도면 하나로 3D까지, AI가 CAD 워크플로우에 끼어들었다

2D 도면을 3D로 쉽게 바꾸는 방법을 묻는 질문 하나에서, 방 안의 대화는 구체적인 워크플로우 설계로 빠르게 번졌다. "제가 cad 초보라그러는데.. 2d 캐드 도면들 있는데 이거 3d로 쉽게 바꾸는방법 있나요?"라는 물음에, 다른 참여자가 실제로 시도해본 경로를 상세히 풀어냈다.

"두번쨰로 프리캐드는 DXF 기반으로 움직이고 블렌더도 애드온을 달면 DXF 임포트가 가능합니다. 그렇다면 DWG -> DXF -> AI가 컨텍스트 인식 -> 블렌더/프리캐드 MCP -> 3D모델링 워크플로우로 활용 가능합니다."

DWG 도면을 DXF로 바꾸고, AI가 도면 맥락을 읽어낸 뒤, 블렌더나 프리캐드의 MCP 연동으로 3D 모델링까지 이어가는 흐름이다. 건축·제조 현장에서 흔히 쓰이는 DWG 포맷을 오픈소스 도구 체인으로 끌어들였다는 점에서, 상용 CAD 소프트웨어에 의존하지 않고도 3D 변환이 가능하다는 걸 시사한다. 같은 참여자는 이어 AI가 도면 면적까지 자동으로 계산해낸다고 덧붙였다.

"도면 면적 AI가 다 따버립니다 ㅋㅋㅋㅋ"

면적 산출처럼 반복적이고 시간이 걸리는 작업을 AI가 대신 처리해준다는 점은, 실무자 입장에서 가장 체감이 큰 대목이었을 것이다. 하지만 이 워크플로우를 실제로 적용해본 다른 참여자들의 후속 질문은 이상적인 그림과 실전 사이의 간극을 드러냈다. 한 참여자는 도면의 선이 닫힌 라인으로 깔끔하게 정리되지 않았을 때 오류가 나는지를 물었고, 또 다른 참여자는 실제 사용 중 겪은 문제를 이렇게 전했다.

"프리캐드 mcp는 깃허브에 있는 거 쓰셨나요? 깃허브에 있는 거 쓰고 있는데 프리캐드 오류가 심해서 솔로 고치면서 쓰고 있네요"

건축·제조 도면이라는 전문 영역에서도 AI 워크플로우가 실험되고 있다는 점이 이 대화의 핵심이다. 다만 그 실험은 매끈한 자동화가 아니라, pline 매듭이 안 맞는 도면이나 MCP 오류를 참여자들이 직접 붙잡고 고쳐가는 현재진행형 작업에 가깝다. 8명의 참여자가 31건의 메시지를 주고받으며 나눈 이 대화는, 도구가 완성되기를 기다리기보다 각자 부딪히며 워크플로우를 다듬어가는 실무자들의 모습을 보여준다. 오픈소스 MCP 생태계가 아직 실무에 매끄럽게 얹히지 않았다는 뜻이기도 하지만, 동시에 그 빈틈을 사용자 스스로 메워가며 도구를 키워가는 초기 생태계의 전형적인 풍경이기도 하다.

이 화제가 특히 흥미로운 이유는, 참여자 중 누구도 완성된 솔루션을 자랑하러 온 게 아니라는 점이다. 질문자도, 답변자도, 오류를 겪은 사람도 모두 같은 워크플로우를 각자의 방식으로 시도하는 과정에 있었다. 건축·제조 도면처럼 전통적으로 전문 소프트웨어의 영역이던 작업에 오픈소스 AI 도구 체인이 파고드는 초기 단계의 풍경을, 이 짧은 대화가 압축해서 보여준 셈이다.