ZCode AI 에이전트에 KiCad와 MCP를 연결해 회로도 작성부터 ERC 검사, 부품 배치, 자동배선, DRC 검증, Gerber 제조 파일 생성까지 자동화한 사용기다. 부품 16개짜리 실제 보드로 검증한 전 과정을 기록했다.
한 줄 요약: ZCode(Claude 계열 AI 코딩 에이전트) + KiCad 10 + MCP(Model Context Protocol)를 연결해서,
"12V 입력받아서 MCU 돌리는 보드 만들어줘"라고 말했더니 회로도 작성 → ERC 검사 → 부품 배치 → 자동배선 → DRC 검증 → 제조 파일(Gerber/BOM) 까지 갔다.
이 글은 그 과정을 직접 해보고, 어디까지 됐고, 어디가 한계인지 솔직하게 적은 사용기다.
내가 AI에게 시킨 것은 의도적으로 단순한 예제 보드였다. 부품 16개, 두 단자 부품 위주, 단면 배선으로 끝나는 크기다.
"AI가 복잡한 제품 보드를 그려준다"는 이야기가 아니다. AI 설계 자동화가 실제로 어디까지 갈 수 있는지 검증하기 위한 최소 크기의 실험이었다. 결론부터 말하면, 이 크기면 요청 → 발주 파일까지 전 과정이 자동으로 가능했다.
핵심은 세 가지를 이어붙인 것이다.
| 구성 요소 | 역할 |
|---|---|
| ZCode (AI 에이전트) | 자연어 요청 해석, 설계 결정, 도구 호출, 오류 수정 |
| kicad-mcp-pro (MCP 서버) | AI ↔ KiCad 연결. 회로도/PCB 생성·편집, ERC/DRC, 렌더 등 289개 도구 |
| KiCad 10 | 실제 EDA. kicad-cli(검사·렌더·제조파일)와 내장 Python(pcbnew)이 일꾼 |
| FreeRouting | 오픈소스 자동배선 엔진 (Java) |
| 웹 모니터 (자체 제작) | 설계 진행 상황을 실시간으로 보여주는 페이지 |
동작 구조를 그림으로 그리면 이렇다. AI는 파일을 직접 다루는 백그라운드 작업자이고, 사용자는 화면을 빼앗기지 않으면서 웹으로 진행 상황을 본다.
[사용자] ──요청──▶ [AI 에이전트] ──MCP 도구 호출──▶ KiCad 파일(.kicad_sch/.kicad_pcb)
▲ │ │
│ │ ├─ kicad-cli: ERC/DRC/렌더/Gerber
│ └─ FreeRouting ────────────────┤
│ ▼
[웹 모니터 (:8765)] ◀── 2초마다 자동 갱신 ── 렌더 이미지 + 상태
먼저 AI가 회로 구조를 제안했다. 전원 흐름은 클래식한 보호 회로 순서를 따랐다.
DC 입력 → 퓨즈(500mA) → 쇼트키 다이오드(SS34) → AMS1117-3.3 레귤레이터 → 3.3V 계통
MCU는 ATtiny85(SOIC-8), 리셋 스위치 + 10k 풀업, 전원/상태 LED 2개, 확장 헤더.
그리고 회로도에 부품 16개를 배치하고, 39개 핀 연결을 넷라벨 방식으로 작성했다.
아래가 AI가 그린 회로도다. 왼쪽부터 전원부, 가운데 MCU(U2, ATtiny85-20S), 오른쪽에 LED와 헤더,
VIN → VIN_F → +12V → +3V3 → GND 라벨과 전원 심볼, PWR_FLAG까지 배치되어 있다.
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▲ AI가 작성한 sample_board 회로도. 좌: 전원부 / 중: ATtiny85 + 디커플링 캐패시터 / 우: LED·확장헤더. 라벨 방식이라 배선이 짧고 읽기 쉽다.
여기서 좋았던 점은 첫 ERC가 11개 오류를 뿜었는데, 원인을 스스로 찾아 고쳤다는 것이다.
ATtiny85-20SU라는 심볼 이름이 KiCad 10 라이브러리에 없다 → 라이브러리 파일을 뒤져 ATtiny85-20S로 정정PWR_FLAG 2개가 필요 → 추가재검사 결과 ERC 위반 0개(PASS). 이 "검사 → 원인 진단 → 수정 → 재검사" 루프를 혼자 돌린 게 이번 사용기에서 가장 만족스러운 부분이었다.
회로도가 확정되면 넷리스트를 뽑고, KiCad의 내장 Python(pcbnew 모듈)을 돌려서
풋프린트 16개를 보드에 올렸다. 각 부품의 좌표는 AI가 기능 블록별로 계산한 값이다.
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▲ 배치 + 배선이 끝난 PCB. 분홍색이 동선 패턴이다. 단면 배선이라 뒷면은 깔끔하다.
참고로 이 배치는 "배치 최적화 알고리즘"이 돌린 게 아니라, AI가 기능 블록별로 손으로 계산해 스크립트에 넣은 좌표다.
부품 16개 수준에서는 이게 오히려 예측 가능하고 깔끔했다. DRC를 돌려보니 부품 겹침(courtyard) 0건.
배선은 KiCad 생태계의 오랜 표준인 FreeRouting 엔진에 맡겼다. 파이프라인은 이렇다.
java -jar freerouting-1.9.0.jar -de sample_board.dsn -do sample_board.ses -quit -mp 25실제 로그가 이렇다. 배선 0.78초, 최적화 2.07초.
INFO Starting auto-routing...
INFO Auto-routing was completed in 0.78 seconds.
INFO Starting route optimization on 1 thread...
INFO Route optimization was completed in 2.07 seconds.
결과: 배선 트랙 84개, 비아 0개(단면으로 끝내는 절약 배선), DRC 미배선 0건.
위반 1건이 나왔는데 내용을 열어보니 기준 0.2mm 클리어런스를 0.0018mm 어긴 것 —
머리카락 지름의 40분의 1 수준이라 실제 제조에는 영향이 없다.
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▲ Top 구리 패턴. 패드 사이를 잇는 배선이 채워졌다. GND는 넓은 여유로 돌아간다.
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▲ Bottom 구리 패턴(좌우반전 뷰). 단면 배선이라 뒷면은 청결 그 자체.
배선이 끝나면 3D 렌더로 형상을 확인한다. kicad-cli 한 줄이면 아이소메트릭/Top/Bottom 어느 각도든 나온다.
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▲ 완성된 보드 3D 렌더. SOT-223 레귤레이터, SOIC-8 MCU, 6mm 택트 스위치, 핀헤더 금색 단자까지 실제 형상으로 보인다.
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▲ Top 뷰. 기능 블록별로 배치된 16개 부품의 배치가 한눈에 들어온다.
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▲ Bottom 뷰. 납땜 면. 단면 배선이라 뒷면 배선도 없이 패드만 깔끔하다.
마지막으로 기판 발주에 필요한 세트를 한 번에 생성했다.
| 파일 | 용도 |
|---|---|
sample_board_gerbers.zip |
기판 공장 업로드용 (Gerber 7종 + 드릴 파일) |
bom.csv |
부품 구매 목록 (16개 부품, 값·풋프린트·수량) |
pos.csv |
SMT 부착 좌표 (부품 실장 의뢰용) |
여기서 작은 불일치도 잡았다. 회로도의 U2 풋프린트 필드가 심볼 기본값(와이드바디)으로 남아
실제 보드(표준 SOIC-8)와 달랐는데, BOM 생성에서 들통나서 수정 후 재생성했다.
"회로도↔PCB 불일치"는 실무에서 자주 나는 실수라, 검증 도구가 이걸 잡아준다는 것 자체가 의미 있다.
이 자동화의 숨은 과제가 하나 있었다. AI가 KiCad를 마우스/키보드로 직접 조작하게 하면
당연히 내 컴퓨터의 화면과 입력을 통째로 점유한다. 일하다가 AI가 마우스를 뺏으면 억울한 건 나다.
그래서 구조를 바꿨다. AI는 전부 백그라운드(파일 기반)로 작업하고, 진행 상황은 자동 갱신되는
웹 페이지로 보는 것. 파이썬 표준 라이브러리로 만든 초소형 서버 하나(+200줄)가 전부다.
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▲ 웹 모니터 전체 화면. 회로도/PCB/Top·Bottom 패턴/3D/생성 파일 목록/ERC·DRC 상태/작업 로그가 2초마다 자동 갱신된다.
demo_led / sample_board 폴더 필터로 프로젝트별 정리도 된다결과적으로 AI 작업 중에도 내 일을 계속할 수 있고, 보고 싶을 때 모니터를 보면 된다.
이 "무간섭" 구조가 이 사용기에서 개인적으로 가장 뿌듯한 부분이다.
사용기니까 좋은 것만 적지 않는다.
전체 설치 과정, 설정 파일, 트러블슈팅은 별도 기술 문서(키캐드AI_설계시스템_종합가이드.md)로 정리했다.
준비물은 KiCad 10(무료), Python, MCP 서버(uvx로 자동 설치), 그리고 요구사항을 말해줄 목뿐이다.
