대화형 AI 웹서비스 빌드·배포 플랫폼
qeploy.com ·
시연 영상 ·
발표 자료 (PDF) ·
@qeploy/cli
AI로 웹 초안을 만드는 일은 쉬워졌습니다. 하지만 그 초안이 실제로 공개되어 운영되기까지는 여전히 개발 지식이 필요합니다.
코드 생성은 AI에 맡겨도, 배포·운영은 아직 사람이 합니다. Stack Overflow Developer Survey 2026에서 익숙한 영역의 코드 생성에 AI를 쓰는 비율은 69.3%였고, 배포·운영·문제 해결에 쓰는 비율은 19.9%였습니다.AI 결과를 믿는 조건은 검증입니다. 같은 조사에서 응답자의 48.0%가 "쉽게 검증할 수 있을 때" AI를 신뢰한다고 답했습니다.웹 초안 다음에 오는 일이 많습니다. 코드 확인, 실행과 변경 비교, Git·빌드·호스팅, DNS·HTTPS, 상태 확인과 재배포까지 이어집니다.
Qeploy는 이 과정을 하나의 대화로 묶습니다. 사용자는 결과를 미리보기 → 변경 내역 → 승인 의 순서로 검증하고, 배포는 사용자 본인의 GitHub와 AWS 계정 에 합니다.
자연어 요청 → AI Agent 작업 → Docker 미리보기 → 변경 확인·승인 → GitHub 커밋·PR → 배포 → 도메인 연결 → 운영
관리형 환경 활용
사용자 자원 연결
서비스 생성·공개 흐름 중심 Lovable, Replit
Qeploy (내 GitHub · AWS)
코드·저장소 작업 중심 Cursor
✅ 구현됨 · 🟡 일부 구현 · ⬜ 계획
기능
상태
내용
AI Workspace
✅
자연어로 생성·수정·배포·도메인·인프라 작업 요청. 진행 상태와 로그를 실시간(SSE)으로 표시
작업 판단 Agent
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Decision Agent가 요청을 Code·Deploy·Domain·Infra Agent로 나눠 보냄. 정보가 부족하면 먼저 되묻고, 답을 받으면 작업을 이어감
개인 AI 키 (BYOK)
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사용자 본인의 Anthropic·OpenAI 등 공식 API 키로 실행. Claude Code·Codex 실행 모드 지원. 서버 운영자 키로 대신 실행하지 않음
템플릿으로 시작
✅
qeploy-templates 카탈로그(랜딩·포트폴리오·쇼핑)에서 골라 시작
GitHub 저장소 연동
✅
GitHub App으로 저장소를 만들거나 연결. 요청 단위로 커밋하고 PR·merge·버전을 관리
ZIP 업로드 가져오기
⬜
현재 제품 흐름에서 제외. 재설계 후 다시 검토
기능
상태
내용
Docker 미리보기
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실제로 설치·빌드·실행한 결과를 확인. 정적 사이트와 백엔드·풀스택·DB를 포함한 앱 모두 지원
미리보기 격리
✅
비 root 실행, CPU·메모리·프로세스 수 제한, 호스트 포트 비노출, 소유권 확인 게이트웨이. 전용 내부 네트워크와 허용목록 프록시는 개발 서버에서 검증 중(기본 OFF)
변경 내역
✅
요약과 상세 diff를 나눠 조회. 빌드 실패 시 원인 분석과 복구
승인 정책
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코드 변경·결과·배포·도메인·인프라 승인을 프로젝트마다 켜고 끔. 승인·거절 이력 보관
기능
상태
내용
GitHub Pages 배포
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커스텀 도메인으로 다시 배포할 때도 경로를 맞춰 재빌드하고 기존 CNAME을 보존
사용자 AWS 배포
✅
정적 사이트는 S3 + CloudFront + ACM, 백엔드는 EC2, DB는 RDS 또는 Docker DB. 사용자 계정에 직접 프로비저닝
실패 복구
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배포가 실패하면 EC2·EIP 같은 자원을 먼저 회수하고 오류를 보고. 보고가 실패해도 상태 기록은 계속됨
도메인 연결
✅
qeploy.com 무료 서브도메인과 커스텀 도메인, DNS 검증과 HTTPS
환경변수·비밀값
✅
암호화해 저장하고 마스킹해 표시. 미리보기와 배포에 범위를 나눠 주입
서버 상태·비용
🟡
서버 상태 확인과 헬스 모니터링, 예상 비용·예산 상태 계산. 서버 사양 변경과 미사용 자원 정리 실행은 계획
GCP 배포
⬜
계획 (현재는 AWS만 지원)
기능
상태
내용
MCP 서버
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@qeploy/mcp
CLI
✅
@qeploy/clinpx @qeploy/cli login 후 터미널·CI에서 사용
개인 액세스 토큰 (PAT)
✅
해시로 저장. 권한 범위와 만료를 지정하고, 쓰기 권한은 에이전트에 필요한 다섯 가지로 제한
Agent
역할
사용자 확인
Decision Agent
요청과 프로젝트 상태를 보고 작업을 판단. 정보가 부족하면 추가 질문
답변 후 작업 재개
Code
생성·수정
실행 확인 · 결과 승인
Deploy
GitHub Pages · AWS
배포 승인 · 공개
Domain
DNS · HTTPS
레코드 · 인증서
Infra
서버 · DB
생성 · 자원 정리
모두 같은 조건에서 개선 전과 후를 실측한 값입니다.
항목
개선 전
개선 후
방법
유휴 상태 DB 쿼리
1,904회/분
74회/분 (−96.1% )
큐가 비면 조회 간격을 1초에서 최대 30초까지 늘림. 새 작업이 저장되면 워커를 깨워 1초 안에 처리 (PR #350 )
변경 목록 조회
97.5 MB · 488 ms
20.8 KB · 71 ms
필요한 필드만 조회, 커서 페이지네이션
동시 SSE 스트림
2 / 5
5 / 5
이벤트 알림, 가상 스레드. 스트림당 SELECT 177 → 10회/분
초기 JavaScript (gzip)
344.31 KB
296.82 KB (−13.8% )
Markdown 지연 로딩, 목록 캐시 복원
실패 경로 검증
테스트 1,808개 · 실패 0
실제 소켓 RST로 연결 종료를 재현하고, 복구 순서가 바뀌면 테스트가 실패하도록 함
구분
내용
학술
ACK 2026 (한국정보처리학회 추계학술발표대회) 학부생 논문 게재 — 「공유 출구 프록시를 이용한 AI 생성 웹 애플리케이션 프리뷰의 세션별 네트워크 격리」. 2026.11 세종대학교 포스터 발표
공모전
2026 한이음 드림업 공모전 — 개설심의 선정, 중간평가 완료, 장려상 평가 대상
대외 공개
Wanted AI Championship 2026 출품 — 「Qeploy: 대화로 완성하는 웹페이지 제작부터 배포까지 이어지는 서비스」
검색 노출
qeploy.com SEO·GEO 최적화, Google Search Console·네이버 서치어드바이저 등록
배포
MCP 서버·CLI npm 공개 배포 (@qeploy/client · @qeploy/mcp · @qeploy/cli)
저장소
설명
Dvely_FE 프론트엔드. React 19 · TypeScript · Vite · TanStack Query · Zustand · Tailwind CSS
Dvely_springboot 백엔드. Java 25 · Spring Boot 4 · MySQL 8 · Flyway. Agent·미리보기·배포·도메인·인프라 처리, MCP 서버와 CLI(agent-tools/) 포함
qeploy-templates 시작 템플릿 카탈로그. GitHub Pages로 카탈로그·데모·소스를 발행
.github 조직 프로필 README, 발표 자료, 브랜드 자산
영역
스택
Frontend
React 19, TypeScript, Vite, TanStack Query, Zustand, Tailwind CSS
Backend
Java 25, Spring Boot 4, Spring Data JPA, MySQL 8, Flyway
실행·미리보기
Docker (docker-java), Nginx, PM2
외부 연동
GitHub App · GitHub Pages, AWS (EC2 · S3 · CloudFront · ACM · RDS · SSM), Cloudflare DNS
AI
사용자 본인 키(BYOK) — Anthropic · OpenAI 등, Claude Code · Codex 실행 모드
에이전트 연동
MCP (stdio), Node.js CLI, 개인 액세스 토큰
운영
AWS EC2, GitHub Actions (develop → 개발 서버, main → 운영 서버)
협업
GitHub, Figma, Notion
이름
역할
담당
김인성
팀장 · PM · BE
프로젝트 관리, 백엔드 — Project · Chat · DomainBinding · CloudConnection
이운학
BE · Infra
백엔드, 인프라 — Auth · User · Deployment, Agentic Workflow 설계·개발
문채현
FE · API
프론트엔드, API 연동 — 미리보기·상태 화면 연동
김태우
FE · Design
프론트엔드, 디자인 — 화면 구조 설계, Figma 디자인, 퍼블리싱
시기
상태
내용
2026.09
완료
미리보기 · GitHub Pages 배포, AWS 배포 · 도메인 연결
2026.10
완료
실패 복구, 오류 경로 검증
2026.10
구현·등록
SEO·GEO 기반, Google·네이버 등록
다음
계획
검색·AI 노출(색인·검색 유입), 배포 검증(회귀 테스트·사용자 첫 배포 완주), 특허 검토(선행기술 비교)
다음 사용자 검증에서는 첫 URL 받기 → 메뉴 수정 → 재배포 를 끝까지 해 보게 합니다. 이때 소요 시간, 도움 요청 횟수, 중단한 단계, 재배포 성공 여부를 측정합니다.
발표
자료
2학기 발표 (31장)PDF · 아래 슬라이드 이미지
1학기 최종발표 (15장)
아래 슬라이드 이미지
1학기 중간발표 · 프로젝트 제안서 (10장)
아래 슬라이드 이미지
2학기 발표 슬라이드 보기 (31장)
01. 표지 02. 목차
03. 현상과 문제 04. AI 활용 현황
05. 신뢰의 조건: 검증 06. 웹 초안 이후의 작업
07. 서비스 포지셔닝 08. 서비스와 기술 구현
09. 서비스 시연 10. 시스템 구성
11. Agent 작업 분담 12. 미리보기 격리
13. 인증정보의 실행 범위 14. 실패 복구 순서
15. 사용 흐름에서 발견한 문제 16. 유휴 DB 조회 감소
17. 변경 목록 조회 경량화 18. 동시 스트림 개선
19. 초기 화면 경량화 20. 실패 경로 검증
21. 특허 검토 아이디어 22. 검증과 실행 계획
23. 첫 배포 완주 검증 계획 24. 검색 등록과 문서 준비
25. 팀 Dvely 26. 협업 기록
27. 논문 정리·투고 28. 한이음 제출 기록
29. 서비스 대외 공개 30. 중간발표 이후와 다음 단계
31. 마무리
1학기 발표 슬라이드 보기 (중간발표 10장 · 최종발표 15장)
중간발표 (프로젝트 제안서)
최종발표
01. 표지 01. 표지
02. 개요 02. 문제정의
03. 시스템 구성 및 동작 03. 시장조사 · 경쟁사분석
04. 시스템 구성도 04. 기획의도 · 기대효과 · 최종목표
05. 개발환경 05. 서비스소개 · 진행도
06. 유사시스템 조사 06. System Architecture
07. 기술탐구 07. Agentic Workflow
08. 화면 UI · 기능 목록 08. 시연영상
09. 일정계획 09. 트러블슈팅 · diff API 낭비
10. 기타 10. 트러블슈팅 · chat 생성 방식
—
11. 트러블슈팅 · Agent 로그 스트리밍
—
12. 트러블슈팅 · base path / custom domain
—
13. 트러블슈팅 · Human Error
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14. 팀 역할 및 소개
—
15. 일정 및 계획
