AI 자동화 3종 통합 가이드
Claude Cowork × LLM Wiki × Obsidian
매일 아침 스스로 작동하는 AI 업무 시스템 만들기
코딩 없이, 클릭 몇 번으로 완성하는 개인 AI 에이전트
기준일: 2026년 5월 | 출처: 소에노, 칼퇴연구소직장인, Brian's Brain Trinity, Anthropic 공식 문서
📋 목차 — 오늘 배울 내용
1
왜 세 가지를 함께 봐야 하는가?
도구 하나가 아닌 시스템을 설계하는 법
2
Obsidian — AI 시대의 필수 노트 앱
마크다운 = AI의 언어, 로컬 저장의 힘
3
LLM Wiki — AI가 관리하는 살아 있는 위키
Andrej Karpathy의 지식 복리 시스템
4
Claude Cowork — AI 에이전트가 실제로 일한다
Chrome 수집 → MCP 연결 → 자동 보고서
5
세 가지를 연결하면 — 통합 시스템 설계도
수집 → 정리 → 생성 → 전달 → 자동화
6
실전: 증시 브리핑 자동화 단계별 구축
오늘 당장 따라할 수 있는 구체적 구축법
🔗 왜 세 가지 도구를 함께 봐야 하는가?
Obsidian
지식 저장소
마크다운 기반의 로컬 노트 앱.
AI가 직접 읽고 쓸 수 있는
유일한 형식으로 데이터 저장
LLM Wiki
지식 구조화
AI가 원본 자료를 읽고
주제별 위키로 정리·연결·업데이트.
지식이 복리로 쌓이는 구조
Claude Cowork
자동화 실행 엔진
웹 수집 → 분석 → 보고서 생성
→ 카카오톡 발송까지
코딩 없이 자동으로 실행
▶
▶
세 가지가 하나로 연결되면 → 매일 아침 스스로 작동하는 AI 업무 시스템이 완성됩니다
PART 1
Obsidian
AI 시대의 필수 노트 앱
마크다운이 AI의 언어인 이유
로컬 저장이 중요한 이유
Obsidian이 노션보다 AI 활용에 유리한 이유
📝 마크다운(Markdown) = AI의 언어
마크다운이란?
사람과 AI 모두 읽고 쓸 수 있는
구조화된 텍스트 형식
# 제목 1�## 소제목�- 항목 1�- 항목 2�**굵게** *기울임*
💡 Claude가 출력한 내용을 Obsidian에 붙여넣으면
그대로 구조화된 문서로 표시됩니다
AI가 마크다운을 좋아하는 이유
✅ AI 출력 형식
Claude, ChatGPT 등 모든 주요 LLM이
기본적으로 마크다운으로 응답함
✅ AI 입력 형식
마크다운 문서를 AI에 입력하면
구조를 정확히 파악하고 처리함
✅ 사람도 읽기 쉬움
텍스트 파일이지만 렌더링하면
아름다운 문서로 변환됨
✅ 로컬 파일로 저장 가능
서버 없이 내 컴퓨터에
.md 파일로 직접 저장됨
🟣 Obsidian이 AI 활용에 최적인 이유
구분
노션 (Notion)
옵시디언
저장 위치
서버(클라우드)
✅ 내 컴퓨터
AI 직접 접근
❌ 어려움
✅ 즉시 가능
파일 형식
앱 의존적
✅ 순수 .md
오프라인
제한적
✅ 완전 지원
가격
유료(팀 기능)
✅ 무료
플러그인
제한적
✅ 2,700개+
🗂 그래프 뷰
노트들이 서로 어떻게 연결되는지 시각적으로 탐색. AI가 위키를 구축할수록 연결망이 풍부해짐
🎨 캔버스
노트를 공간에 배치해 구조화. Miro처럼 아이디어를 시각적으로 정리 가능
🗃 데이터베이스
Dataview 플러그인으로 노션처럼 빠른 데이터베이스 생성. 노션보다 훨씬 빠름
🔌 2,700개+ 플러그인
웹 클리퍼, AI 연동, 칸반, 습관 추적 등 개인 개발자들이 만든 방대한 확장 생태계
PART 2
LLM Wiki
AI가 관리하는 살아 있는 위키
Andrej Karpathy(OpenAI 공동창업자)가 제안한 지식 복리 시스템
"Obsidian is the IDE; the LLM is the programmer; the wiki is the codebase."
💸 기존 노트 앱이 '지식 무덤'이 되는 이유
노트 앱에 열심히 자료를 쌓아도 결국 "나중에 읽겠다"는 자료 창고가 되는 현실... 그 나중은 거의 오지 않습니다.
01 ⌨️
입력 비용 (Input Cost)
자료를 직접 일일이 정리해서 체계적으로
입력해야 합니다. 바쁜 일상에서 이것만으로도
큰 시간이 소요됩니다.
예: 회의록 → 노트로 정리 → 태그 달기 → 분류
02 🔍
검색 비용 (Search Cost)
이전에 저장한 자료가 있는 것 같은데,
막상 필요할 때 찾기 어렵습니다.
키워드를 잊었거나 어디에 넣었는지 모를 때가 많죠.
예: "그 시장조사 데이터 어디 있었지...?"
03 🔧
유지 비용 (Maintenance Cost)
새 자료가 생길 때마다 기존 노트와
연결하고, 오래된 내용을 업데이트하고,
중복을 정리하는 데 엄청난 노력이 듭니다.
예: 3개월 전 자료가 지금과 달라졌는데 수동 수정
📂 LLM Wiki — Obsidian 볼트 폴더 구조
📁 Obsidian Vault
📂 source/
원본 자료 보관 (불변 원칙)
뉴스·회의록·PDF·기사 등
절대 수정 ❌
📂 wiki/
LLM이 정리한 위키 문서
주제별 마크다운 파일
AI가 읽고 업데이트함
📄 agent.md
AI 행동 지침서
정리 방식·출처 기록 방식
역할과 규칙을 명시
📂 output/
최종 산출물 저장
보고서·요약본·기획서 등
AI가 생성한 결과물
작동 원리
①
자료를 source/에 저장
기사, 회의록, PDF 등 원본 자료를
수정 없이 그대로 보관
②
AI에게 위키 업데이트 요청
"source 폴더를 읽고 wiki를 업데이트해줘"
→ AI가 주제별로 문서 생성·연결
③
wiki/에 정리된 문서 확인
AI가 교차 참조·요약·분류를 완료한
주제별 마크다운 문서 생성됨
④
output/ 결과물 요청
"위키를 참고해 임원 보고서 만들어줘"
→ 맥락 있는 고품질 결과물 생성
⚙️ LLM Wiki — 3가지 핵심 작업
1 📥 수집 (Ingest)
새 원본 자료를 source/에 넣고
AI에게 위키 업데이트를 요청합니다.
💬 프롬프트 예시
"source 폴더에 새 자료를 넣었어.
관련 wiki 문서를 업데이트하고
새 개념은 새 문서로 만들어줘."
→ AI가 자료 읽기 → 기존 문서 수정 → 새 문서 생성 → 위키링크 연결
2 🔍 질의 (Query)
wiki 기반으로 맥락 있는
복잡한 질문에 답을 받습니다.
💬 프롬프트 예시
"경쟁사 비교 분석을 참고해서
우리 서비스 차별화 포인트
5가지를 정리해줘."
→ AI가 wiki 전체 참고 → 맥락 반영 → 고품질 답변
3 🔧 점검 (Lint)
위키 전체의 건강 상태를
AI가 자동으로 확인합니다.
💬 프롬프트 예시
"wiki를 점검해줘.
모순되는 내용, 빠진 연결,
업데이트 필요한 부분을 찾아줘."
→ 모순 탐지 → 공백 발견 → 자동 수정 제안
PART 3
Claude Cowork
AI 에이전트가 실제로 일한다
Anthropic이 2026년 1월 출시한 자율 작업 플랫폼
알려주는 AI → 해주는 AI로의 전환
🤖 Claude Cowork란 무엇인가?
❌ 기존 Claude (알려주는 AI)
사용자가 물어보면 답변만 줌
• 결과를 직접 복사/붙여넣기
• 파일을 수동으로 저장
• 외부 서비스는 별도로 처리
• 매번 같은 작업을 반복 입력
• 자동화 불가능
✅ Claude Cowork (해주는 AI)
목표를 설정하면 스스로 실행
• 내 컴퓨터 폴더를 직접 읽고 씀
• 파일을 자동으로 생성·저장
• 웹 브라우저를 직접 조작
• 외부 서비스(카톡·네이버)에 연결
• 스케줄로 매일 자동 실행
VS
🛠️ Cowork 준비물 및 4가지 핵심 기능
📋 준비물:
① Claude Pro 이상 구독 (claude.ai/pricing) ② Claude Desktop 앱 설치 (claude.com/download) ③ 작업 폴더 생성 후 지정
01 🌐 Claude for Chrome
사람처럼 웹을 탐색하는 AI
Chrome 확장 프로그램 설치 후 활성화. API 없이도 실제 브라우저를 열어 사이트를 탐색하고 데이터를 추출합니다.
💬 "한국경제 사이트에서 오늘 증시 뉴스를 수집해줘"
02 🔌 MCP & PlayMCP
AI와 외부 서비스를 연결하는 표준 규격
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 만든 AI-서비스 연결 표준. PlayMCP로 네이버·카카오톡 연결 가능.
💬 "네이버 증권에서도 정보를 가져와줘"
03 🧩 플러그인 (Plugin)
복잡한 워크플로를 한 번에
스킬·커넥터·명령어·서브에이전트를 하나의 패키지로 묶습니다. /generate-report 한 줄로 전체 워크플로 실행.
💬 "/generate-report 실행해줘"
04 ⏰ 스케줄 (Schedule)
매일 정해진 시간에 자동 실행
왼쪽 바 → 스케줄 → 새 태스크. 프롬프트, 빈도(매일 오전 10시), 모델, 폴더를 설정하면 자동으로 반복 실행.
💬 매일 오전 10시 → 자동 수집 → 보고서 → 카톡 발송
🔌 MCP와 PlayMCP — 한국 서비스 연결법
MCP란? (Model Context Protocol)
🤖
Claude
🔌
MCP (연결 규격)
네이버
카카오톡
구글
노션
슬랙
💡 비유: MCP = USB-C 타입 | 과거에는 충전 규격이 제각각(5핀, 8핀)이었듯 AI 연결도 달랐지만, MCP가 표준을 통일했습니다.
PlayMCP로 한국 서비스 연결하기 (단계별)
1
PlayMCP 접속
Chrome에서 PlayMCP 검색 후
카카오 계정으로 로그인
→
2
MCP 추가
카카오톡 나채방 MCP +
네이버 검색 MCP 도구함에 추가
→
3
Claude에서 연결
커스터마이즈 → 커넥터 →
+ 버튼 → PlayMCP 검색 → 연결
→
4
연결 완료
이제 Claude가 네이버 검색,
카카오톡 발송을 자동으로 실행
PART 4
통합 시스템
세 가지가 하나로 연결되면
수집(Collect) → 정리(Compile) → 산출물(Output) → 전달(Deliver)
이 4단계 패턴은 어떤 반복 업무에도 적용할 수 있습니다
🗺️ 전체 시스템 아키텍처
① 수집 레이어 (Claude for Chrome + PlayMCP)
🌐 웹 뉴스
Claude for Chrome
📊 네이버 증권
PlayMCP
📄 회의록·PDF
Obsidian Clipper
▼
▼
▼
② 지식 저장 레이어 (Obsidian + LLM Wiki)
📁 source/
원본 불변 저장
📁 wiki/
LLM이 정리한 위키
📄 agent.md
AI 행동 지침서
📁 output/
최종 결과물
▼
③ 자동화 처리 레이어 (Claude Cowork 스케줄 + 플러그인)
💬 카카오톡
PlayMCP 발송
💾 로컬 파일
docx 보고서 저장
🔔 슬랙·노션
MCP 추가 연결 시
⏰ 스케줄
매일 자동 반복
📈 실전 구축: 매일 아침 증시 브리핑 자동화
STEP 1 앱·확장 설치
① Claude Desktop 설치
② Chrome용 Claude 확장 설치
③ Settings → 브라우저 사용 활성화
→
STEP 2 PlayMCP 연결
PlayMCP 접속 후 카카오 로그인
카카오톡·네이버 MCP 추가
Claude Desktop에서 커넥터 연결
→
STEP 3 작업 폴더 구성
Agent/Claude/ 폴더 생성
source/ wiki/ output/ 하위 폴더
agent.md 지침 파일 작성
STEP 4 Cowork에서 실행
한국경제 뉴스 수집(Chrome)
네이버 증권 데이터(PlayMCP)
wiki/ 업데이트 + docx 생성
→
STEP 5 플러그인 패키징
전체 워크플로를 플러그인으로 묶기
/generate-report 한 줄 명령어
지인과 파일 공유 가능
→
STEP 6 스케줄 등록
매일 오전 9:30 자동 실행 설정
→ 수집 → 보고서 → 카카오톡
컴퓨터만 켜두면 끝!
🔄 이 구조는 어떤 업무에도 적용 가능합니다
📥 수집
Collect
→
🗂 정리
Compile
→
📄 산출물
Output
→
📤 전달
Deliver
📰 경쟁사 모니터링 시스템
01 Chrome → 경쟁사 블로그·보도자료 수집
02 wiki/경쟁사/ 폴더에 자동 정리·업데이트
03 주요 변화 감지 시 슬랙으로 팀에게 알림
04 주간 경쟁사 동향 보고서 자동 생성
⭐ 고객 리뷰 분석 시스템
01 앱스토어·포털 리뷰 정기 수집
02 감성 분석 결과 Obsidian 위키에 축적
03 주간 트렌드·키워드 변화 자동 분석
04 노션에 주간 리뷰 인사이트 자동 업로드
📚 개인 학습 아카이브
01 Web Clipper로 기사·유튜브·PDF 저장
02 LLM이 wiki/에 주제별로 정리·연결
03 지식 복리로 축적 → 점점 풍부한 맥락
04 Claude에게 복잡한 질문 → 내 맥락 반영 답변
🤝 사람과 AI의 역할 분담
🧑 사람 (Human)의 역할
🧭 방향 결정
어떤 정보를 수집할지,
어떤 결과물이 필요한지 판단
📤 자료 큐레이션
가치 있는 원본 자료를
source/ 폴더에 공급
🔍 결과 검토
AI가 정리한 wiki와
보고서의 품질 검증
💡 중요 판단
최종 의사결정과
창의적 사고는 사람이
🤖 AI (Claude)의 역할
🌐 반복 수집
매일 웹 사이트를 탐색해
최신 정보를 자동으로 수집
🗂 정리·분류·연결
원본 자료를 읽고 주제별로
위키 문서를 생성하고 연결
📝 문서 생성
보고서, 요약본, 기획서 등
형식에 맞게 자동 생성
📤 자동 전달
카카오톡, 슬랙, 노션 등
결과물을 자동 발송
+
핵심 정리
📝 마크다운이 AI의 언어입니다. Claude가 생성하는 모든 문서는 마크다운이며, Obsidian은 이를 로컬에 저장하는 최적의 도구입니다.
🗂 LLM Wiki로 지식이 복리로 쌓입니다. source/ → wiki/ → output/ 구조로 AI가 자동 정리하면 매번 맥락을 설명하지 않아도 됩니다.
🤖 Claude Cowork는 '해주는 AI'입니다. Chrome으로 수집하고 PlayMCP로 연결하며 스케줄로 매일 자동 실행됩니다.
🔗 세 도구가 연결되면 시스템이 됩니다. 수집 → 정리 → 산출물 → 전달의 4단계 패턴은 어떤 반복 업무에도 적용 가능합니다.
🏆 AI를 잘 쓰는 사람의 조건은 시스템 설계입니다. 좋은 질문을 하는 것을 넘어, AI가 참고할 지식 시스템을 가진 사람이 앞서갑니다.
도구 하나를 잘 쓰는 단계를 넘어
도구들을 연결해서
시스템을 설계하는 단계로
Obsidian + LLM Wiki + Claude Cowork
세 가지를 연결하면, 매일 아침 스스로 작동하는 AI 업무 시스템이 완성됩니다.
참고 링크
Claude Desktop: claude.com/download | Obsidian: obsidian.md | Karpathy LLM Wiki Gist: gist.github.com/karpathy/442a6bf...