브레드보드(빵판) 위에서 논리 회로를 하나씩 꽂아가며 컴퓨터의 동작 원리를 배우는 방식은 오랫동안 교육 현장에서 쓰여 왔다. 특히 유튜브 교육자 벤 이터(Ben Eater)가 선보인 8비트 컴퓨터는 레지스터, 산술 논리 장치, 프로그램 카운터, 제어 로직을 눈에 보이는 전선으로 연결해 'SAP-1(Simple As Possible)' 구조를 직접 조립하는 대표적인 학습 과제로 자리 잡았다. BBRouter에 올라온 이번 프로젝트는 바로 이 8비트 컴퓨터를 실제 부품 대신 3차원 브레드보드 위에서 그대로 재현하고, 브라우저에서 열어 둘러보고 시뮬레이션까지 돌릴 수 있도록 만든 것이다.
BBRouter 자체는 3D 브레드보드 편집기이자 시뮬레이터다. 물리적인 빵판과 점퍼선을 화면 안에서 배치하고, 각 홀이 어떤 전기적 연결(net)로 묶이는지를 추적하며, 그 상태에서 회로가 실제로 어떻게 동작하는지를 실행해 볼 수 있다. 사용자는 레이아웃을 새로 만들거나 서버에 저장된 레이아웃을 열 수 있고, 가변 점퍼, 홀 그룹, 경고, 시뮬레이션 결과가 한 화면에서 함께 표시된다. 실제 부품을 구하거나 배선을 틀렸을 때 생기는 번거로움 없이, 복잡한 디지털 회로의 구조를 반복해서 들여다볼 수 있다는 점이 교육용 도구로서의 핵심이다.
고정 점퍼와 가변 점퍼
BBRouter가 회로의 연결을 다루는 방식에서 눈여겨볼 부분은 점퍼를 고정형과 가변형으로 구분한다는 점이다. 고정 점퍼는 회로의 일부로서 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝까지 net를 그대로 전달한다. 반면 가변 점퍼는 프로브나 제어선처럼 손으로 옮기는 요소로, net를 끊어 양쪽 끝이 각각 독립된 연결로 남게 만든다. 이 구분은 단순한 시각적 장식이 아니라, 신호가 어디까지 이어지고 어디서 분리되는지를 결정하는 시뮬레이션의 논리적 토대가 된다. 벤 이터의 컴퓨터처럼 제어 신호가 수시로 바뀌는 회로에서는 이런 '끊고 잇는' 동작을 모델링할 수 있어야 의미 있는 실험이 가능하다.
AI가 함께 회로를 다루는 MCP 연동
이번 공개에서 실무자에게 가장 흥미로운 지점은 BBRouter가 원격 MCP(Model Context Protocol) 서버를 제공한다는 사실이다. 이를 통해 Claude나 다른 AI 앱이 사용자와 함께 프로젝트를 열고, 바꾸고, 실행할 수 있다. 연결 과정은 한 번의 인증으로 끝난다. 사용자가 로그인하면 AI는 그 사용자의 권한으로, 그 사용자의 프로젝트에 한해서만 작동한다. Claude Code에서는 /mcp 명령을 입력해 bbrouter를 고르고 인증을 선택하면 되고, Claude 데스크톱 쪽에서는 설정의 커넥터 메뉴에서 커스텀 커넥터를 추가해 주소를 붙여 넣고 연결한 뒤 로그인하면 된다. HTTP 기반에 OAuth 로그인을 지원하는 원격 MCP 서버를 받아들이는 앱이라면 주소만 넘겨주면 동일하게 연동된다.
이 구조가 가지는 실무적 의미는 단순히 '챗봇이 그림을 그려준다'는 수준을 넘어선다. MCP는 AI가 외부 도구의 상태를 읽고 조작하는 표준화된 창구이므로, AI가 브레드보드 레이아웃을 직접 열어 배선을 수정하고 시뮬레이션을 돌려 결과를 확인하는 반복 작업을 사람과 협업하듯 수행할 수 있게 된다. 회로 설계처럼 시행착오가 많은 작업에서 AI가 실제 실행 환경에 접근해 피드백 루프를 돌린다는 점은, 코드 편집기나 문서 도구에 MCP를 붙이는 사례와 같은 맥락에 놓인다.
다만 공개된 정보만으로는 한계도 분명하다. 시뮬레이터가 얼마나 정밀하게 타이밍이나 전기적 특성을 재현하는지, AI가 수정할 수 있는 작업의 범위가 어디까지인지에 대한 구체적인 설명은 제시되지 않았다. 또한 프로젝트 공유는 링크에 의존하는데, 소유자가 공유를 중단했거나 링크가 온전하지 않으면 열리지 않으므로 그럴 때는 새 링크를 요청해야 한다. 접근 권한이 소유자 통제에 묶여 있다는 점은 협업 안전성 측면에서는 장점이지만, 공유된 자료의 지속성 면에서는 유의할 대목이다.
정리하면 BBRouter의 이번 프로젝트는 교육용 컴퓨터 아키텍처를 3D 시뮬레이션으로 옮긴 결과물인 동시에, AI 도구가 전통적으로 사람의 손이 필요하던 하드웨어 설계 영역에 MCP를 통해 들어오는 초기 사례로 읽을 만하다. 실제 부품 없이 디지털 로직을 가르치거나 배우려는 이들, 그리고 AI 협업 워크플로를 자신의 도메인 도구에 붙이는 방식을 고민하는 개발자 모두에게 한 번쯤 열어 볼 가치가 있는 시도다.