[AI 매터스 뉴스레터 #67] 2025 대선 후보 웹사이트, 클로드 MCP로 분석해봤습니다

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2025년 대한민국 대통령 선거가 다가오면서, 유권자들은 다양한 채널을 통해 후보들의 정책과 정체성을 파악하려 합니다. 이 중 핵심 수단 중 하나가 바로 후보자 공식 웹사이트입니다. 그러나 정보는 넘치고 시간은 부족한 요즘, 웹사이트를 일일이 탐색하기란 여간 번거로운 일이 아닙니다.

이에 AI가 유권자 입장에서 정책 정보를 어떻게 평가하는지 알아보기 위해 클로드(Claude)의 MCP(Model Context Protocol) 기능을 활용해, 실제 웹 환경에서 각 후보 웹사이트를 자동 분석하는 실험을 진행했습니다.

먼저, 클로드의 MCP 중 퍼페티어(puppeteer) MCP 서버를 사용했습니다. 퍼페티어는 웹 브라우저를 자동화하는 MCP 서버로, 마치 사람이 직접 사이트를 탐색하는 것처럼 페이지 이동, 스크린샷 캡처, 자바스크립트 평가까지 가능하게 해주는 강력한 도구입니다. 이번 실험에서는 아래와 같이 웹사이트를 방문해 탐색하고, 스크립샷을 수집하며 웹사이트 구성 요소를 평가하는 도구가 사용되었는데요. 퍼페티어는 그 외에도 콘솔 로그 모니터링, 자바 스크립트 실행이 가능한 도구를 지원합니다. (깃허브에서 퍼페티어 MCP 서버 확인하기)

사용된 MCP 도구

퍼페티어 도구 구분	설명
puppeteer_navigate	후보자 사이트로 이동
puppeteer_screenshot	사이트 시각 정보 수집 (랜딩 페이지 등)
puppeteer_evaluate	HTML 요소나 자바스크립트를 분석하여 정보 추출

AI 매터스는 클로드의 채팅창에서 다음과 같은 프롬프트를 입력하고 퍼페티어를 활용해 각 후보자의 공식 웹사이트를 방문하게 한 후, UI 구조, 정책 정보 제공 여부, 웹 접근성 등을 아래 기준에 따라 평가하도록 했습니다.

그림과 같이 프롬프트를 입력하면 사전에 설치한 퍼페티어 서버가 자동 실행되면서 각 페이지를 탐색하고 분석하는데요.

클로드가 최종 정리한 내용은 아래와 같습니다.


클로드 분석 바로보기

결과를 보면 후보자별 웹사이트의 전략적 차이를 AI가 실질적으로 포착할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 특히 메뉴 구성, 시각적 요소, 정책 콘텐츠의 명확성 등 구조적·정책적 메시지를 직관적으로 판단하는 데 강점을 보였습니다. 반면, 정서적 맥락이나 암시적 표현, 유권자와의 상호작용 가능성 등 비정형 정보에 대한 해석은 한계가 보였는데요.

분석 요청 시 총 8개의 항목을 제시하였지만, 클로드가 최종적으로 정리한 결과는 대부분 5개 내외 항목에 집중되어 있었습니다. 이는 다음과 같은 이유로 분석됩니다.

1. 데이터의 자동 수집 한계: 타깃층 분석, 참여 유도 방식 등 일부 항목은 사이트 내에 명시적 정보가 없거나, 시각 요소만으로 판단하기 어려운 경우가 많았습니다.
2. 콘텐츠 비대칭성: 세 후보 웹사이트 간 콘텐츠 구성 수준이 달라, 동일 기준으로 채점하기 위해 일부 항목은 클로드가 자동 생략하거나 평가를 보류하였습니다.
3. 의미 있는 정보에 집중: 클로드는 실제로 시각적/구조적 정보가 충분히 드러나는 항목 위주로 가중치를 두어 분석하였습니다. 예를 들어, ‘정책 실행 가능성’ 항목은 구체적 수치나 로드맵이 부족한 경우 평가가 축소되었습니다.

이러한 결과는 자동화된 AI 분석의 한계이자, 동시에 AI의 판단 기준이 인간과 달리 ‘명시성’에 크게 의존한다는 점을 보여주는 흥미로운 관찰이라 할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, 후보자의 정보 전달력과 설득 구조를 객관적이고 일관되게 평가할 수 있는 점은 AI 기반 정책 커뮤니케이션 분석의 새로운 가능성을 보여주는 의미 있는 결과로 평가할 수 있습니다.

클로드 MCP, 진짜 AI 에이전트의 미래인가?

이번 실험은 클로드 MCP를 활용해 효과적인 커뮤니케이션 분석의 가능성을 알아볼 수 있는 사례입니다. 이번 실험과 같이 정치적인 이슈에 대한 분석의 경우 클로드와 MCP 조합은 다음과 같은 영역으로 확장될 수 있습니다.

• 선거 기간 실시간 웹사이트 모니터링: 정책 수정 여부나 콘텐츠 추가 등을 자동 탐지
• 정책 비교 리포트 자동 생성: 여러 후보 정책을 테이블 형태로 비교
• SNS와 연동된 브랜드 이미지 분석: 웹사이트와 유튜브, 트위터 등 외부 채널 간 연계 분석

또한, 정치 분야를 넘어 브랜드 홈페이지 평가, 정부기관 사이트 접근성 진단, NGO 투명성 분석 등으로도 확장될 수 있어, AI 기반 웹 분석은 이제 시작 단계에 불과합니다.

웹사이트를 읽는 AI, 세상을 해석하는 도구로

이번 실험은 클로드의 MCP를 단순히 웹사이트를 탐색하는 수준을 넘어, 사용자 경험, 정보 구조, 콘텐츠의 의미까지 파악해 평가할 수 있는 수준에 이르렀음을 보여주는 사례였습니다. 특히 퍼페티어를 기반으로 한 자동화는 다양한 분야의 전문가들이 협업해야 하는 정량적 비교와 반복적 분석을 빠르게 수행하며, 디지털 콘텐츠를 구조화하는 데 매우 강력한 도구로 작동합니다.

MCP는 정치뿐 아니라 교육, 공공정보, 브랜드 경험, 저널리즘 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 사용자 맞춤형 정보 큐레이션이나 웹 접근성 평가, 정책 투명성 검토, 소비자 보호 정보 분석 등으로도 확장 가능합니다.

정보의 양이 곧 신뢰가 되지 않는 시대, MCP는 정보의 구조와 흐름을 해석하는 새로운 관점을 제시합니다. 앞으로 클로드와 같은 AI 도구들이 웹을 단순히 ‘보는’ 것이 아니라 ‘읽고, 해석하고, 맥락화하는’ 수준으로 진화한다면, 우리는 더 나은 의사결정과 더 공정한 정보 환경에 가까워질 수 있을 것입니다.

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