Onshape, FeatureScript MCP로 텍스트 설명만으로 CAD 피처 제작 개방

PTC가 얼리 액세스 프로그램 Onshape Labs를 통해 FeatureScript MCP 서버를 공개했다. 이 서버는 언어 모델을 Onshape 자체 커스터마이징 언어인 FeatureScript에 연결한다. 설계자는 어떤 도구가 필요한지 평범한 말로 설명한다. 모델이 코드를 작성해 Feature Studio에 넣고 실행한 뒤, 오류를 분석하고 수정해 피처가 동작할 때까지 다듬는다.

결과물은 편집하고 버전을 관리하며 팀에 배포할 수 있는 사용자 정의 피처다. Onshape 툴바에서는 기본 명령과 똑같이 사용된다. 어시스턴트는 사용자가 직접 고른다. MCP(Model Context Protocol)는 개방형 표준이므로 Claude, ChatGPT, Gemini 등 다른 모델도 쓸 수 있다.

AI가 형상 생성 코드를 작성한다

이 접근법의 핵심은 Cody Armstrong이 Onshape 블로그에서 정리했다. 형상 자체를 생성하게 하는 대신, 형상이 어떻게 만들어지는지를 기술하는 코드를 만들어 달라고 모델에 요청한다는 것이다. Onshape는 이런 피처를 투명하고 결정론적이라고 부른다. 같은 매개변수로 재계산하면 같은 부품이 나오고, 코드는 다시 생성하지 않고도 읽고 고칠 수 있다.

작업 흐름은 다음과 같다.

엔지니어가 영어로 요청을 작성해 필요한 피처를 설명한다.
모델이 FeatureScript 코드를 생성하고 직접 Feature Studio에 넣는다.
어시스턴트가 실행 결과를 보고 오류 디버깅을 도우며 코드를 다듬는다. 그동안 피처는 연결된 Part Studio에서 확인한다.
완성된 피처를 퍼블리시한다.

퍼블리시 이후에는 신경망이 과정에서 빠진다.

«코드 테스트와 다듬기가 끝나면 AI 어시스턴트는 더 이상 필요하지 않다»고 Onshape 웹사이트의 FeatureScript MCP 페이지에 적혀 있다.

팀 입장에서 이는 그런 피처를 매일 쓰는 데 모델 호출이 필요하지 않다는 뜻이다. 어시스턴트는 도구를 만드는 단계에서 필요하고, 완성된 도구 자체는 어시스턴트 없이 동작한다.

Onshape, FeatureScript MCP로 텍스트 설명만으로 CAD 피처 제작 개방

사용자 정의 피처가 기본 피처에 뒤지지 않는 이유

Onshape에 따르면 사용자 정의 피처는 완전한 파라메트릭 연관성을 유지하며 표준 피처와 동일한 성능으로 동작한다. 피처 트리에서나 모델 재생성 과정에서나 기본 명령과 동등하게 참여한다. 실제로는 입력 치수를 바꾸면 모델 히스토리의 나머지 부분과 함께 피처도 재생성된다는 의미다.

그러면서 프로그래머일 필요는 없다고 회사는 주장한다. 엔지니어는 형상 규칙과 설계 논리를 정리하고, 코드 초안과 핵심 논리는 모델이 작성한다.

무엇을 만들라고 제안하는가

Onshape는 이 도구의 활용 과제 예시를 제시한다.

시스템·제품군 생성기. 부품 시리즈 전체 또는 다부품 시스템을 설계 검증, 계산 지표, 제조 규칙과 함께 하나의 피처로 만든다. 회사의 예시에서는 물탱크가 하나의 피처로 압축되어 있다. 입력한 매개변수에 따라 모든 부품을 생성하고, 즉시 특성을 계산해 보여주며 검증도 수행한다.
부품 카탈로그: 자동 생성, 구성, 유지 관리까지.
«피처화»: 이미 여러 작업으로 만들어진 모델을 AI가 하나의 피처로 압축한다.
기본 명령 확장. Onshape 표준 피처의 소스 코드는 공개되어 있다. 예를 들어 라우팅 커브(routing curve) 코드를 복사해, 배관의 직선 구간과 굽힘 구간을 자동으로 집계하는 표를 추가할 수 있다.
새 도구와 솔버: Part Studio 안에서 결과를 시각화하고 표로 보여주는 자체 계산 모듈, 나사산 같은 표준화된 요소, 수학적 패턴, 측정 도구 등.

연결 방법과 제약

서버는 Onshape Labs의 FeatureScript MCP를 통해 사용할 수 있다. Claude Code용으로는 Windows와 Mac에 맞춘 설치 및 연결 안내를 따로 내놓았다. 모델이 정확히 무엇을 작성했는지 이해하고 싶은 사람은 사용자 정의 피처와 표 제작을 다루는 FeatureScript Fundamentals 과정을 수강할 수 있다.

제약은 분명히 밝혀져 있다. 서버 도구 사용량은 Onshape API 요청 한도에 포함된다. 일반적인 피처 제작 세션에 요청이 몇 건 드는지는 회사가 밝히지 않았다.

설계자에게 어떤 의미인가

이번 조치는 Onshape가 2026년 3월에 제시한 방향의 연장이다. 당시 회사는 LLM 기반 FeatureScript 코드 자동 완성, 공개 문서 AI 검색, 빠른 AI 렌더링, 주석 이전을 발표하고 최종 목표로 구성 가능한 AI 에이전트를 꼽았다. 자동 완성은 엔지니어가 직접 코드를 쓸 때 도움이 되고, MCP 서버는 코드 작성을 모델에 전부 넘길 수 있게 한다.

가장 크게 득을 보는 쪽은 반복 생산 제품을 다루는 팀일 것이다. 규격형 탱크, 프레임, 배관, 카탈로그 부품 제조사들이다. 과거에는 이런 작업을 위해 FeatureScript를 아는 사람을 찾거나, 템플릿 세트를 오랫동안 쌓아야 했다. 이제는 설명만으로 도구의 초안을 얻을 수 있다. 유일무이한 제품을 하나씩 설계하는 쪽의 이득은 아무래도 적어 보인다. 자체 도구는 반복에서 본전을 뽑기 때문이다.

남은 의문도 많다. 프로그램은 여전히 얼리 액세스 단계이고, 종료 후 무엇이 유료가 될지는 언급이 없다. 문서의 어떤 데이터가 외부 모델로 나가는지도 공개되지 않았는데, 민감한 설계 문서를 다루는 기업에게는 이 점이 결정적일 수 있다. 검증 책임은 그대로 남는다. 오류 없이 재생성되는 피처라고 해서 내부 계산이 올바르다는 보장은 아니다. 그래서 그런 도구를 실무에 받아들일 사람에게는 FeatureScript에 대한 기본적인 이해가 여전히 필요할 것이다.

Onshape용 피처 작성을 어떤 어시스턴트에게 맡기겠는가?