Revu 및 MCP

Bluebeam 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 사용하면, AI 모델에 프롬프트를 입력하여 Revu 21.9 이상 버전에서 강력한 다단계 워크플로우를 실행할 수 있습니다. 이러한 프롬프트 방식은 복잡한 스크립팅이나 기술적인 엔지니어링 과정을 생략해 주며, Bluebeam Max 사용자들이 고도의 자동화 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 해 줍니다.

MCP로 수행할 수 있는 작업에 대한 정보는 일반 FAQ를 참조하세요.

MCP에 대해 알아보고 모든 요소가 어떻게 상호 작용하는지 확인하려면 AI 및 MCP 개요를 참조하세요.

   Revu Connected to AI via MCP in Bluebeam Max 자율 학습 과정30:00

MCP를 통해 Revu를 AI에 연결하고 Bluebeam Max에서 자연어를 사용하여 더 빠르게 작업하는 방법을 알아보세요. 자세히 알아보려면 Bluebeam University로 이동하세요.

이 기능은 Bluebeam Max 플랜에서만 사용할 수 있습니다.

Revu를 AI 모델과 연결하여 PDF 워크플로우를 개선하세요. Revu와 AI 모델을 함께 사용하려면 다음을 수행해야 합니다.

  • AI 모델에 가입하세요(필요한 경우).

  • AI 모델 데스크톱 애플리케이션을 다운로드합니다 (가능한 경우).

  • MCP 연결을 허용하도록 Revu 및 AI 모델을 구성합니다.

아래 링크를 사용하여 Revu 및 AI 모델을 설정하세요.

프롬프트

프롬프트는 특정 워크플로우를 수행하는 방법을 AI 모델에 알려주는 메시지입니다. 자연어를 사용하여 다음과 같은 작업을 처리하는 프롬프트를 만들 수 있습니다.

  • 문서 분석

  • 주요 정보 추출

  • 마크업 구성

  • 요약 또는 보고서 작성

  • 문제 또는 불일치 사항 식별

  • 콘텐츠를 재작성 또는 서식 변경

Revu의 프롬프트를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 단조로운 작업 자동화: 평소 수동 작업이 필요했던 단계들을 AI가 대신 처리하도록 하여, 많은 시간이 걸리는 반복 업무를 줄여 줍니다.

  • 팀 간의 일관성 향상: 프롬프트는 작업 수행 방식을 표준화하여, 개인별 숙련도에 따른 오류와 작업 차이를 줄여 줍니다.

  • 복잡한 워크플로우의 진입 장벽 낮추기: AI 또는 Revu 전문가가 아니어도 됩니다. 자연어를 사용하여 고급 기능을 하나의 작업으로 간소화하는 프롬프트를 생성하세요.

  • 생산성 증대: 자동화 확대 → 더 빠른 결과물 산출 → 고부가가치 업무에 더 많은 시간 할애

  • 혁신 및 지식 공유 장려: 사용자들이 함께 프롬프트를 제출하고 수정하여 지속적으로 확장되는 워크플로우 도구 모음을 만들 수 있습니다.

  • 중앙 집중식 워크플로우 라이브러리 빌드: Bluebeam 커뮤니티 라이브러리 는 모범 사례, 재사용 가능한 워크플로우 및 팀 지식을 위한 단일 정보 소스가 됩니다. AI 프롬프트 라이브러리 를 보거나 자신만의 프롬프트를 제출하는 방법을 알아보세요.

프롬프트를 사용하면 일관성을 유지하고 시간을 절약할 수 있습니다. 특히 자주 반복되는 워크플로우에서 더욱 효과적입니다.

명확하고 의도에 맞게 작성된 MCP 프롬프트를 통해 Revu 내에서 복잡한 자동화 워크플로우를 실현할 수 있습니다. 이러한 모범 사례를 사용하여 신뢰할 수 있고 반복 가능하며 다른 사람들이 쉽게 채택할 수 있는 프롬프트를 만드세요.

  1. 명확한 목표 설정부터 시작하기: 프롬프트가 달성하고자 하는 바를 정확히 정의하세요. 명확한 목표는 AI 시스템이 지시 사항을 정확하게 해석하는 데 도움이 됩니다.

    • 이 프롬프트가 해결하고자 하는 문제는 무엇인가요?

    • 어떤 결과물이나 변환을 기대할 수 있나요?

  2. 구체적으로 작성하기: 정확한 지침은 일관된 결과를 낳습니다. 다음 사항을 명확하게 기술하세요.

    • 입력

    • 단계

    • 출력 서식

    • 제약 조건 또는 규칙

    추측을 배제하고 모든 요구 사항을 명확하게 명시하세요.

  3. 관련 정보 제공: 관련 세부 정보를 포함하세요. 예시:

    • 파일 유형

    • 문서 구조

    • 명명 규칙

    • 프로젝트별 고려 사항

  4. 복잡한 작업 세분화: 워크플로우에 여러 단계가 포함되는 경우 각 단계를 명확하게 표시하세요. 순차적인 지침은 하나의 긴 문단보다 더 안정적으로 작동합니다.

  5. 일관된 용어 사용: 프롬프트 전반에 걸쳐 동일한 용어를 사용하세요. 예를 들어 '마크업', '주석', '메모'와 같은 용어를 혼용하지 마세요.

  6. 예상 출력 결과 포함: AI 모델에 다음 사항을 알려주세요.

    • 원하는 것

    • 하지 말아야 할 것

    • 최종 결과물의 구조

    이는 AI 모델과 프롬프트를 검토하는 사람 모두에게 도움이 됩니다.

  7. 결과 확인: AI 출력 결과물을 사람의 검토가 필요한 초안으로 간주하세요. AI는 실수를 할 수 있으므로 결과의 정확성을 항상 검토해야 합니다.

  8. 공유 전 테스트 수행: 일관된 결과가 나오는지 확인하기 위해 프롬프트를 여러 번 실행해 보세요. 프롬프트가 예기치 않게 작동할 경우, 단계를 단순화하거나 명확하게 수정하세요.

  9. 스킬 생성 및 활용: 본인이나 팀이 복잡한 프롬프트를 성공적으로 실행했으며 이를 나중에 다시 사용하고 싶다면, 스킬 또는 에이전트 플로우를 생성하세요. 선택한 AI 모델의 도움말 문서를 참조하여 자세히 알아보세요.

  10. 기술 요구 사항 문서화: 다른 사용자들이 워크플로를 재현할 수 있도록 다음 사항을 기록하세요.

    • Revu 버전

    • MCP 구성

    • 사용 전 필요한 설정

  11. 지속적인 개선: 프롬프트는 계속해서 진화합니다. 도구와 워크플로우의 변화에 맞춰 지침을 개선할 수 있도록, 프롬프트를 주기적으로 재검토하세요.

ClosedAnythingLLM용 모범 사례

  • MCP 서버를 사용하려면 프롬프트 앞에 @agent 를 입력하거나 채팅 창 하단에서 에이전트 세션 시작 을 선택하여 에이전트 모드를 활성화하세요.

  • 프롬프트에서 MCP 도구 이름을 직접 언급하세요. Anything LLM에서 MCP 도구 목록을 확인하는 방법을 알아보려면 AnythingLLM에서 Bluebeam MCP 서버 관리를 참조하세요.

  • 더 명확하고 결정론적인 프롬프트는 광범위한 대화 요청보다 일반적으로 더 안정적인 결과를 생성합니다.

  • 복잡하거나 반복 가능한 워크플로우는 슬래시 명령, 저장된 도구 또는 재사용 가능한 프롬프트 템플릿으로 가장 잘 작동합니다. 이는 단독 대화형 프롬프트보다 더 일관된 실행을 제공합니다.

  • 큰 다단계 흐름은 피하세요. AnythingLLM은 단일 명령 내에서 대규모 워크플로우에 어려움을 겪을 수 있습니다. 워크플로우를 더 작은 단계로 나누면 일반적으로 일관성과 신뢰성이 향상됩니다.

  • 동적 값(예: 현재 날짜, 작업 공간 변수 또는 환경 변수)은 프롬프트에 명시적으로 참조되어야 합니다. 모델이 명확하게 정의되지 않는 한 시스템 시간 또는 작업 공간 변수를 자동으로 올바르게 참조할 것이라고 가정하지 마십시오.

토큰

토큰은 대부분의 AI 모델과의 대화에서 사용하는 통화라고 생각하면 됩니다. 모든 단어, 문장 부호, 이미지, 첨부 파일 등은 각각 일정한 수의 토큰으로 이루어져 있습니다. 메시지나 첨부 파일을 보내면 토큰을 '소비'하게 됩니다. 긴 메시지와 문서는 짧은 메시지보다 더 많은 토큰이 필요합니다. AI 모델이 메시지에 답장을 보내면 토큰을 '사용'하여 응답을 생성합니다. 자세한 답변은 간단한 '예' 응답보다 더 많은 토큰을 필요로 합니다.

사용 가능한 토큰 수는 선택한 AI 모델과 해당 AI 제공업체의 구독 플랜에 따라 달라집니다.

Bluebeam은 대화에 사용되는 토큰 수를 제어하거나, 토큰 할당량을 갱신하거나, 토큰 잔여량을 확인할 수 있는 권한이 없습니다.

일부 AI 모델은 토큰 시스템을 사용하지 않지만 상호 작용을 제한할 수 있습니다. 선택한 AI 모델의 도움말 문서를 참조하여 자세히 알아보세요.

토큰을 많이 사용하지 않고 프롬프트를 만드는 방법을 알아보려면 토큰 절약을 위한 주요 팁을 참조하세요.

AI 모델이 가장 효율적으로 프롬프트를 생성하도록 하려면 다음 팁을 사용하여 토큰을 절약하세요.

  • 정리된 문서로 시작: 프롬프트를 입력하기 전에 PDF를 정리하세요.(OCR 실행, 기존 마크업 병합, 불필요한 페이지 삭제) 정리된 문서는 훨씬 적은 토큰을 사용합니다.

  • 새 대화로 시작: AI 모델은 사용자가 새 메시지를 보낼 때마다 전체 대화 기록을 다시 읽습니다. 작업을 완료한 후에는 다음 작업을 위해 새 채팅을 시작하세요. 이는 이전 작업의 오래된 맥락이 새로운 요청에서 추가적으로 토큰을 소모하는 것을 방지합니다.

  • 구체적이고 간결하게 작성: 질문이 광범위하면 답변이 길어지는 경향이 있으며, 이는 토큰 할당량을 빠르게 소모시킵니다. "이 PDF에 대해 알려줘"라고 하기보다 "이 PDF에 나오는 상위 3가지 안전 요건을 글머리 기호로 요약해 줘"와 같이 요청하세요. 질문이 짧고 명확할수록 입력 토큰이 절약되며, 구체적인 제약 조건을 두면 출력 토큰 또한 짧고 효율적으로 생성됩니다.

  • '선택적' OCR 사용: 스캔한 문서를 처리할 때 AI 모델은 이미지의 텍스트 버전을 처리해야 합니다. 전체 문서가 아닌 분석해야 하는 특정 페이지에만 OCR을 수행하세요. 이렇게 하면 MCP를 통해 전송되는 'PDF 텍스트' 데이터의 양이 줄어듭니다.

  • 파일 크기 축소: 100페이지 분량의 PDF를 참조하는 것은 많은 양의 토큰을 소모할 수 있습니다. AI 모델에 분석을 요청하기 전에, Revu의 페이지 추출 기능을 사용하여 관련 섹션만 포함된 작은 크기의 PDF를 만드세요.

  • MCP 도구 범위 제한: AI 모델이 질문에 답변하기 위해 파일의 모든 내용을 확인해야 하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 마크업에 대해서만 질문이 있는 경우 "마크업 리스트 메타데이터만 확인해서 전기 항목의 상태를 확인해 줘"라고 요청하세요. 이렇게 하면 MCP가 불필요한 페이지 텍스트나 프로젝트 파일 데이터를 추출하여 보내는 것을 방지할 수 있습니다.

  • AI 모델과 '일상적인 대화' 하지 않기: "안녕, 오늘 기분 어때?"나 "정말 고마워!"와 같은 형식적인 인사는 생략하고 바로 지시 사항을 입력하세요. "안녕(Hello)"이나 "부탁해(Please)"와 같은 모든 단어가 각각 하나의 토큰으로 계산됩니다.

  • 답장하지 말고 수정하기: AI 모델이 너무 길거나 약간 벗어난 답변을 제공한 경우, 보낸 메시지 위로 마우스를 가져간 다음 수정을 클릭하여 새 메시지를 보내는 대신 프롬프트를 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 이전의 긴 답변이 '덮어쓰여지고' 토큰 기록이 중복되는 것을 방지할 수 있습니다.

  • 먼저 개요 요청: AI 모델에게 '시작하기 전에 계획을 개요로 작성해줘'라고 요청하세요. 이는 AI 모델이 잘못된 방향으로 방대한 보고서를 작성하여 막대한 양의 토큰을 소모하는 것을 방지하기 위함입니다.

더 많은 AI 프롬프트 모범 사례와 토큰 절약형 프롬프트 템플릿에 대해서는 AI 프롬프트 개요를 참조하세요.

표준 채팅 인터페이스에서 이 템플릿 지침을 사용하면 토큰 할당량을 아껴 쓸 수 있습니다.

  • 빠른 요약 템플릿
    문서나 마크업 세트를 빠르게 이해하려면 다음 프롬프트를 따르세요.
    "Revu에서 활성화된 PDF에서 [주제 삽입, 예: 구조적 마크업]을 요약하세요.
    - 글머리 기호 목록으로 답변을 제공하세요.
    - 간결하게 작성하세요. 서론이나 결론 문장은 사용하지 마세요.
    - [특정 세부 정보 삽입, 예: 열린 상태 항목]에만 집중하세요."

  • 데이터 추출 템플릿
    대규모 프로젝트 파일 세트 내에서 특정 값이나 날짜를 찾으려면 다음 프롬프트를 사용하세요:
    "Revu에서 활성화된 PDF를 스캔하여 [항목 삽입, 예: 지정된 모든 콘크리트 영역]을(를) 찾아줘.
    - 두 개의 열이 있는 간단한 테이블을 사용하여 응답해 줘: [열 A] 및 [열 B].
    - 데이터를 찾은 과정을 설명하지 마.
    - 정보를 찾을 수 없는 경우, '찾을 수 없음'으로만 응답해."

  • 문제 발견 템플릿
    도면이나 마크업 상태에서 불일치 사항을 찾으려면 다음 프롬프트를 사용하세요:
    "[항목 삽입, 예: 페이지 라벨]에서 중복되거나 누락된 순서가 있는지 확인해 줘.
    - 발견된 오류만 나열해 줘.
    - 전체 응답을 100단어 이내로 제한해 줘.
    - 오류가 없으면 '감지된 문제 없음'으로 응답해 줘."

이러한 지침이 효과적인 이유:

  • AI 모델은 일반적으로 정중한 소개("물론입니다! 문서를 분석한 결과...")로 응답합니다. '소개 생략' 규칙을 사용하면 메시지당 약 15~20개의 토큰을 절약할 수 있습니다.

  • 테이블은 불필요한 미사여구를 제거하기 때문에 긴 문장의 단락보다 토큰 효율성이 높은 경우가 많습니다.

  • 제약 조건을 구체적으로 명시하여 AI 모델에 하지 말아야 할 사항을 알려주는 것이 토큰을 절약하는 가장 효율적인 방법입니다.

MCP 서버는 Revu에서 작업을 수행하기 위해 다음 도구와 명령을 사용할 수 있습니다.

명령

설명

표준 채팅 프롬프트 예시

문서 정보 및 분석

get_page_count

PDF의 총 페이지 수를 반환합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

이 문서에는 몇 페이지가 있습니까?

get_page_information

각 페이지의 치수, 회전 및 기타 속성과 같은 페이지 정보를 반환합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

이 문서의 각 페이지에 대한 크기와 회전을 알려주십시오. 표준 레터 또는 ANSI D 크기가 아닌 모든 페이지에 Flag를 지정합니다.

save_as_text

특정 페이지 또는 전체 문서에서 기본 텍스트 내용을 추출합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

3페이지부터 7페이지까지의 모든 텍스트를 추출하여 페이지별로 정리하세요. 사양 콘텐츠를 검토하고 싶습니다.

마크업 관리

 

마크업 추가

새 마크업을 생성합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

5페이지에 있는 모든 기계실 주위에 빨간색 클라우드 마크업을 추가하고 '간격 확인' 코멘트를 추가하세요.

애드 마크업 캡처

기존 마크업에 이미지 또는 미디어 파일을 첨부합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

사이트 사진 'foundation_crack.jpg'를 3페이지의 Callout 마크업에 첨부하세요.

create_markup_thumbnail

미리 볼 특정 마크업의 PNG 이미지를 생성합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"4페이지의 첫 번째 Callout 마크업에 대한 미리보기 이미지를 생성하여 탐색하지 않고도 어떻게 보이는지 확인할 수 있도록 해주세요."

마크업 삭제

특정 마크업을 제거합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"'Intern_User'가 생성한 8페이지의 모든 마크업을 삭제합니다."

마크업 도형 가져오기

기존 마크업의 기하학적 데이터(포인트, 너비, 높이, 회전)를 반환합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"10페이지에 있는 다각형 마크업의 좌표, 폭 및 높이를 가져옵니다."

list_markups_in_pdf

유형, 작성자, 코멘트, 색상, 위치와 같은 속성을 포함하여 마크업에 대한 세부 정보를 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

문서의 모든 마크업을 나열하세요. 작성자별로 그룹화하고 각 마크업의 유형, 색상, 코멘트 및 현재 상태를 포함하세요.

코멘트가 없고 ''열기'' 상태인 모든 마크업을 보여주십시오.

set_markup_property

색상, 불투명도, 선 두께, 작성자, 주제, 코멘트, 선 스타일과 같은 마크업 속성을 수정합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

'Contractor A'가 작성한 모든 마크업을 찾아 색상을 주황색으로 변경하고 제목을 'Contractor Review'로 변경하세요.

“1~20페이지에 있는 모든 클라우드 마크업의 선 너비를 2pt로 변경하고 작성자를 'QC 팀'으로 설정합니다.”

마크업 모양 설정

기존 마크업의 도형이나 위치를 수정합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

“2페이지에 있는 Callout 마크업을 격자선을 가리지 않도록 오른쪽으로 2인치 이동합니다.”

마크업 기능

텍스트 상자 마크업 자동 크기 조정.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"1페이지부터 5페이지까지의 모든 텍스트 상자 마크업을 자동 크기 조정하여 프레임이 잘리거나 여백 없이 텍스트에 딱 맞게 합니다."

상태 및 워크플로우 관리

  

상태 모델 내보내기

검토 프로세스와 같은 워크플로우 상태 모델 및 해당 상태를 외부 파일로 추출합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"현재 문서 상태 검토 워크플로우를 외부 파일로 내보냅니다."

get_markup_state

특정 마크업에 대한 전체 상태 기록을 반환합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"현재 '검토됨' 상태인 이 문서의 모든 마크업에 대한 전체 상태 기록을 가져오세요." 누가 언제 변경했는지 감사하고 싶습니다."

"ID [markup_id]인 마크업의 상태 기록을 알려주세요. 전체 감사 내역을 확인해야 합니다."

상태 모델 가져오기

외부 파일에서 상태 항목 및 모델을 로드합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

표준 'QA-QC-워크플로우.xml'을(를) 로드합니다. 이 PDF에 상태 모델을 넣습니다."

list_state_models_in_pdf

검토 프로세스와 같은 사용 가능한 워크플로우 상태 모델 및 가능한 상태를 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

이 문서에서 어떤 검토 워크플로우 상태를 사용할 수 있나요? 모든 상태 모델 및 가능한 값을 나열합니다.

set_markup_state

마크업의 워크플로우 상태를 변경합니다(예: '열기' → '검토' → '닫힘').
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

“‘Jane Doe’가 작성한 모든 마크업의 상태를 '열기'에서 '검토'로 변경해 줘.”

"12페이지의 모든 마크업을 '닫힘'으로 표시하세요. 해당 페이지는 승인되었습니다."

콘텐츠 처리

  

검색

문서에서 텍스트를 검색하십시오.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

문서에서 'Detail A'의 모든 인스턴스를 검색하고 나타나는 위치를 강조 표시하세요.

사양에서 'Galvanized'의 모든 언급을 찾아 페이지 번호를 나열하세요.

스탬프

위치, 회전, 배율, 불투명도 및 혼합 모드를 제어하여 페이지에 스탬프 이미지를 적용합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"'수정됨' 스탬프를 모든 페이지에 적용하십시오. 각 페이지의 중앙에 배치하고, 불투명도를 45%로 설정하며, 45° 회전합니다."

1페이지의 오른쪽 하단 모서리에 '승인됨' 스탬프를 완전 불투명도로 찍습니다.

색상 관리

  

color_process_analyze

기본 PDF 콘텐츠에 사용된 모든 색상을 분석하고 식별합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

이 문서에 사용된 모든 색상을 분석하고 기본 PDF 콘텐츠에서 발견된 모든 색상의 요약을 제공해 주세요.

color_process_modify

문서 전체에서 색상을 일괄 변경합니다(도면 표준 또는 브랜딩 업데이트에 유용).
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 문서에 있는 흰색(#FFFFFF)의 모든 인스턴스를 표준 파란색(#0066CC)으로 교체합니다. 도면 표준 업데이트입니다."

새로운 플로팅 표준에 따라 문서 내 모든 비어 있는 선 작업을 짙은 회색(RGB 50, 50, 50)으로 업데이트하세요.

Studio 프로젝트 검색 및 Studio 세션

  

list_studio_projects

사용자가 액세스할 수 있는 모든 Studio 프로젝트를 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

내가 액세스할 수 있는 모든 Studio 프로젝트를 나열합니다.

list_studio_sessions

사용자가 액세스할 수 있는 모든 Studio 세션을 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

제가 현재 참여 중인 모든 활성 Studio 세션을 보여주고 지난 48시간 이내에 생성된 세션을 필터링해 주세요.

open_file

Revu에서 지정된 PDF 파일을 열고 활성화합니다. 파일이 DMS에 저장되어 있으면 체크아웃됩니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"내 Studio 프로젝트를 나열하고, 'Austin Renovation'을 찾아 가장 최근에 수정된 도면 세트를 엽니다."

“Revu에서 내 Chicago 사무실 프로젝트에 있는 지난주에 수정된 모든 파일을 엽니다.”

studio_project_search

프로젝트 ID로 지정된 Studio 프로젝트를 검색합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

Chicago 사무실 프로젝트에서 파일 이름에 'RFI'가 포함되어 있고 지난 30일 이내에 수정된 파일을 검색하세요.

문서 편집

  

create_bookmarks

페이지 라벨이나 PDF의 정의된 영역에 포함된 텍스트를 사용하여 책갈피를 생성합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

각 페이지의 오른쪽 상단 제목 블록 영역에서 찾은 텍스트를 기반으로 이 문서에 대한 책갈피를 생성합니다.

get_bookmarks

제목, 수준, 해당 페이지 대상을 포함하여 문서의 책갈피 계층 구조를 반환합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"이 문서의 모든 기존 책갈피를 가져와 페이지 번호가 포함된 전체 개요를 보여주세요."

redact

수정 마크업으로 표시된 지정된 페이지의 모든 영역을 수정합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

“1페이지에 있는 클라이언트 주소의 모든 항목을 수정하고 '[ADDRESS REMOVED]'(으)로 교체하십시오.”

“수정하기 전에 수정 마크업으로 표시된 1페이지부터 5페이지까지의 모든 영역을 나열하십시오. 진행하기 전에 저의 확인을 기다려 주십시오.”

set_page_labels

Set 페이지 라벨, 모든 번호 매기기 옵션을 포함하여.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

이 문서의 페이지 라벨을 다음 형식으로 설정하세요. 첫 3페이지(목차)는 i, ii, iii, 그리고 4페이지부터는 1, 2, 3.

"모든 페이지의 레이블을 도면 번호 형식(A-001, A-002, A-003, 순차적으로 계속)과 일치하도록 변경합니다."

측정

 

set_page_scale

사전 설정 또는 사용자 지정 배율을 사용하여 문서의 배율을 설정합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

“1~15페이지의 도면 축척을 표준 사전 설정 축척인 1/4" = 1'-0"으로 설정합니다.”

하이퍼링크 및 장소

링크 추가

문서 내 대상에 대한 하이퍼링크를 생성합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"'Electrical_reference' 페이지를 가리키는 모든 스위치 기호 위에 하이퍼링크를 추가하십시오."

list_links_in_PDF

문서의 모든 기존 하이퍼링크를 표시합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 문서에 있는 모든 기존 하이퍼링크를 나열하고 외부 웹사이트 URL을 가리키는 링크가 있는지 확인합니다."

delete_links

PDF에서 하나 이상의 하이퍼링크를 제거합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"4페이지에서 오래된 웹 서버 URL을 가리키는 모든 하이퍼링크를 삭제하십시오."

링크 속성 설정

색상 및 밑줄과 같은 하이퍼링크 속성을 수정합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"모든 하이퍼링크를 파란색에서 밑줄이 있는 보라색으로 변경하십시오."

set_link_action

하이퍼링크를 클릭할 때 수행되는 대상 작업을 정의하거나 업데이트합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"5페이지의 하이퍼링크를 업데이트하여 클릭 시 20페이지로 이동하도록 설정하세요."

명명된 대상 설정

하이퍼링크의 대상이 될 수 있는 명명된 대상(장소)을 생성하거나 업데이트합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"12페이지의 왼쪽 상단 섹션에 'Structural_Detail_A'라는 명명된 대상을 생성하십시오."

list_named_destinations

PDF의 모든 기존 명명된 대상(장소)을 표시합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 PDF의 모든 명명된 대상을 나열하여 어떤 특정 도면 상세 정보와 Callout이 링크 대상으로 설정되어 있는지 확인할 수 있도록 하십시오."

delete_named_destinations

PDF에서 하나 이상의 특정 명명된 대상(장소)을 제거합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"문서에서 "Old_Revision_B"라는 이름의 대상을 삭제하십시오."

사용자 지정 열

 

사용자 지정 열 내보내기

마크업 목록에서 사용자가 생성한 사용자 지정 열의 정의 및 설정을 외부 파일로 추출합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 문서에서 사용자 지정 재료 및 비용 열 정의를 내보냅니다."

사용자 지정 열 가져오기

외부 파일에서 현재 문서의 마크업 목록으로 사용자 지정 열을 로드합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

'하도급업체-책임' 사용자 지정 열 정의 파일을 현재 마크업 목록으로 로드하세요.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 '보안 우선' 철학을 바탕으로 개발되었습니다. Revu를 AI 모델에 연결한다고 해서 AI 모델이 사용자 컴퓨터나 계정에 무제한 액세스할 수 있는 것은 아닙니다. 대신 사용자가 요청한 특정 데이터에만 접근할 수 있는 좁고 통제된 채널을 생성합니다.

자세한 내용은 보안 FAQ를 참조하세요.

면책 조항: AI 모델의 개인정보 보호 설정 및 데이터 사용 정책은 제공업체에 의해 변경될 수 있습니다. 아래 정보는 2026년 6월 2일을 기준으로 정확합니다. 이러한 플랫폼은 인터페이스와 서비스 약관을 빈번하게 업데이트하므로, 이 정보를 LLM 제공업체에 직접 확인할 것을 강력히 권장합니다.

사용자는 보안 관리자이기도 합니다

Revu와 AI 모델 간의 연결은 전적으로 사용자의 통제하에 있습니다.

  • 모델은 스스로 데이터를 탐색할 수 없습니다. 사용자가 해당 데이터가 필요한 특정 명령을 내릴 때만 데이터에 액세스합니다.

  • MCP 서버는 사용자의 시스템에서 로컬로 실행되며 요청을 완료하는 데 필요한 특정 텍스트와 메타데이터만 전송합니다.

  • 사용자가 AI 모델이 액세스하는 MCP 기술을 제어하고 AI 모델이 명령을 실행하는 것을 승인하거나 거부할 수 있습니다. 대부분의 AI 모델은 특정 Bluebeam MCP 기술을 켜거나 끌 수 있도록 허용하며, 도구를 실행하거나 명령을 실행하기 전에 사용자에게 허락을 요청하도록 구성할 수 있습니다. 선택한 AI 모델의 도움말 문서를 참조하여 자세히 알아보세요.

개인정보 보호 및 모델 학습

가장 일반적인 우려 중 하나는 귀하의 개인 데이터가 AI 모델의 향후 버전 학습에 사용될지 여부입니다. 이는 주로 선택한 AI 모델에 따라 달라지며, 자세한 내용은 모델의 도움말을 참조해야 합니다.

클라우드 제공업체를 사용하는 경우(예: Claude, OpenAI 등)

개인정보 보호 설정이 학습되지 않도록 수동으로 확인해야 합니다.

  • 학습 거부: 대부분의 AI 모델에서 학습을 위한 데이터 사용을 비활성화하더라도 MCP의 모든 기능을 이용할 수 있습니다. 이 설정과 관계없이, 응답에 대해 긍정적 또는 부정적 피드백을 남기기로 선택하면 전체 대화 내용이 학습을 위해 AI 모델로 전송될 수 있습니다.

  • 대화 삭제: 대부분의 AI 모델의 경우, AI 모델 학습 및 개선에 동의했더라도 삭제된 채팅은 향후 모델 학습에 사용되지 않습니다.

  • 시크릿 채팅 사용: 시크릿 채팅(비공개 또는 임시 채팅이라고도 함)은 채팅 기록이나 AI 모델의 메모리에 저장되지 않으며, AI 모델 교육 및 개선에 동의한 경우에도 향후 모델 학습에 사용되지 않습니다. 시크릿 채팅은 기능에 따라 달라지며 모든 AI 모델에서 사용하지 못할 수 있습니다.

자세한 내용은 보안 FAQ를 참조하세요.

로컬 공급자(예: Ollama, Anything LLM 로컬 엔진)를 이용하는 경우

AnythingLLM과 같은 플랫폼은 로컬 하드웨어에서 AI 모델을 호스팅하고 실행할 수 있는 기능을 제공합니다.

  • 데이터 유출 방지: 로컬 모델을 사용하면 데이터가 기기를 벗어나지 않습니다.

  • 학습 안 함: 모델이 사용자의 로컬 머신에서 실행되므로, 사용자의 프로젝트 데이터를 수신하거나 학습할 외부 서버가 없습니다.

일반 FAQ

Revu에서 AI를 사용하려면 Bluebeam Max 구독 플랜을 보유해야 합니다.

Revu에서 AI를 사용하려면 인터넷 연결이 필요합니다. 따라서 Revu 오프라인 라이선스를 보유한 사용자는 이 기능을 사용할 수 없습니다.

아니요, MCP를 통한 AI 연동은 Revu 데스크톱 버전에서만 사용할 수 있습니다.

예, MCP를 통해 Revu에서 AI를 사용하려면 선택한 AI 모델의 활성 계정이 있어야 합니다. 모델 계정이 이미 있는 경우 새 계정을 만들 필요가 없습니다.

MCP 서버는 Revu에서 작업을 수행하기 위해 다음 도구와 명령을 사용할 수 있습니다.

명령

설명

표준 채팅 프롬프트 예시

문서 정보 및 분석

get_page_count

PDF의 총 페이지 수를 반환합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

이 문서에는 몇 페이지가 있습니까?

get_page_information

각 페이지의 치수, 회전 및 기타 속성과 같은 페이지 정보를 반환합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

이 문서의 각 페이지에 대한 크기와 회전을 알려주십시오. 표준 레터 또는 ANSI D 크기가 아닌 모든 페이지에 Flag를 지정합니다.

save_as_text

특정 페이지 또는 전체 문서에서 기본 텍스트 내용을 추출합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

3페이지부터 7페이지까지의 모든 텍스트를 추출하여 페이지별로 정리하세요. 사양 콘텐츠를 검토하고 싶습니다.

마크업 관리

 

마크업 추가

새 마크업을 생성합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

5페이지에 있는 모든 기계실 주위에 빨간색 클라우드 마크업을 추가하고 '간격 확인' 코멘트를 추가하세요.

애드 마크업 캡처

기존 마크업에 이미지 또는 미디어 파일을 첨부합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

사이트 사진 'foundation_crack.jpg'를 3페이지의 Callout 마크업에 첨부하세요.

create_markup_thumbnail

미리 볼 특정 마크업의 PNG 이미지를 생성합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"4페이지의 첫 번째 Callout 마크업에 대한 미리보기 이미지를 생성하여 탐색하지 않고도 어떻게 보이는지 확인할 수 있도록 해주세요."

마크업 삭제

특정 마크업을 제거합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"'Intern_User'가 생성한 8페이지의 모든 마크업을 삭제합니다."

마크업 도형 가져오기

기존 마크업의 기하학적 데이터(포인트, 너비, 높이, 회전)를 반환합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"10페이지에 있는 다각형 마크업의 좌표, 폭 및 높이를 가져옵니다."

list_markups_in_pdf

유형, 작성자, 코멘트, 색상, 위치와 같은 속성을 포함하여 마크업에 대한 세부 정보를 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

문서의 모든 마크업을 나열하세요. 작성자별로 그룹화하고 각 마크업의 유형, 색상, 코멘트 및 현재 상태를 포함하세요.

코멘트가 없고 ''열기'' 상태인 모든 마크업을 보여주십시오.

set_markup_property

색상, 불투명도, 선 두께, 작성자, 주제, 코멘트, 선 스타일과 같은 마크업 속성을 수정합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

'Contractor A'가 작성한 모든 마크업을 찾아 색상을 주황색으로 변경하고 제목을 'Contractor Review'로 변경하세요.

“1~20페이지에 있는 모든 클라우드 마크업의 선 너비를 2pt로 변경하고 작성자를 'QC 팀'으로 설정합니다.”

마크업 모양 설정

기존 마크업의 도형이나 위치를 수정합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

“2페이지에 있는 Callout 마크업을 격자선을 가리지 않도록 오른쪽으로 2인치 이동합니다.”

마크업 기능

텍스트 상자 마크업 자동 크기 조정.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"1페이지부터 5페이지까지의 모든 텍스트 상자 마크업을 자동 크기 조정하여 프레임이 잘리거나 여백 없이 텍스트에 딱 맞게 합니다."

상태 및 워크플로우 관리

  

상태 모델 내보내기

검토 프로세스와 같은 워크플로우 상태 모델 및 해당 상태를 외부 파일로 추출합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"현재 문서 상태 검토 워크플로우를 외부 파일로 내보냅니다."

get_markup_state

특정 마크업에 대한 전체 상태 기록을 반환합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"현재 '검토됨' 상태인 이 문서의 모든 마크업에 대한 전체 상태 기록을 가져오세요." 누가 언제 변경했는지 감사하고 싶습니다."

"ID [markup_id]인 마크업의 상태 기록을 알려주세요. 전체 감사 내역을 확인해야 합니다."

상태 모델 가져오기

외부 파일에서 상태 항목 및 모델을 로드합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

표준 'QA-QC-워크플로우.xml'을(를) 로드합니다. 이 PDF에 상태 모델을 넣습니다."

list_state_models_in_pdf

검토 프로세스와 같은 사용 가능한 워크플로우 상태 모델 및 가능한 상태를 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

이 문서에서 어떤 검토 워크플로우 상태를 사용할 수 있나요? 모든 상태 모델 및 가능한 값을 나열합니다.

set_markup_state

마크업의 워크플로우 상태를 변경합니다(예: '열기' → '검토' → '닫힘').
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

“‘Jane Doe’가 작성한 모든 마크업의 상태를 '열기'에서 '검토'로 변경해 줘.”

"12페이지의 모든 마크업을 '닫힘'으로 표시하세요. 해당 페이지는 승인되었습니다."

콘텐츠 처리

  

검색

문서에서 텍스트를 검색하십시오.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

문서에서 'Detail A'의 모든 인스턴스를 검색하고 나타나는 위치를 강조 표시하세요.

사양에서 'Galvanized'의 모든 언급을 찾아 페이지 번호를 나열하세요.

스탬프

위치, 회전, 배율, 불투명도 및 혼합 모드를 제어하여 페이지에 스탬프 이미지를 적용합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"'수정됨' 스탬프를 모든 페이지에 적용하십시오. 각 페이지의 중앙에 배치하고, 불투명도를 45%로 설정하며, 45° 회전합니다."

1페이지의 오른쪽 하단 모서리에 '승인됨' 스탬프를 완전 불투명도로 찍습니다.

색상 관리

  

color_process_analyze

기본 PDF 콘텐츠에 사용된 모든 색상을 분석하고 식별합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

이 문서에 사용된 모든 색상을 분석하고 기본 PDF 콘텐츠에서 발견된 모든 색상의 요약을 제공해 주세요.

color_process_modify

문서 전체에서 색상을 일괄 변경합니다(도면 표준 또는 브랜딩 업데이트에 유용).
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 문서에 있는 흰색(#FFFFFF)의 모든 인스턴스를 표준 파란색(#0066CC)으로 교체합니다. 도면 표준 업데이트입니다."

새로운 플로팅 표준에 따라 문서 내 모든 비어 있는 선 작업을 짙은 회색(RGB 50, 50, 50)으로 업데이트하세요.

Studio 프로젝트 검색 및 Studio 세션

  

list_studio_projects

사용자가 액세스할 수 있는 모든 Studio 프로젝트를 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

내가 액세스할 수 있는 모든 Studio 프로젝트를 나열합니다.

list_studio_sessions

사용자가 액세스할 수 있는 모든 Studio 세션을 표시합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

제가 현재 참여 중인 모든 활성 Studio 세션을 보여주고 지난 48시간 이내에 생성된 세션을 필터링해 주세요.

open_file

Revu에서 지정된 PDF 파일을 열고 활성화합니다. 파일이 DMS에 저장되어 있으면 체크아웃됩니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

"내 Studio 프로젝트를 나열하고, 'Austin Renovation'을 찾아 가장 최근에 수정된 도면 세트를 엽니다."

“Revu에서 내 Chicago 사무실 프로젝트에 있는 지난주에 수정된 모든 파일을 엽니다.”

studio_project_search

프로젝트 ID로 지정된 Studio 프로젝트를 검색합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

Chicago 사무실 프로젝트에서 파일 이름에 'RFI'가 포함되어 있고 지난 30일 이내에 수정된 파일을 검색하세요.

문서 편집

  

create_bookmarks

페이지 라벨이나 PDF의 정의된 영역에 포함된 텍스트를 사용하여 책갈피를 생성합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

각 페이지의 오른쪽 상단 제목 블록 영역에서 찾은 텍스트를 기반으로 이 문서에 대한 책갈피를 생성합니다.

get_bookmarks

제목, 수준, 해당 페이지 대상을 포함하여 문서의 책갈피 계층 구조를 반환합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"이 문서의 모든 기존 책갈피를 가져와 페이지 번호가 포함된 전체 개요를 보여주세요."

redact

수정 마크업으로 표시된 지정된 페이지의 모든 영역을 수정합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 이용 가능합니다.

“1페이지에 있는 클라이언트 주소의 모든 항목을 수정하고 '[ADDRESS REMOVED]'(으)로 교체하십시오.”

“수정하기 전에 수정 마크업으로 표시된 1페이지부터 5페이지까지의 모든 영역을 나열하십시오. 진행하기 전에 저의 확인을 기다려 주십시오.”

set_page_labels

Set 페이지 라벨, 모든 번호 매기기 옵션을 포함하여.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

이 문서의 페이지 라벨을 다음 형식으로 설정하세요. 첫 3페이지(목차)는 i, ii, iii, 그리고 4페이지부터는 1, 2, 3.

"모든 페이지의 레이블을 도면 번호 형식(A-001, A-002, A-003, 순차적으로 계속)과 일치하도록 변경합니다."

측정

 

set_page_scale

사전 설정 또는 사용자 지정 배율을 사용하여 문서의 배율을 설정합니다.
Revu 21.9 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

“1~15페이지의 도면 축척을 표준 사전 설정 축척인 1/4" = 1'-0"으로 설정합니다.”

하이퍼링크 및 장소

링크 추가

문서 내 대상에 대한 하이퍼링크를 생성합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"'Electrical_reference' 페이지를 가리키는 모든 스위치 기호 위에 하이퍼링크를 추가하십시오."

list_links_in_PDF

문서의 모든 기존 하이퍼링크를 표시합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 문서에 있는 모든 기존 하이퍼링크를 나열하고 외부 웹사이트 URL을 가리키는 링크가 있는지 확인합니다."

delete_links

PDF에서 하나 이상의 하이퍼링크를 제거합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"4페이지에서 오래된 웹 서버 URL을 가리키는 모든 하이퍼링크를 삭제하십시오."

링크 속성 설정

색상 및 밑줄과 같은 하이퍼링크 속성을 수정합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"모든 하이퍼링크를 파란색에서 밑줄이 있는 보라색으로 변경하십시오."

set_link_action

하이퍼링크를 클릭할 때 수행되는 대상 작업을 정의하거나 업데이트합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"5페이지의 하이퍼링크를 업데이트하여 클릭 시 20페이지로 이동하도록 설정하세요."

명명된 대상 설정

하이퍼링크의 대상이 될 수 있는 명명된 대상(장소)을 생성하거나 업데이트합니다.
Revu 21.11 이상에서 이용 가능합니다.

"12페이지의 왼쪽 상단 섹션에 'Structural_Detail_A'라는 명명된 대상을 생성하십시오."

list_named_destinations

PDF의 모든 기존 명명된 대상(장소)을 표시합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 PDF의 모든 명명된 대상을 나열하여 어떤 특정 도면 상세 정보와 Callout이 링크 대상으로 설정되어 있는지 확인할 수 있도록 하십시오."

delete_named_destinations

PDF에서 하나 이상의 특정 명명된 대상(장소)을 제거합니다.
Revu 21.11 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"문서에서 "Old_Revision_B"라는 이름의 대상을 삭제하십시오."

사용자 지정 열

 

사용자 지정 열 내보내기

마크업 목록에서 사용자가 생성한 사용자 지정 열의 정의 및 설정을 외부 파일로 추출합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용 가능합니다.

"이 문서에서 사용자 지정 재료 및 비용 열 정의를 내보냅니다."

사용자 지정 열 가져오기

외부 파일에서 현재 문서의 마크업 목록으로 사용자 지정 열을 로드합니다.
Revu 21.10 이상 버전에서 이용할 수 있습니다.

'하도급업체-책임' 사용자 지정 열 정의 파일을 현재 마크업 목록으로 로드하세요.

Revu 인스턴스가 여러 개 실행 중인 경우, AI 모델은 '기본' 인스턴스(가장 먼저 열린 Revu 인스턴스)에서만 사용할 수 있습니다. 기본 인스턴스가 종료된 상태에서 AI를 Revu와 함께 사용하려고 하면 오류가 발생합니다. 이 경우, 모든 인스턴스를 닫고 Revu를 다시 열어야 합니다.

보안 FAQ

면책 조항: AI 모델의 개인정보 보호 설정 및 데이터 사용 정책은 제공업체에 의해 변경될 수 있습니다. 아래 정보는 2026년 6월 2일을 기준으로 정확합니다. 이러한 플랫폼은 인터페이스와 서비스 약관을 빈번하게 업데이트하므로, 이 정보를 LLM 제공업체에 직접 확인할 것을 강력히 권장합니다.

아니요, MCP 서버는 특정 기능 세트에만 액세스하도록 구축되었습니다. 일부는 데이터 관련 기능(마크업, PDF 내 텍스트, Studio 프로젝트 파일)이며, 일부는 워크플로우 관련 기능(페이지 라벨 생성, 텍스트 강조, 마크업 상태 변경)입니다.

Bluebeam MCP 서버는 AI 모델에 사용자의 로컬 및 네트워크 파일에 대한 무제한 액세스 권한을 부여하지 않습니다. AI 모델이 MCP 서버를 통해 PDF의 데이터에 액세스하려면, 해당 PDF가 Revu에서 열려 있는 활성 PDF여야 합니다. Studio 프로젝트에 저장된 파일의 경우, MCP 서버는 지능형 검색 기능을 활용하여 파일 데이터에 액세스할 수 있습니다.

Bluebeam에 당사의 이용 약관에 명시된 내용 외에 추가 데이터가 제공되지 않습니다.

아니요. 대화는 AI 모델과 MCP 서버 간에 직접 이루어집니다. Bluebeam은 AI 모델이 로컬 PDF 파일과 상호 작용할 수 있도록 하는 도구만 제공합니다.

AI 시스템의 혜택을 온전히 누리기 위해서는 시스템이 환경으로 일부 정보를 전송해야 합니다. Bluebeam MCP 서버를 사용하면 다음과 같은 텍스트를 전송할 수 있습니다.

  • 프롬프트

  • PDF 콘텐츠에서 추출한 텍스트

  • PDF 및 마크업 메타데이터

  • Studio 프로젝트에 저장된 파일의 메타데이터

선이나 도형과 같은 비텍스트성 도면 상세 정보는 전송되지 않습니다.

선택한 개인정보 보호 설정과 관계없이, 사용자가 요청한 작업을 완료하기 위해 프롬프트와 텍스트 데이터는 AI 모델의 서버로 전송됩니다. AI 인터페이스에 파일을 직접 업로드하지 않는 한 (MCP를 사용하는 데 필수 사항은 아님), 어떠한 파일도 전송되지 않습니다.

AI 모델이 데이터를 학습에 사용하는 데 동의하시면, AI 모델은 프롬프트 세션 내용과 MCP 서버 도구에서 제공하는 PDF 텍스트 데이터만 사용할 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 대부분의 AI 모델이 사용자의 데이터를 모델 학습에 사용하는 것을 방지할 수 있습니다.

  • 학습 거부: 대부분의 AI 모델에서 학습을 위한 데이터 사용을 비활성화하더라도 MCP의 모든 기능을 이용할 수 있습니다. 이 설정과 관계없이, 응답에 대해 긍정적 또는 부정적 피드백을 남기기로 선택하면 전체 대화 내용이 학습을 위해 AI 모델로 전송될 수 있습니다.

  • 대화 삭제: 대부분의 AI 모델의 경우, AI 모델 학습 및 개선에 동의했더라도 삭제된 채팅은 향후 모델 학습에 사용되지 않습니다.

  • 시크릿 채팅 사용: 시크릿 채팅(비공개 또는 임시 채팅이라고도 함)은 채팅 기록이나 AI 모델의 메모리에 저장되지 않으며, AI 모델 교육 및 개선에 동의한 경우에도 향후 모델 학습에 사용되지 않습니다. 시크릿 채팅은 기능에 따라 달라지며 모든 AI 모델에서 사용하지 못할 수 있습니다.

대부분의 AI 모델은 Bluebeam 도구를 처음 요청할 때 사용자에게 사용할 권한을 요청합니다. 일반적으로 요청을 거부하거나, 한 번만 허용하거나, 무기한 허용할 수 있습니다.

선택한 AI 모델의 개별 도구 권한을 관리하는 방법을 알아보려면, 해당 모델의 "설정" 문서를 참조하세요.

시크릿 채팅(비공개 또는 임시 채팅이라고도 함)은 기능에 따라 다르며 모든 AI 모델에서 이용하지 못할 수 있습니다.

두 채팅 모드 모두 안전하지만, 어떤 모드를 선택할지는 사용 목적에 따라 다릅니다.

특징

표준 채팅

시크릿 채팅

적합한 대상

진행 중인 프로젝트, 문서화 작업, 및 AI 모델이 맥락을 기억해야 하는 작업.

일회성 질문, 민감한 데이터 처리 또는 '초기화된 상태'로 시작이 이에 해당합니다.

History

사이드바에 저장되어 있어 나중에 검색할 수 있습니다.

저장되지 않습니다. 창을 닫으면 대화가 영구적으로 삭제됩니다.

메모리

사용자의 개인적인 '메모리'(기본 설정, 스타일, 사실 정보)를 사용하고 업데이트합니다.

격리되어 있습니다. 기존 메모리 또는 환경설정을 사용하거나 업데이트하지 않습니다.

모델 교육

개인정보 보호 설정에 기반합니다.

사용자의 설정과 관계없이, 모델 학습에는 절대 사용되지 않습니다.

데이터 보존

(삭제하기 전까지) 무기한으로 유지됩니다.

일시적으로만 보관됩니다.(기록에서 즉시 삭제되며, 30일 후에는 백엔드에서 완전 파기됨)

시크릿 채팅을 사용해야 할 때:

  • 민감한 데이터 처리: 특정 로그나 금융 정보의 일부를 분석해야 하지만, 해당 데이터가 대화 기록에 저장되는 것을 원치 않는 경우에 적합합니다.

  • 새로운 프롬프트 테스트: 이전 지침이나 메모리의 '오염' 없이 AI 모델이 어떻게 응답하는지 확인하고 싶을 때 사용합니다.

  • 공용/공유 기기 사용: 사이드바에 표시되는 최근 활동 내역을 다른 사람이 볼 수 없도록 설정하고 싶은 기기에서 로그인하여 사용할 때 적합합니다.

MCP를 사용하면 파일을 로컬에 보관하고 실시간 편집이 가능하며, AI 모델 웹 버전에 PDF를 업로드하면 모델의 클라우드 환경에 사본이 생성됩니다.

프롬프트 및 토큰

프롬프트는 특정 워크플로우를 수행하는 방법을 AI 모델에 알려주는 메시지입니다. 자연어를 사용하여 다음과 같은 작업을 처리하는 프롬프트를 만들 수 있습니다.

  • 문서 분석

  • 주요 정보 추출

  • 마크업 구성

  • 요약 또는 보고서 작성

  • 문제 또는 불일치 사항 식별

  • 콘텐츠를 재작성 또는 서식 변경

프롬프트를 사용하면 일관성을 유지하고 시간을 절약할 수 있습니다. 특히 자주 반복되는 워크플로우에서 더욱 효과적입니다.

토큰은 대부분의 AI 모델과의 대화에서 사용하는 통화라고 생각하면 됩니다. 모든 단어, 문장 부호, 이미지, 첨부 파일 등은 각각 일정한 수의 토큰으로 이루어져 있습니다. 메시지나 첨부 파일을 보내면 토큰을 '소비'하게 됩니다. 긴 메시지와 문서는 짧은 메시지보다 더 많은 토큰이 필요합니다. AI 모델이 메시지에 답장을 보내면 토큰을 '사용'하여 응답을 생성합니다. 자세한 답변은 간단한 '예' 응답보다 더 많은 토큰을 필요로 합니다.

사용 가능한 토큰 수는 선택한 AI 모델과 해당 AI 제공업체의 구독 플랜에 따라 달라집니다.

Bluebeam은 대화에 사용되는 토큰 수를 제어하거나, 토큰 할당량을 갱신하거나, 토큰 잔여량을 확인할 수 있는 권한이 없습니다.

일부 AI 모델은 토큰 시스템을 사용하지 않지만 상호 작용을 제한할 수 있습니다. 선택한 AI 모델의 도움말 문서를 참조하여 자세히 알아보세요.

AI 모델이 가장 효율적으로 프롬프트를 생성하도록 하려면 다음 팁을 사용하여 토큰을 절약하세요.

  • 정리된 문서로 시작: 프롬프트를 입력하기 전에 PDF를 정리하세요.(OCR 실행, 기존 마크업 병합, 불필요한 페이지 삭제) 정리된 문서는 훨씬 적은 토큰을 사용합니다.

  • 새 대화로 시작: AI 모델은 사용자가 새 메시지를 보낼 때마다 전체 대화 기록을 다시 읽습니다. 작업을 완료한 후에는 다음 작업을 위해 새 채팅을 시작하세요. 이는 이전 작업의 오래된 맥락이 새로운 요청에서 추가적으로 토큰을 소모하는 것을 방지합니다.

  • 구체적이고 간결하게 작성: 질문이 광범위하면 답변이 길어지는 경향이 있으며, 이는 토큰 할당량을 빠르게 소모시킵니다. "이 PDF에 대해 알려줘"라고 하기보다 "이 PDF에 나오는 상위 3가지 안전 요건을 글머리 기호로 요약해 줘"와 같이 요청하세요. 질문이 짧고 명확할수록 입력 토큰이 절약되며, 구체적인 제약 조건을 두면 출력 토큰 또한 짧고 효율적으로 생성됩니다.

  • '선택적' OCR 사용: 스캔한 문서를 처리할 때 AI 모델은 이미지의 텍스트 버전을 처리해야 합니다. 전체 문서가 아닌 분석해야 하는 특정 페이지에만 OCR을 수행하세요. 이렇게 하면 MCP를 통해 전송되는 'PDF 텍스트' 데이터의 양이 줄어듭니다.

  • 파일 크기 축소: 100페이지 분량의 PDF를 참조하는 것은 많은 양의 토큰을 소모할 수 있습니다. AI 모델에 분석을 요청하기 전에, Revu의 페이지 추출 기능을 사용하여 관련 섹션만 포함된 작은 크기의 PDF를 만드세요.

  • MCP 도구 범위 제한: AI 모델이 질문에 답변하기 위해 파일의 모든 내용을 확인해야 하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 마크업에 대해서만 질문이 있는 경우 "마크업 리스트 메타데이터만 확인해서 전기 항목의 상태를 확인해 줘"라고 요청하세요. 이렇게 하면 MCP가 불필요한 페이지 텍스트나 프로젝트 파일 데이터를 추출하여 보내는 것을 방지할 수 있습니다.

  • AI 모델과 '일상적인 대화' 하지 않기: "안녕, 오늘 기분 어때?"나 "정말 고마워!"와 같은 형식적인 인사는 생략하고 바로 지시 사항을 입력하세요. "안녕(Hello)"이나 "부탁해(Please)"와 같은 모든 단어가 각각 하나의 토큰으로 계산됩니다.

  • 답장하지 말고 수정하기: AI 모델이 너무 길거나 약간 벗어난 답변을 제공한 경우, 보낸 메시지 위로 마우스를 가져간 다음 수정을 클릭하여 새 메시지를 보내는 대신 프롬프트를 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 이전의 긴 답변이 '덮어쓰여지고' 토큰 기록이 중복되는 것을 방지할 수 있습니다.

  • 먼저 개요 요청: AI 모델에게 '시작하기 전에 계획을 개요로 작성해줘'라고 요청하세요. 이는 AI 모델이 잘못된 방향으로 방대한 보고서를 작성하여 막대한 양의 토큰을 소모하는 것을 방지하기 위함입니다.

더 많은 AI 프롬프트 모범 사례와 토큰 절약형 프롬프트 템플릿에 대해서는 AI 프롬프트 개요를 참조하세요.

작업

토큰 비용

간단한 질문(새 채팅)

매우 낮음

50페이지 분량의 PDF 요약

중간

대용량 PDF + 긴 채팅 기록 분석하기

높음

하나의 채팅에서 여러 MCP 도구 실행

높음

20개의 메시지가 쌓인 대화 스레드에서 질문하기

높음

"전체 프로젝트 내의 모든 문 마크업 개수 세기"

Extreme

사용량 한도에 도달하면 선택한 AI 모델의 새로고침 기간을 기다리거나 요금제를 업그레이드해야 합니다.

Bluebeam은 대화에 사용되는 토큰 수를 제어하거나, 토큰 할당량을 갱신하거나, 토큰 잔여량을 확인할 수 있는 권한이 없습니다.

사용량 한도에 도달하여 갱신을 기다리는 경우에도 Revu에서 생산성을 유지할 수 있습니다. Revu의 도구를 사용하여 일반적인 AI 작업을 복제하는 방법은 다음과 같습니다.

  • AI에 요약을 요청하는 대신 Revu의 마크업 목록을 사용하세요.

    • 필터 및 정렬: 마크업 목록 상단의 필터 목록을 선택하세요.

    • 마크업 요약 생성: 파일의 모든 주석을 구조화하여 정리한 보고서를 생성해, AI에 요청하는 '한눈에 볼 수 있는' 형식의 정보를 제공합니다.

  • AI에 "이 PDF에서 [X]는 어디에 있나요?"라고 묻는 대신 Revu의 고급 검색을 사용하세요.

    • 텍스트 검색: 현재 페이지, 전체 문서 또는 열려 있는 모든 문서를 한 번에 검색할 수 있습니다.

    • Visual Search - 특정 전등이나 밸브와 같은 기호를 검색하고, 직사각형 그리기를 선택하여 아이콘 주위에 상자를 그리면 Revu가 해당 기호를 모두 찾아줍니다.

  • AI에 "이 버전들을 비교해줘"라고 요청하는 대신, Revu의 문서 비교 도구를 사용하세요.

    • 문서 비교: Revu는 두 도면 간의 모든 차이점을 자동으로 강조 표시해 줍니다.

    • 오버레이 페이지: 각 버전에 서로 다른 색상을 사용하여 두 개 이상의 도면을 겹쳐 표시합니다.

  • AI에게 “이 노트를 정리해 줘”라고 요청하는 대신, Revu에서 스페이스를 사용하세요.

    • 도면에 공간(예: 101호실, 복도 B)을 정의해 두면, 해당 공간 안에 배치되는 모든 마크업에 위치 정보가 자동으로 태그됩니다. 덕분에 AI의 도움 없이도 마크업 목록에서 호실별로 쉽게 정렬할 수 있습니다.

현재로서는 시각적 검색을 위한 프롬프트로는 결과를 얻을 수 없습니다. 대신 텍스트 기반 검색을 이용해 주세요.(예: 문 이미지 대신 문 라벨을 검색)

문제 해결

AI 모델이 응답하지 않거나 Revu 문서를 '볼' 수 없는 경우 다음 단계를 따르세요.

  1. Bluebeam MCP 서버가 실행 중인가요?

    • 아니요: Revu에서 Revu > 기본 설정 > 관리자 > MCP 로 이동하여 선택한 AI 모델이 선택되었는지 확인하세요.

    • 예: 2단계로 계속 진행합니다.

  2. 올바른 AI 인터페이스를 사용하고 계신가요?

    • 웹 브라우저: 웹 브라우저에서는 MCP가 작동하지 않습니다. AI 모델 데스크톱 앱을 다운로드하여 열어야 합니다.

    • 데스크톱 앱: 3단계로 이어서 진행하세요.

  3. 도구 권한이 부여되었나요?

    • 아니요/모르겠어요: 채팅창 하단을 보세요. '권한 요청'이나 빨간 점이 있는 작은 '앱' 아이콘이 보이면 클릭하고 '도구 사용 허용'을 선택하세요.

    • 예: 4단계로 계속 진행합니다.

  4. PDF가 MCP 서버에 표시되나요?

    • PDF가 병합/스캔된 경우: 텍스트를 선택할 수 없는 경우 문서를 병합 해제하거나 OCR을 실행하세요.

    • 여러 탭 사용: 분석하려는 PDF 파일이 Revu에서 활성화된 탭에 있는지 확인하세요.

    • PDF에 보안 제한이 설정됨: 문서 > 보안으로 이동하여 활성화된 제한 사항이 있는지 확인하세요.

  5. 아직도 작동하지 않나요? AI 모델 데스크톱 앱을 다시 시작하세요.

    a. 데스크톱 앱을 완전히 종료(트레이 아이콘 또는 작업 관리자에서 종료)한 후 다시 시작하세요.

    b. Revu 기본 설정에서 MCP 서버를 끕니다.

    c. Revu를 닫고 다시 엽니다.

    d. Revu 기본 설정에서 MCP 서버를 껐다가 다시 켜 보세요.

    e. AI 모델 데스크톱 앱을 다시 실행합니다.

Bluebeam (support@bluebeam.com)에 문의하세요. Revu 인터페이스 또는 MCP 기본 설정에 문제가 있는 경우

AI 모델 지원팀에 문의: 로그인 문제, 토큰 청구 또는 데스크톱 앱 문제

MCP 연결 옵션은 Bluebeam Max 구독 플랜을 사용하는 Revu 21.9 이상 버전에서만 이용할 수 있습니다. Max 구독 플랜을 사용 중임에도 MCP 활성화 옵션이 보이지 않는다면, support@bluebeam.com으로 문의하세요.

비슷한 문서를 사용하더라도 다음과 같은 이유로 AI 모델의 응답에 약간의 차이가 발생하는 경우가 흔히 있습니다.

AI 기반 인텔리전스

  • AI 모델은 PDF 내용을 분석하고, 적절한 작업을 제안하며, 워크플로우에 맞게 조정할 수 있습니다.

  • AI 모델은 초기 시도가 원하는 결과를 내지 못할 경우, 문제를 해결하고 접근 방식을 조정할 수 있습니다.

  • 단일 세션 내에서 AI 모델은 사용자의 피드백을 통해 학습하며, 이전 채팅 세션의 지식을 다음 세션으로 넘겨주지 않으므로 초기 접근 방식이 달라질 수 있습니다. 따라서 새로운 세션에서는 특정 제약 조건이나 기본 설정을 다시 설정해야 할 수도 있습니다.

AI 모델 요인

  • 다양한 AI 모델(Opus, Sonnet, Haiku)은 각기 다른 성능을 가지고 있으며, 요청을 해석하는 방식도 다를 수 있습니다.

  • 모델 업데이트와 개선 작업이 정기적으로 이루어지며, 이는 시간이 흐름에 따라 모델의 동작 방식에 영향을 줄 수 있습니다.

문서 및 프롬프트 요인

  • PDF 구조, 복잡성 및 크기는 AI 모델이 콘텐츠를 해석하는 방식에 영향을 미칩니다.

  • 세션 간 문서 변경 사항은 프롬프트 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

  • Revu 내 문서의 상태(선택된 항목, 현재 화면 보기, 기존 마크업)는 실행 가능한 작업에 영향을 미칩니다.

  • 복잡한 다단계 요청은 세분화된 작업과 다르게 처리될 수 있습니다.

환경 요인

다음 요소들은 AI 모델이 요청을 해석하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다.

  • 데스크톱 버전 및 구성

  • Bluebeam Revu 버전 및 설정

  • 시스템 리소스 및 성능

예상한 결과가 나오지 않는 경우 다음 진단 프롬프트를 사용하여 원인을 파악하세요.

궁금한 사항

권장 진단용 프롬프트

AI 모델이 시도한 작업과 그 이유

"방금 그 API 명령으로 무엇을 하려고 했어?"

AI 모델이 작업을 완료하는 데 필요한 정보

"이 작업을 완료하려면 이 PDF에서 어떤 정보가 필요해?"

AI 모델이 문서에서 보고 있는 내용

"이 PDF의 [X]페이지에 어떤 요소들을 봤는지 설명해줘."

작업이 실패한 이유

"제대로 작동하지 않았다는 것을 확인했습니다. 이러한 접근 방식이 성공하지 못한 이유는 무엇일까요?"

결과가 일관되지 않은 이유

"여러 세션과 다양한 PDF 문서에서 이 요청을 일관되게 완료하지 못하는 이유가 무엇인가요?"

Revu에 로그인하고 BluebeamMax 구독 플랜이 있는지 확인하세요.

AI 모델이 마크업을 인식하지 못하는 이유는 다음과 같습니다.

  • 문서 또는 마크업이 병합되었습니다. 마크업 병합을 취소하려면 문서 > 병합 취소로 이동하세요.

  • PDF 내의 텍스트가 실제로는 이미지 형태일 수 있습니다(스캔된 문서의 경우처럼). 이 경우, 문서에 대해 OCR (광학 문자 인식)을 먼저 수행하지 않으면 AI 모델이 해당 텍스트를 인식하지 못할 수 있습니다.

  • 마크업을 그룹화할 수 있습니다. 마크업이 그룹에 속하는지 확인하려면 마크업 목록을 확인하세요.

다음 중 하나 이상의 요인이 AI 모델의 작업 수행을 차단하고 있습니다.

  • 참조하는 PDF 파일이 인증된 파일일 수 있습니다.

  • 참조하고 있는 PDF에 보안 제한이 설정되어 있을 수 있습니다(문서 > 보안).

  • Revu에서 Revu > 기본 설정 > 관리자 > MCP 로 이동한 후 선택한 AI 모델이 선택되어 있는지 확인하세요.

  • AI 모델 데스크톱 앱에서 Bluebeam이 커넥터로 나열되어 있는지 확인합니다.

둘 다 선택되어 있는 경우, AI 모델을 완전히 종료한 다음 (트레이 아이콘 또는 작업 관리자에서) 앱을 다시 시작하세요.

  • Revu 인스턴스가 여러 개 실행 중일 수 있습니다. AI 모델은 ‘기본’ 인스턴스(가장 먼저 열린 Revu 인스턴스)에서만 사용할 수 있습니다. 기본 인스턴스가 종료된 상태에서 AI를 Revu와 함께 사용하려고 하면 오류가 발생합니다. 이 경우, 모든 인스턴스를 닫고 Revu를 다시 열어야 합니다.

  • VPN을 사용 중일 수 있으며, 기기와 데스크톱 앱 간의 로컬 연결을 방해하는 경우가 있습니다. VPN 연결을 해제하여 문제가 해결되는지 확인하세요.

그래도 이 메시지가 계속 표시될 경우, AI 모델을 완전히 종료(트레이 아이콘 또는 작업 관리자에서 종료)한 후 다시 시작하세요.

일반적으로, MCP 도구가 실행되지 않을 수 있는 이유는 다음과 같습니다.

  • Revu에 활성 PDF가 열려 있지 않습니다.

  • 프롬프트가 너무 모호할 수 있습니다.

AnythingLLM을 사용하는 경우:

  • 에이전트 모드가 활성화되지 않았습니다.

  • 에이전트 기술이 비활성화되었습니다.

  • MCP 도구 이름은 사용자 프롬프트에서 명시적으로 참조되지 않습니다.

현재 MCP 추출은 텍스트 기반이며 양식을 완전히 인식하지 못하므로, 문서 품질 및 레이아웃 복잡성에 따라 추출 품질이 달라질 수 있습니다. 잘못된 필드 추출의 잠재적 원인은 다음과 같습니다:

  • 빈 제목 블록 필드

  • OCR 품질 문제

  • 조밀한 도면

  • 인근 텍스트 오염

  • 저해상도 스캔

MCP는 Claude와 같은 AI 모델을 로컬 파일, 데이터베이스, 도구 및 워크플로우에 연결하여 주요 정보에 액세스하고 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

  • 로컬 파일이나 데이터베이스를 읽고 해당 파일에 대한 정보를 제공하는 등, 읽기 전용 데이터를 제공

  • 마크업 수정 또는 마크업 레이블 변경과 같은 작업 수행

모든 데이터 액세스는 사용자의 프롬프트로 시작되며, 지원되는 Bluebeam 도구 내로 제한됩니다.

Bluebeam MCP가 수행할 수 있는 작업에 대한 자세한 내용은 일반 FAQ를 참조하세요.

Bluebeam MCP 서버는 로컬에 설치되며, Claude 데스크톱 앱과 같이 사용자의 기기에 설치된 MCP 호스트가 사용할 수 있도록 구성됩니다.

AI 및 MCP 주요 용어

AI 모델

패턴을 인식하고, 언어를 이해하고, 문제를 해결할 수 있는 특수 컴퓨터 프로그램(예: Claude).

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

AI 모델이 Bluebeam의 데이터와 도구에 안전하고 일관되게 접근할 수 있도록 해주는 개방형 표준입니다.

MCP 호스트

AI 모델과 상호작용하는 데 사용하는 애플리케이션(예: Claude 데스크톱 앱).

MCP 서버

MCP 호스트와 Bluebeam 소프트웨어 간의 가교 역할을 하는 경량화된 프로그램입니다. 이를 통해 MCP 호스트는 특정 Bluebeam 데이터 및 도구를 보고 사용할 수 있습니다.

리소스

AI 모델이 읽을 수 있는 정적 데이터(예: 텍스트)입니다.

Tools

AI 모델이 실행할 수 있는 동적 기능입니다. 리소스와 달리, 도구는 AI 모델이 '마크업 색상 변경' 또는 '마크업 제목 변경'과 같은 작업을 직접 수행할 수 있게 해 줍니다.

프롬프트

사용자가 입력하여 MCP 호스트에 전송하는 요청입니다.

전체 구성 방식

Claude를 예로 들어, 질문할 때 데이터가 흐르는 방식은 다음과 같습니다.

  1. MCP 호스트(인터페이스): Claude 데스크톱 앱에 프롬프트를 제출합니다.

  2. AI 모델(두뇌): Claude AI 모델이 사용자의 요청을 수신합니다. 메모리에 사용자의 구체적인 데이터가 없다는 것을 인지하고, 도움을 줄 수 있는 도구나 리소스를 찾습니다.

  3. MCP 서버(브리지): 이 작은 소프트웨어는 Claude와 Revu를 연결합니다. Claude에 데이터의 형식(예: PDF)과 데이터에 허용되는 작업 종류를 정확히 알려줍니다.

  4. Revu (소스): 도면, 이미지, 텍스트, 마크업 등 실제 데이터는 Bluebeam에 안전하게 보관됩니다. MCP 서버는 Claude가 사용자의 특정 프롬프트에 응답하는 데 필요한 내용만 가져옵니다.

리소스

Revu 21

AI 및 MCP

Revu 21.9 이상 버전에서 강력한 다단계 워크플로우를 실행하도록 AI 모델에 프롬프트를 입력하세요.