대부분의 에이전시 제작 MVP는 데이터베이스 테이블이 있는 데모입니다 — 출시는 되지만 확장되지 않고, 실제 인증이 없으며, 멀티 테넌시를 무시하고, 18개월 이내에 재구축이 필요합니다. NKKTech의 SaaS MVP는 스코프는 MVP이지만 아키텍처는 프로덕션 등급입니다. 첫날부터 멀티 테넌트, 실제 인증 + RBAC, Stripe 결제, 관찰성, CI/CD, AI 준비 데이터 모델. 8~14주, 고정 수수료, 고객 청구 준비.
MVP 스코프에 프로덕션 아키텍처. 모든 프로젝트에 포함되는 6가지 역량.
Postgres의 Row-Level Security를 통한 테넌트 격리(대부분 경우) 또는 대규모 클라이언트의 테넌트별 스키마. 나중에 '확장을 위한 재구축' 없음.
Auth.js / NextAuth / Clerk + 맞춤 RBAC. 이메일 + 비밀번호, SSO(Google, Microsoft, 엔터프라이즈 플랜의 SAML), MFA. 출시부터 프로덕션 등급.
미터링 + 정액 플랜, 무료 트라이얼, 일할 계산, 미납 처리 포함 Stripe Billing. Webhook → 권한 동기화, 앱 내 업그레이드 흐름, 관리자 포털.
향후 AI 기능(챗봇, 추천, 분석)을 위해 구조화된 이벤트 테이블. 준비되면 벡터 컬럼 추가. AI를 추가할 때 재작성 없음.
오류용 Sentry, 성능용 Datadog 또는 Vercel Analytics, OpenTelemetry 트레이스. CI는 테스트 + 타입 체크 실행, CD는 머지마다 스테이징, 태그마다 프로덕션 배포.
사고 대응 런북, 온콜 로테이션 가이드, 백업 + 복원 절차, 확장 가이드. 귀사 팀이 실제로 사용할 수 있는 인계 문서.
화이트보드 세션, 데이터 모델 설계, 범위 고정, 고정 수수료 견적. MVP 정의 + 비용 약속을 가지고 떠납니다.
멀티 테넌시, 인증, 결제, 배포 인프라. 나중에 모든 것을 쉽게 만드는 화려하지 않은 기반.
우선순위 순서로 핵심 기능. 주간 데모. 스코프된 MVP에 없는 것은 페이즈 2 백로그로.
프로덕션 출시, 모니터링 튜닝, 온콜 트레이닝, 서면 런북. 30일 출시 후 지원 옵션 포함.
산업 특화 워크플로 도구 — 청구, 프로젝트 관리, 컴플라이언스 대시보드. 일반 MVP 스코프: 약 10기능, 멀티 테넌트, 월 $99~$499 가격대.
워크플로 로직, 프롬프트 관리, 평가 프레임워크가 있는 LLM API 래퍼. 첫날부터 AI 준비 — 벡터 스토리지, 프롬프트 버전 관리, 관찰성.
제공자 + 고객 흐름, 평점, 에스크로, 페이아웃용 Stripe Connect가 있는 양면 마켓플레이스. 확장 전 매칭 품질 검증을 위한 린 MVP 스코프.
자사 운영을 위해 구축한 내부 도구를 제품화하는 기업. 외부 고객을 위해 아키텍처(멀티 테넌트, 결제, RBAC) 견고화.
KYC 인식 온보딩, 컴플라이언스 문서화, 기본 감사 추적. 규제 래퍼는 암호/핀테크 변호사와 페어링.
산업 특화 AI 에이전트(법무, 영업, 고객 성공)를 SaaS로 패키지화. RAG 기반, 평가 프레임워크, 토큰 또는 시트 청구.
8주 미만: 멀티 테넌시, 인증, 결제에서 나중에 후회할 단축이 발생. 14주 초과: MVP가 너무 큼 — 스코프를 줄여야 함. 프로덕션 등급 MVP 스코프의 스위트 스팟은 8~14주. 더 큰 프로젝트(3~6개월)는 완전히 출시된 MVP를 중간에 두는 페이즈 1 + 페이즈 2로 실행.
범위에 따라 USD 40K~120K. 1주 범위 산정 스프린트(USD 5K, 구축 진행 시 구축 비용에 크레딧) 후 고정 수수료 견적 제공. 오픈 엔드 시간 청구 없음, 처음부터 비용을 알 수 있음.
네. 최종 결제 시 전체 코드 소유권 이전. 표준 오픈소스 의존성, 일반적인 SaaS 스택 사용, 락인 회피. 재구축 없이 코드를 다른 벤더 또는 사내 팀으로 이전 가능.
네. MVP 엔게이지먼트의 약 40%가 증강 — 귀사 팀 + NKKTech 시니어 엔지니어 1~3명, 당사가 리드 또는 공동 리드. 귀사 팀은 당사가 사용하는 패턴에 대한 교육을 받아 MVP 이후 작업이 원활하게 계속됩니다.
MVP 스코프에 포함되지 않더라도 모든 SaaS MVP를 AI 기능을 염두에 두고 설계합니다: ML 학습 데이터용으로 구조화된 이벤트 테이블, 벡터 컬럼을 위한 스키마 여유, AI 추가 시 프롬프트/출력을 캡처하는 관찰성. 클라이언트의 약 70%가 6~12개월 내에 AI 기능을 추가합니다.
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