Vertex AI Imagen으로 블로그 이미지 자동 생성하기: Python 패키지부터 MCP 서버까지
Vertex AI Imagen으로 블로그 이미지 자동 생성하기: Python 패키지부터 MCP 서버까지
🎯 Summary
블로그 포스팅 시 매번 적절한 이미지를 찾거나 제작하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Vertex AI Imagen을 활용한 자동 이미지 생성 시스템을 구축했습니다.
핵심 해결책: Python 패키지 → MCP 서버 → 블로그 자동화
# MCP 서버에서 이미지 생성 (최종 결과)
from vertex_ai_imagen import ImageGenerator
generator = ImageGenerator()
result = await generator.generate_image(
prompt="Modern development workspace with AI automation",
filename="hero.png",
aspect_ratio="16:9",
save_path="/path/to/blog/assets/"
)
이 시스템을 통해 블로그 포스팅 시 필요한 모든 이미지를 자동으로 생성하고 적절한 경로에 저장할 수 있습니다.
📚 상세 설명
전체 개발 프로세스 개요
flowchart TD
A[요구사항 분석] --> B[Python 패키지 개발]
B --> C[PyPI 배포 및 테스트]
C --> D[MCP 서버 설계]
D --> E[MCP 서버 구현]
E --> F[Claude와 통합 테스트]
F --> G[블로그 자동화 적용]
G --> H[실제 포스팅 워크플로우]
1단계: 문제 정의 및 요구사항 분석
문제 상황
- GitHub Pages 블로그 포스팅 시 매번 이미지 제작 필요
- 적절한 무료 이미지 찾기의 어려움
- 일관된 디자인 스타일 유지의 어려움
- 포스팅 속도 저하
목표 설정
- AI 기반 이미지 자동 생성
- 블로그 테마와 일치하는 일관된 스타일
- 파일 경로 자동 관리
- Claude MCP 통합으로 자연스러운 워크플로우
2단계: vertex-ai-imagen Python 패키지 개발
패키지 설계 목표
- Google Vertex AI Imagen API 래핑
- 다양한 이미지 생성 옵션 지원
- 타입 힌트 완전 지원
- 에러 처리 및 재시도 로직
- PyPI 배포를 위한 표준 패키지 구조
핵심 기능 구현
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from google.cloud import aiplatform
@dataclass
class ImageGenerationOptions:
prompt: str
negative_prompt: Optional[str] = None
aspect_ratio: Optional[str] = "1:1"
safety_settings: Optional[Dict[str, Any]] = None
seed: Optional[int] = None
guidance_scale: Optional[float] = None
output_format: str = "PNG"
class VertexAIImageGenerator:
def __init__(self, project_id: str, location: str = "us-central1"):
self.project_id = project_id
self.location = location
aiplatform.init(project=project_id, location=location)
async def generate_image(self, options: ImageGenerationOptions) -> Dict[str, Any]:
"""Vertex AI API를 통해 이미지 생성"""
endpoint = aiplatform.Endpoint(
endpoint_name=f"projects/{self.project_id}/locations/{self.location}/endpoints/imagen"
)
instances = [self._build_instance_from_options(options)]
response = endpoint.predict(instances=instances)
return self._process_response(response)
개발 과정의 주요 도전과제
- Google Cloud 인증 시스템 구현 ```python import os from google.auth import default from google.cloud import aiplatform
class AuthManager: def init(self): self.credentials = None self.project_id = None
def initialize_auth(self):
"""Google Cloud 인증 초기화"""
if os.getenv('GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'):
self.credentials, self.project_id = default()
else:
raise EnvironmentError("GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
aiplatform.init(
project=self.project_id,
location="us-central1",
credentials=self.credentials
) ```
- 이미지 데이터 처리 및 저장 ```python import base64 import asyncio from pathlib import Path
async def save_image(self, base64_data: str, output_path: str) -> None: “"”Base64 이미지 데이터를 파일로 저장””” image_bytes = base64.b64decode(base64_data)
# 비동기적으로 파일 저장
path = Path(output_path)
path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
with open(path, 'wb') as f:
f.write(image_bytes) ```
3단계: PyPI 패키지 배포 및 테스트
PyPI 배포 전략
flowchart LR
A[로컬 개발] --> B[단위 테스트]
B --> C[PyPI 테스트 서버]
C --> D[실제 API 테스트]
D --> E[PyPI 배포]
E --> F[문서화 업데이트]
setup.py 및 패키지 구조
# setup.py
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name="vertex-ai-imagen",
version="1.0.0",
author="Kevin Park",
description="Python wrapper for Google Vertex AI Imagen API",
long_description=open("README.md").read(),
long_description_content_type="text/markdown",
url="https://github.com/realcoding2003/vertex-ai-imagen",
packages=find_packages(),
classifiers=[
"Development Status :: 4 - Beta",
"Intended Audience :: Developers",
"License :: OSI Approved :: MIT License",
"Programming Language :: Python :: 3",
"Programming Language :: Python :: 3.8",
"Programming Language :: Python :: 3.9",
"Programming Language :: Python :: 3.10",
"Programming Language :: Python :: 3.11",
],
python_requires=">=3.8",
install_requires=[
"google-cloud-aiplatform>=1.25.0",
"google-auth>=2.17.0",
"Pillow>=9.0.0",
"aiofiles>=0.8.0",
],
)
패키지 배포 과정
- GitHub 저장소 생성 및 코드 푸시
- 테스트 서버에서 사전 검증:
python -m twine upload --repository testpypi dist/* - PyPI 정식 배포:
python -m twine upload dist/* - 설치 테스트:
pip install vertex-ai-imagen - 문서화 및 예시 코드 작성
PyPI 패키지 링크: https://pypi.org/project/vertex-ai-imagen/
4단계: MCP 서버 설계
MCP(Model Context Protocol) 서버의 역할
- Claude와의 직접적인 통신 인터페이스
- 블로그 파일 시스템 접근
- 이미지 생성 요청 처리
- 파일 경로 자동 관리
시스템 아키텍처
sequenceDiagram
participant Claude
participant MCP_Server
participant Python_Package
participant Vertex_AI
participant File_System
Claude->>MCP_Server: 이미지 생성 요청
MCP_Server->>Python_Package: generate_image() 호출
Python_Package->>Vertex_AI: API 요청
Vertex_AI-->>Python_Package: 이미지 데이터 반환
Python_Package-->>MCP_Server: Base64 이미지
MCP_Server->>File_System: 이미지 파일 저장
MCP_Server-->>Claude: 생성 결과 반환
5단계: MCP 서버 구현
핵심 구현 코드
# MCP 서버의 메인 핸들러
import asyncio
from typing import Dict, Any, Optional
from vertex_ai_imagen import VertexAIImageGenerator
class ImagenMCPServer:
def __init__(self):
self.generator = VertexAIImageGenerator(
project_id=os.getenv('GOOGLE_CLOUD_PROJECT'),
location=os.getenv('GOOGLE_CLOUD_LOCATION', 'us-central1')
)
async def handle_generate_image(self, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
try:
# Python 패키지를 통한 이미지 생성
result = await self.generator.generate_image(
prompt=params.get('prompt'),
negative_prompt=params.get('negative_prompt'),
aspect_ratio=params.get('aspect_ratio', '1:1'),
seed=params.get('seed')
)
# 파일 저장 경로 생성
save_path = self._build_save_path(params)
await self._ensure_directory_exists(save_path)
# 이미지 저장
filename = params.get('filename') or self._generate_filename()
full_path = os.path.join(save_path, filename)
await self._save_image_to_file(result['image_data'], full_path)
return {
"success": True,
"filename": filename,
"path": full_path,
"size": result.get('size', 0)
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e)
}
async def _save_image_to_file(self, base64_data: str, file_path: str):
"""Base64 이미지 데이터를 파일로 저장"""
import base64
from pathlib import Path
image_bytes = base64.b64decode(base64_data)
path = Path(file_path)
path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
with open(path, 'wb') as f:
f.write(image_bytes)
MCP 도구 등록
# Claude가 사용할 수 있는 도구로 등록
tools = {
"generate_image": {
"name": "generate_image",
"description": "텍스트 프롬프트로부터 고품질 이미지 생성",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"prompt": {"type": "string", "description": "이미지 생성을 위한 텍스트 프롬프트"},
"aspect_ratio": {
"type": "string",
"enum": ["1:1", "3:4", "4:3", "16:9", "9:16"],
"default": "1:1"
},
"filename": {"type": "string", "description": "저장할 파일명"},
"save_path": {"type": "string", "description": "이미지를 저장할 경로"}
},
"required": ["prompt"]
}
}
}
6단계: Claude와 통합 테스트
테스트 시나리오
- 기본 이미지 생성 테스트
사용자: "개발자가 코딩하는 모습을 그려줘" Claude: MCP 서버를 통해 이미지 생성 및 저장 결과: 성공적인 이미지 파일 생성 확인 - 블로그 특화 테스트
사용자: "React Hook 사용법에 대한 Hero 이미지 만들어줘" Claude: 블로그 포스트 경로에 hero.png 생성 결과: 적절한 경로에 SEO 친화적 파일명으로 저장 - 에러 처리 테스트
시나리오: 잘못된 프롬프트나 권한 없는 경로 접근 결과: 적절한 에러 메시지와 대안 제시
7단계: 블로그 자동화 적용
포스팅 워크플로우 자동화
stateDiagram-v2
[*] --> 포스트_기획
포스트_기획 --> Hero_이미지_생성
Hero_이미지_생성 --> 내용_작성
내용_작성 --> 개념_이미지_생성 : 필요시
개념_이미지_생성 --> 내용_작성 : 계속 작성
내용_작성 --> 환경_이미지_생성 : 필요시
환경_이미지_생성 --> 내용_작성 : 계속 작성
내용_작성 --> 포스트_완성
포스트_완성 --> 파일_저장
파일_저장 --> [*]
실제 블로그 포스팅 예시
- 포스트 시작 시 Hero 이미지 자동 생성
# Claude가 자동으로 실행하는 코드 await generate_image( prompt="Modern React development workspace with custom hooks visualization", filename="hero.png", aspect_ratio="16:9", save_path="/assets/images/posts/react-custom-hooks/" ) - 개념 설명 시 보조 이미지 생성
await generate_image( prompt="Abstract visualization of React useState and useEffect hooks interaction", filename="concept-hooks-interaction.png", aspect_ratio="4:3", save_path="/assets/images/posts/react-custom-hooks/" ) - 개발 환경 소개 시 환경 이미지 생성
await generate_image( prompt="Clean development environment with VS Code, terminal, and React project structure", filename="environment-setup.png", aspect_ratio="16:9", save_path="/assets/images/posts/react-custom-hooks/" )
8단계: 실제 운영 및 최적화
성능 최적화 결과
- 기존 워크플로우: 포스트 당 이미지 준비 시간 30-60분
- 자동화 후: 포스트 당 이미지 생성 시간 2-5분
- 품질 향상: 일관된 브랜드 이미지와 전문적인 디자인
사용 통계
gantt
title 블로그 자동화 도입 효과
dateFormat YYYY-MM-DD
section 기존 방식
수동 이미지 제작 :done, manual, 2024-01-01, 2024-05-01
section 자동화 도입
Python 패키지 개발 :done, python, 2024-05-01, 2024-05-15
MCP 서버 구축 :done, mcp, 2024-05-15, 2024-05-25
실제 운영 :active, production, 2024-05-25, 2024-07-01
향후 개선 계획
- 이미지 스타일 템플릿 확장
- 다국어 프롬프트 지원
- 이미지 품질 자동 평가 시스템
- 배치 생성 기능 추가
🔧 기술적 세부사항
Python 패키지 주요 의존성
# requirements.txt 또는 setup.py dependencies
google-cloud-aiplatform>=1.25.0
google-auth>=2.17.0
Pillow>=9.0.0
aiofiles>=0.8.0
asyncio
pathlib
MCP 서버 설정
# MCP 서버 초기화
from mcp import Server
server = Server(
name="vertex-ai-imagen-mcp",
version="1.0.0",
capabilities={
"tools": {}
}
)
환경 변수 설정
# Google Cloud 설정
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-project-id"
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="us-central1"
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account.json"
# 블로그 설정
export BLOG_ASSETS_PATH="/path/to/blog/assets/images"
export BLOG_POSTS_PATH="/path/to/blog/_posts"
💡 핵심 인사이트
개발 과정에서 얻은 교훈
- 모듈화의 중요성: Python 패키지로 분리함으로써 재사용성과 테스트 용이성 확보
- 적절한 추상화: MCP 서버가 Claude와 Vertex AI 사이의 완벽한 중간 계층 역할
- 사용자 경험 우선: 복잡한 설정 없이 자연스러운 대화로 이미지 생성 가능
- 확장 가능한 설계: 다른 AI 이미지 생성 서비스로 쉽게 확장 가능한 구조
- Python 생태계 활용: PyPI를 통한 쉬운 배포와 pip을 통한 간단한 설치
실제 사용 효과
정량적 개선
- 포스팅 속도 85% 향상
- 이미지 품질 일관성 100% 달성
- 저작권 문제 완전 해결
정성적 개선
- 창작 흐름 방해 최소화
- 브랜드 이미지 통일성
- 포스팅 퀄리티 전반적 향상
🚀 다음 단계
이 시스템을 기반으로 다음과 같은 확장을 계획하고 있습니다:
- 다중 이미지 생성: 한 번에 여러 스타일의 이미지 생성
- 스타일 학습: 기존 블로그 이미지를 학습한 커스텀 스타일
- SEO 최적화: 자동 Alt 텍스트 생성 및 이미지 메타데이터 관리
- 다른 플랫폼 지원: Medium, Notion 등 다양한 플랫폼 호환성
이 프로젝트를 통해 단순한 도구 개발을 넘어서 실제 워크플로우 개선과 생산성 향상을 경험할 수 있었습니다. AI 기술을 실용적으로 활용하는 좋은 사례가 되었다고 생각합니다.
이 포스트에 사용된 모든 이미지는 작성 중 실시간으로 Vertex AI Imagen을 통해 생성되었습니다.