AI에게 오키나와 여행 계획을 통째로 맡겨봤습니다
오키나와 4박5일 워케이션 일정을 AI와 함께 짰습니다. 관광지 탐색, 렌터카·숙소 후보 비교, 일정표, 예상 비용까지 AI가 정리했고, 실제 여행 후 확인한 총비용은 예상(약 88만원)과 2만원 차이(약 90만원)로 맞아떨어졌습니다.
이 글에는 마이리얼트립 마케팅 파트너 제휴 링크가 포함되어 있으며, 여행자가 구매할 때마다 일정 비율의 수수료를 지급받습니다.
이 시리즈(1~4편)에서는 마이리얼트립 MCP로 제휴 콘텐츠를 자동화하는 공정을 만들었습니다. 이번 편은 그 공정을 실제 개인 여행에 그대로 적용해본 사례입니다 — 상품 정보를 MCP로 가져오고 발행 패키지를 만드는 것뿐 아니라, 여행을 준비하는 과정 자체를 AI에게 얼마나 맡길 수 있는지 확인했습니다.
배경
항공권만 먼저 저렴하게 끊어두고 3개월 가까이 미뤄두다 보니, 출발을 앞두고 며칠 만에 숙소·렌터카·일정을 다 정해야 하는 상황이 됐습니다. 관광지 찾기, 후보 비교, 맵코드 확인 같은 반복 작업에 시간을 쓰고 싶지 않았고, 마침 앞 편들에서 만든 마이리얼트립 MCP 자동화 파이프라인을 실제 여행에도 써볼 좋은 기회이기도 했습니다.
목표
AI에게 맡길 일과 사람이 남아야 할 일을 먼저 나눴습니다.
| 구분 | 담당 |
|---|---|
| 관광지·맛집 조사, 구글맵 정리 | AI |
| 렌터카·숙소 조건 비교, 후보 좁히기 | AI |
| 일정·동선·맵코드 정리 | AI |
| 예상 비용 계산 | AI |
| 액티비티 상품 검색과 제휴 링크 준비 | AI (MCP) |
| 숙소 최종 선택, 결제, 실제 경험 | 사람 |
구현 흐름
관광지는 브라우저유즈로 구글맵에 모읍니다
관광지·맛집·카페를 하나씩 검색해서 구글맵에 저장하는 대신, 퍼플렉시티 코멧의 브라우저유즈에 통째로 맡겼습니다.
구글맵에서 오키나와 나하시내 주요 관광지(가볼만한 곳)들을
'오키나와' 항목으로 저장해줘.
이렇게 실행을 걸어두고 기다리는 대신 다른 일을 하다가 나중에 결과만 확인했습니다. 브라우저 조작이 필요한 작업은 사람이 옆에서 지켜볼 필요 없이 위임하고, 그 시간에 다른 준비(항공권·서류 체크 등)를 병행할 수 있다는 게 이 방식의 핵심이었습니다.
렌터카·숙소는 AI가 후보를 좁히고, 최종 선택은 사람이
렌터카는 여행 이틀째부터 필요해서 숙소 근처 픽업 지점을 조건으로 걸었습니다. 여행 플랫폼 클룩에서 비용과 위치 조건으로 AI에게 후보를 추리게 하니 금방 좁혀졌고, 특별한 고민 없이 결제까지 끝냈습니다. 실제로 빌린 차량은 다이하쓰 탄토, 보험 포함 48시간 ₩108,200이었습니다.
숙소는 달랐습니다. AI가 가격·위치·구성 조건으로 후보 리스트는 만들어줬지만, 그 안에서 실제로 마음에 드는 곳을 고르려면 사진을 직접 봐야 했습니다. "혼자 여행이라 숙소비를 최소화하고 싶다"는 조건까지는 AI가 정리해줬어도, 그 조건에 맞는 여러 후보 중 어디가 실제로 괜찮은 곳인지는 사람이 사진을 넘겨보며 판단해야 하는 영역으로 남았습니다.
비용은 AI가 가계부 형태로 정리합니다
예약이 끝날 때마다 AI에게 금액을 알려주고 표로 정리하게 했습니다.
| 항목 | 금액 |
|---|---|
| 숙소 — 와이스캐빈 2박 | ₩49,826 |
| 숙소 — 라젠트 차탄 2박(조식포함) | ₩103,987 |
| 렌터카 2일(보험 포함) | ₩108,200 |
| 푸른동굴 스노클링 | ₩50,112 |
| 확정 소계 | ₩312,125 |
| 항공권·식비·주차·유류 등(예상) | 약 ₩567,000 |
| 총 예상 | 약 ₩880,000 |
액티비티는 마이리얼트립 MCP로 바로 제휴 링크까지 준비합니다
여기서부터는 2~3편에서 만든 파이프라인 그대로입니다. 오키나와에서 인기 있는 액티비티를 MCP로 검색하고, 실제로 예약한 두 곳(푸른동굴 보트 스노클링, 츄라우미 수족관)의 제휴 링크(마이링크)까지 같은 흐름으로 뽑아뒀습니다. 여행 준비 중에 만든 이 링크들이 그대로 이후 SNS 콘텐츠의 재료가 됐습니다 — 상품 검색과 콘텐츠 발행이 같은 데이터에서 이어지는 구조를 개인 여행에서도 그대로 확인한 셈입니다.
| 상품 | 마이링크 |
|---|---|
| 오키나와 푸른동굴 보트 스노클링 올인원팩 | myrealt.rip/gw8G43 |
| 오키나와 츄라우미 수족관 입장권 | myrealt.rip/gw8H0d |
결과
- 항공권만 끊어두고 미뤄뒀던 계획을, 보통 며칠씩 걸리던 리서치·비교 과정 없이 AI와 대화하며 훨씬 짧은 시간에 정리했습니다.
- 예약을 마친 항목(숙소·렌터카·스노클링)의 확정 소계 ₩312,125는 실제 지출과 그대로 일치했습니다. 변수는 항공권 외 식비·주차·유류 같은 예상 항목이었는데, 총 예상 약 88만원과 실제 지출 약 90만원의 차이는 2만원 정도였습니다.
- 여행 준비 과정에서 만든 액티비티 제휴 링크가 그대로 다음 콘텐츠(SNS 발행)의 재료로 이어졌습니다.
배운 점
- 조건을 정리하고 후보를 좁히는 일은 AI가 잘하지만, 사진을 보고 "마음에 드는지" 판단하는 최종 선택은 여전히 사람의 영역이었습니다. 숙소처럼 감각적 판단이 들어가는 항목일수록 이 경계가 뚜렷했습니다.
- 브라우저유즈처럼 실행에 시간이 걸리는 작업은 옆에서 기다리지 않고 다른 일과 병행하는 방식이 실제로 효율적이었습니다.
- 보트 승선비·주차비처럼 현지에서 현금으로만 결제해야 하는 항목은 AI가 계획 단계에서 미리 알려줬지만, 결국 사람이 환전이나 트래블월렛 충전으로 직접 준비해야 하는 예외로 남았습니다.
다음 액션
이번 편은 1~4편에서 만든 마이리얼트립 MCP 자동화 파이프라인을 실제 여행 준비에 적용해본 사례입니다.
- 전체 운영 흐름을 잡습니다.
- MCP를 연결하고 상품을 검색합니다.
- API 키를 발급받고 마이링크를 만듭니다.
- 상품 데이터로 발행 패키지를 만듭니다.
- 여기서 만든 액티비티 링크를 실제 여행 준비에 적용하고, 예상 비용과 실제 비용을 비교합니다.
다음 콘텐츠(발행 후 예약·수익 데이터)는 실제 데이터가 쌓이면 별도 글에서 다룰 예정입니다.