dSPACE, MCP 기반 AI 에이전트 연동으로 자동차 검증 프로세스 혁신

MCP 기반 도구는 요구사항부터 시뮬레이션, 하드웨어 실행, 지속적인 개선에 이르는 사양 주도형 워크플로를 지원한다.

독일 파더보른, 2026년 7월 31일 – dSPACE는 AI 어시스턴트를 dSPACE 도구와 직접 연결하는 MCP 기반 AI 워크플로를 선보였다.. 개방형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 하는 이 접근 방식은 엔지니어들이 고립된 프롬프트 기반 작업에서 벗어나, 상호 연결되고 사양 중심의 검증 워크플로로 전환할 수 있도록 돕습니다.

현대의 자동차 개발에서는 요구사항, 사양, 시뮬레이션, 구현 및 테스트가 종종 서로 다른 도구와 환경에서 관리되는 경우가 많다. MCP는 표준화된 인터페이스를 통해 AI 에이전트가 dSPACE 툴과 상호작용할 수 있도록 함으로써 수작업으로 이루어지는 업무 인계 과정을 최소화 한다. 동시에 엔지니어가 모든 활동과 결과를 검토하고 승인하는 데 있어 완전한 통제권을 유지할 수 있게 한다.

MCP를 지원하는 dSPACE 툴은 AI 에이전트가 요구사항 분석부터 테스트 자동화, 실행, 결과 평가에 이르기 까지 엔드투엔드 (End-to-End) 엔지니어링 워크플로 전발을 지원한다.  이러한 워크플로에는 요구사항 해석, 사양 구체화, 소프트웨어 개발 지원, 시뮬레이션 준비, 그리고 VEOS, ConfigurationDesk, Bus Manager, ControlDesk 및 실시간 하드웨어를 아우르는 검증 과정의 조정이 포함된다.. 아울러 검증 과정에서 얻은 인사이트를 개발 프로세스에 다시 반영 함으로써 지속적인 품질 개선과 개발 효율 향상을 지원한다.

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AI는 엔지니어링 워크플로우외부에서 독립적으로 작동할 때보다, 실제 엔지니어링 프로세스를 능독적으로 지원하고 통합될 때 가장 큰 가치를 제공한다.   MCP가 지원되는 dSPACE 도구를 활용하면, 엔지니어들은 AI 기반 워크플로를 통해 요구사항, 사양, 구현 및 검증 활동을 유기적으로 연계하는 동시에 완벽한 투명성, 추적성 및 엔지니어링 통제력을 유지 한다..
dSPACE의 제품 포트폴리오 관리 이사인 Jann-Eve Stavesand는 “라고 전했다.” “이를 통해 엔지니어링 팀은 검증 워크플로를 간소화하고, 요구사항에서 검증된 구현으로 더 효율적으로 전환할 수 있다.”

AI 어시스턴트를 시뮬레이션, 구성, 계측 및 검증 툴과 연동함으로써, MCP 기반 워크플로는 수작업을 줄이고 엔지니어링 프로세스를 간소화 한다. 엔지니어들은 프로세스 전반에 걸쳐 완벽한 추적성을 유지하면서, 요구사항 및 사양 단계에서 실제 하드웨어를 활용한 소프트웨어 검증 단계로 더 신속하게 전환 한다.. 검증 결과는 개발 워크플로우에 직접 반영될 수 있어, 지속적인 개선을 가능하게 하고 개념 단계에서 검증된 구현 단계로 나아가는 과정을 가속화 한다.