파일을 읽고 다시 쓰는 방식으로 변환하는 AI 에이전트는 글꼴, 표, 페이지 구분을 잃게 됩니다. 변환을 MCP를 통해 결정론적 엔진에 맡기면 에이전트는 자신이 잘하는 부분인 ‘무엇을 할지 결정’에 집중할 수 있습니다.
모든 RAG 파이프라인은 PDF를 Markdown으로 변환하는 것으로 시작하며, 세 가지 일반적인 경로는 전송하는 내용과 보관하는 내용이 다릅니다. 로컬 MCP 서버에 한 번의 프롬프트만 보내면 헤딩과 테이블을 유지하고 어디에도 전송하지 않습니다.
폴더를 파일별로 변환하는 것은 번거롭고, 스크립트를 추가로 관리해야 합니다. 로컬 MCP 서버를 사용하면 프롬프트가 오케스트레이션 역할을 하고 엔진이 변환을 수행합니다.