR 65%)
  • 기업 35%가 AI 에이전트에 $5M+ 예산 할당 (2026년)
  • MCP SDK 월간 다운로드 97M회 - 급격한 기술 채택
  • 2028년까지 AI 에이전트 평가자 25%가 더 고부가가치 역할로 전환 예상

페인포인트 강도: 에이전트 자동화가 증가할수록 통제 필요성도 증가

Preloop이란?

AI 에이전트와 외부 도구 사이에 위치하는 Human-in-the-Loop 프록시 게이트웨이입니다.

핵심 컨셉:

# Preloop 정책 설정 예시
policies:
  - name: "이메일 발송 승인"
    trigger:
      tool: "send_email"
      conditions:
        - recipients: "external"
        - contains_pii: true
    action: "require_approval"
    timeout: "30m"

  - name: "결제 처리 차단"
    trigger:
      tool: "process_payment"
      conditions:
        - amount: ">$100"
    action: "block_with_review"

  - name: "파일 삭제 알림"
    trigger:
      tool: "delete_file"
    action: "notify_and_log"

차별화 포인트:

  • MCP 네이티브: Model Context Protocol 표준 완벽 지원
  • 정책 기반 제어: 선언적 규칙으로 승인 조건 정의
  • 실시간 대시보드: 대기 중인 승인, 실행된 작업, 차단된 요청 한눈에
  • 감사 로그: 모든 에이전트 활동 자동 기록 및 검색
  • Slack/Teams 통합: 메신저에서 바로 승인/거부 처리

경쟁 분석

경쟁사특징약점
Peta Desk휴먼 승인 워크플로우초기 단계, 제한된 기능
자체 구현완전한 커스터마이징개발 비용, 유지보수 부담
없음승인 없이 실행보안/컴플라이언스 위험

기회 영역: MCP 표준 기반의 전용 게이트웨이 솔루션 부재

경쟁 강도: LOW - 블루오션 시장, 선점 기회

MVP 개발

예상 기간: 6-8주

기술 스택:

  • 언어: TypeScript/Node.js
  • 프레임워크: Fastify (고성능 프록시)
  • MCP 통합: @anthropic/mcp-sdk
  • 인증: OAuth 2.0 + RBAC
  • 알림: Slack/Teams Webhook

MVP 기능:

  1. MCP 프록시 서버 (도구 호출 가로채기)
  2. 정책 엔진 (YAML 기반 규칙 정의)
  3. 승인 대기열 및 웹 대시보드
  4. Slack 알림 및 빠른 승인
  5. 기본 감사 로깅

확장 기능:

  • ML 기반 이상 탐지
  • 자동 승인 학습
  • 다중 에이전트 세션 관리
  • SOC 2 / GDPR 컴플라이언스 리포트

수익 모델

모델: Subscription (B2B SaaS)

가격 구조:

  • Starter ($49/mo): 에이전트 5개, 월 1,000 요청, 이메일 알림
  • Pro ($149/mo): 에이전트 25개, 월 10,000 요청, Slack 통합, 팀 승인
  • Enterprise (맞춤형): 무제한, SSO, 감사 리포트, SLA

수익 예측:

  • 6개월: $5K-15K MRR (얼리 어답터 확보 시)
  • 12개월: $20K-50K MRR (엔터프라이즈 계약 시)

리스크 분석

리스크수준대응 방안
기술적LOWMCP 표준 안정화, 문서화 충분
시장MEDIUM에이전트 도입 속도에 따라 수요 변동
실행MEDIUM보안 제품이므로 신뢰성 확보 필수

핵심 리스크: 대형 플랫폼(Anthropic, OpenAI)이 직접 기능 제공 가능성

이런 분께 추천

  • 보안/DevOps 백그라운드가 있는 개발자
  • AI 에이전트 프로젝트 경험이 있고 통제 필요성을 느낀 분
  • B2B SaaS 영업 및 고객 성공 경험이 있는 분
  • 프록시/게이트웨이 아키텍처에 익숙한 분
  • 규정 준수(컴플라이언스) 도메인 지식이 있는 분

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