전자부품 설계 과정에서 엔지니어들은 수십에서 수백 페이지에 달하는 제조사 데이터시트에서 열저항, 절대 최대 정격, 특정 그래프 값 등 핵심 정보를 찾아야 합니다. 기존 AI 모델들은 이러한 방대한 문서에서 정확한 값을 추출하거나, 정보의 출처(페이지 번호)를 명시하는 데 한계가 있었습니다. PartsPlan은 이러한 문제를 해결하기 위해 클로드(Claude), 챗GPT(ChatGPT), 커서(Cursor) 등 다양한 AI 모델에 연결하여, AI가 데이터시트 내의 표, 그래프, 도면을 정확히 읽고 페이지 번호까지 제시하며 답변하도록 돕는 MCP 서버입니다.
PartsPlan은 부품 번호를 기반으로 해당 제조사의 데이터시트만을 검색하며, 다른 문서와 혼합하지 않아 정보의 정확성을 높입니다. 특히, 표나 그래프에 있는 값을 찾아낼 때 문서와 쪽 번호를 함께 제공하여 정보의 신뢰도를 보장합니다. 데이터시트에 없는 값은 추정하지 않고 '없음'으로 명확히 알려주는 점도 특징입니다. 자체 시험 결과, PartsPlan을 연결한 AI는 데이터시트 안쪽 표 질문 8개와 그래프에만 있는 IGBT 부품 값 30개를 모두 정확히 맞췄습니다. 이는 웹 검색만 사용했을 때보다 훨씬 높은 정확도를 보였습니다. PartsPlan은 현재 무료로 월 300회(하루 최대 100회)까지 사용할 수 있으며, 카드 등록 없이 이용 가능합니다.
PartsPlan의 등장은 전자부품 설계 및 개발 분야에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. AI가 제공하는 정보의 신뢰도가 높아지면서, 엔지니어들은 데이터시트 검색에 드는 시간을 절약하고 설계 오류를 줄일 수 있게 됩니다. 이는 제품 개발 주기를 단축하고 전반적인 생산성을 향상시키는 데 기여할 것입니다. 또한, AI가 특정 문서의 맥락을 정확히 이해하고 출처를 명시하는 능력은 향후 다양한 전문 분야에서 AI 활용도를 높이는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. PartsPlan은 아직 존재하지 않는 데이터시트를 찾지 못하고, 회로 판정이나 재고·가격 정보는 다루지 않는 한계가 있지만, 특정 정보 추출의 정확성을 극대화했다는 점에서 의미가 큽니다.