그림 못 그리는 개발자를 위한 구원투수: AI가 그려주는 draw.io 등장
시스템 아키텍처나 플로우차트를 그릴 때, 머릿속에 있는 구상을 화면으로 옮기는 작업은 생각보다 많은 시간을 잡아먹습니다. ‘draw.io’라는 훌륭한 무료 도구가 있지만, 여전히 드래그 앤 드롭 노가다는 피할 수 없었죠.
하지만 오늘 소개할 프로젝트는 이 문제를 AI로 해결했습니다. 단순히 텍스트만 입력하면 복잡한 다이어그램을 뚝딱 만들어주는 오픈소스 프로젝트, next-ai-draw-io를 소개합니다. 최근 GitHub에서 뜨거운 관심을 받고 있는 이 도구가 과연 실무에서 쓸만한지, 어떻게 작동하는지 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다.
🚀 next-ai-draw-io란 무엇인가?
next-ai-draw-io는 이름에서 알 수 있듯이, 인기 있는 다이어그램 도구인 draw.io에 Next.js 기반의 AI 기능을 통합한 웹 애플리케이션입니다.
개발자 DayuanJiang이 공개한 이 프로젝트의 핵심은 “자연어 명령을 통한 다이어그램 생성 및 수정”입니다. 사용자가 채팅창에 “로그인 프로세스 플로우차트를 그려줘”라고 입력하면, AI가 draw.io의 XML 포맷을 생성하여 즉시 시각화해 줍니다.
✨ 주요 기능 (Key Features)
README와 공식 문서를 분석한 결과, 이 프로젝트는 단순한 생성기를 넘어선 강력한 기능들을 제공합니다.
- 자연어 기반 다이어그램 생성 (Chat-to-Diagram)
- “AWS 서버리스 아키텍처 그려줘”와 같은 명령어로 복잡한 구조도를 한 번에 생성합니다.
- Draw.io가 지원하는 모든 차트(플로우차트, UML, 시퀀스 다이어그램 등)를 지원합니다.
- 대화형 수정 및 편집
- 한 번 생성하고 끝나는 것이 아니라, “이 박스 색깔을 파란색으로 바꿔줘”, “화살표를 점선으로 변경해”와 같은 후속 명령을 통해 다이어그램을 수정할 수 있습니다.
- AI와의 ‘티키타카’를 통해 점진적으로 완성도를 높일 수 있습니다.
- 이미지 및 문서 기반 생성
- 기존 다이어그램 이미지나 PDF 문서를 업로드하면, AI가 내용을 분석해 편집 가능한 draw.io 다이어그램으로 변환해 줍니다. (리버스 엔지니어링에 매우 유용합니다.)
- VLM(Vision Language Model) 기반 검증
- 최근 업데이트(v0.4.x)로 추가된 강력한 기능입니다. 생성된 다이어그램을 시각 모델(VLM)이 다시 확인하여, 구조적으로 올바른지 스스로 검증하고 재시도하는 기능이 포함되었습니다.
- 멀티 플랫폼 지원
- 웹: 브라우저에서 바로 사용 가능.
- 데스크톱 앱: Electron 기반으로 Mac, Windows, Linux를 모두 지원하며, 오프라인 모드를 지원합니다.
- VS Code 확장 프로그램: 개발 환경을 벗어나지 않고 코딩 중에 바로 다이어그램을 그릴 수 있습니다.
- 다양한 AI 모델 지원
- OpenAI(GPT-4o 등), Anthropic(Claude), Google(Gemini) 뿐만 아니라, 로컬 LLM이나 호환 API를 자유롭게 설정할 수 있습니다.
🏗️ 기술 아키텍처 (Deep Dive)
이 프로젝트가 어떻게 작동하는지 궁금하신 개발자분들을 위해 내부 구조를 간단히 살펴보겠습니다.
- Frontend:
Next.js를 기반으로 구축되었습니다. 빠른 렌더링과 모던한 React 생태계를 활용합니다. - AI Integration:
Vercel AI SDK를 사용하여 AI 모델과 스트리밍 통신을 합니다. 이를 통해 사용자의 명령을 해석하고 응답을 빠르게 받아옵니다. - Diagram Engine:
react-drawio또는 draw.io의 코어 라이브러리를 임베딩하여 사용합니다. AI는 다이어그램을 직접 픽셀로 그리는 것이 아니라, draw.io가 이해할 수 있는 XML 구조 데이터를 생성합니다. 프론트엔드는 이 XML을 받아 캔버스에 렌더링하는 방식입니다. - State Management: 대화의 문맥을 유지하기 위해 히스토리 관리 기능이 있으며, 이를 통해 “아까 그거 취소해줘” 같은 명령이 가능합니다.
🛠️ 설치 및 설정 가이드 (Installation)
직접 호스팅하거나 로컬에서 실행하는 방법을 단계별로 안내합니다.
1. 필수 요구사항
- Node.js (LTS 버전 권장)
- OpenAI API Key (혹은 호환되는 LLM 키)
2. 저장소 클론 및 설치
터미널을 열고 다음 명령어를 순서대로 입력하세요.
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2
3
git clone https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io.git
cd next-ai-draw-io
npm install
3. 환경 변수 설정
프로젝트 루트에 .env.local 파일을 생성하고 API 키를 설정해야 합니다. (예시)
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
# 필요한 경우 Base URL 등 추가 설정
4. 실행
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npm run dev
이제 브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속하면 나만의 AI 다이어그램 도구가 실행됩니다.
(옵션) Docker로 실행하기
Docker가 편하신 분들은 단 한 줄로 실행 가능합니다.
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docker run -d -p 3000:3000 --name next-ai-draw-io dayuanjiang/next-ai-draw-io
💡 실전 사용 가이드 (Usage)
설치가 완료되었다면 실제로 어떻게 사용하는지 시나리오를 통해 알아봅시다.
Step 1: AI 설정 우측 상단 설정(Settings) 메뉴에서 사용할 AI 모델을 선택합니다. GPT-4o나 Claude 3.5 Sonnet과 같이 똑똑한 모델을 사용할수록 다이어그램의 정확도가 비약적으로 상승합니다.
Step 2: 프롬프트 입력 채팅창에 다음과 같이 입력해 보세요.
“사용자가 웹사이트에 방문해서 회원가입을 하고, 이메일 인증을 거쳐 로그인을 완료하는 과정을 시퀀스 다이어그램으로 그려줘.”
Step 3: 결과 확인 및 수정 잠시 후 캔버스에 다이어그램이 나타납니다. 만약 화살표 방향이 마음에 들지 않는다면, 채팅창에 다시 입력합니다.
“이메일 인증 실패 시 다시 가입 페이지로 돌아가는 화살표를 빨간색 점선으로 추가해줘.”
Step 4: 내보내기 완성된 다이어그램은 일반 draw.io 파일(.drawio)이나 이미지(.png, .svg)로 내보내어 문서에 첨부할 수 있습니다.
📊 활용 사례 (Use Cases)
- 초기 기획 단계: 화이트보드 회의 대신, 말로 설명하며 실시간으로 구조도를 시각화하여 팀원들과 싱크를 맞출 때.
- 레거시 코드 분석: 오래된 코드나 문서를 바탕으로 빠르게 아키텍처 다이어그램을 복원해야 할 때.
- 학습 및 교육: 복잡한 알고리즘(예: 다익스트라 알고리즘 동작 원리)을 시각적으로 공부하고 싶을 때.
⚖️ 장단점 비교
장점 (Pros):
- 오픈소스 & 무료: API 비용 외에는 무료이며, 데이터가 외부 서비스에 종속되지 않습니다.
- 강력한 호환성: 업계 표준인 draw.io 포맷을 사용하여 수정과 공유가 매우 자유롭습니다.
- VS Code 통합: 개발자에게는 IDE를 벗어나지 않아도 된다는 점이 엄청난 매력입니다.
단점 (Cons):
- LLM 의존성: 멍청한 모델을 쓰면 엉뚱한 다이어그램(선이 꼬이거나 로직이 틀린)이 나올 수 있습니다.
- 복잡도 한계: 수백 개의 노드가 있는 초대형 아키텍처를 한 번에 생성시키면 AI가 버거워할 수 있습니다.
📝 결론 (Final Verdict)
next-ai-draw-io는 단순히 “신기한 장난감”을 넘어, 개발자와 기획자의 생산성을 실질적으로 높여줄 수 있는 도구입니다. 특히 다이어그램 그리는 것을 귀찮아해서 문서화를 미루던 분들에게는 강력한 동기부여가 될 것입니다.
지금 당장 로컬에 설치해보거나 데모 사이트를 통해 경험해 보세요. 여러분의 아이디어가 시각화되는 속도가 차원이 달라질 것입니다.
References
- https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
- https://next-ai-drawio.jiang.jp/
- https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DayuanJiang.next-ai-drawio