대담에서 반복되는 메시지는 단순합니다: “모든 것을 LLM에게 맡기지 말고, 코드로 할 수 있는 것은 코드로 처리하라.”
이 파트는 그 원칙을
Monet Registry의 URL 스크래핑 파이프라인으로 해부합니다.
이미지/HTML/대규모 JSON을 툴 결과로 그대로 대화에 쌓으면:
대신:
관련:
Monet Registry의 docs/url-to-registry-pipeline.md는 URL을 입력하면 스크래핑→섹션분해→컴포넌트 생성까지 이어지는 파이프라인을 문서로 고정합니다.
핵심 단계:
출처:
pnpm scrape:url --url "https://example.com"
스크래핑 결과는 public/scraped/{domain}-{date}/ 아래에 파일로 남습니다.
full-page.pngpage.htmlstyles.jsonsections.jsonimages.jsonfonts.jsonvideos.json(문서에 상세 예시가 포함되어 있습니다)
Framer 사이트는 data-framer-* 속성을 활용해 더 정확하게 추출합니다.
framer.json 생성motion/react로 변환할 수 있게 구조화출처:
prompt/url-to-page.md는 “프롬프트 파일이 파이프라인 스펙”인 대표 예시입니다.
출처:
Monet은 MCP로 “컴포넌트 탐색/통합”을 에이전트에 붙이는 사용 흐름을 제공합니다.
claude mcp add monet -- npx -y @anthropic/monet-mcp
MONET_API_KEY를 환경 변수로 제공출처:
MCP를 붙일 때 중요한 건 ‘도구를 추가’하는 게 아니라,
“내가 찾고 싶은 지식/코드/리소스”를 검색 가능하고 호출 가능하게 만드는 것입니다.
다음 항목은 스크립트/MCP로 빼면 효과가 큽니다.
예: Monet의 prompt/create-check-list.md는 체크리스트 파일을 스크립트로 생성하고 “성공하면 스크립트를 제거”하도록 지시합니다.
출처:
스크립트/MCP로 입출력을 빼면, 이제 남는 문제는 “대량 작업을 어떻게 상태 관리하면서 굴리느냐”입니다.