MCP 도구 카탈로그: 에이전트가 수행할 수 있는 모든 것

플러그인 화면이 아닌 하나의 카탈로그

MCP 서버는 엔진 API를 감싸는 가벼운 프로토콜 어댑터입니다. 자체적으로 기능을 다시 구현하지 않으며, 이미 대시보드, CLI 및 자체 AI 어시스턴트를 구동하고 있는 액션 카탈로그를 그대로 노출합니다. 이로부터 세 가지 결과가 도출되며, 그것이 전체 디자인의 전부입니다.

12개 카테고리

지정된 카탈로그입니다. 그 안의 모든 도구는 연결된 ID의 권한 범위(scope)에 의해 제어됩니다. 즉, 에이전트는 해당 ID가 이미 수행할 수 있는 작업만 접근할 수 있습니다.

리소스 및 프롬프트: 작업 전 맥락

도구는 세 가지 MCP 프리미티브 중 하나일 뿐입니다. 나머지 두 가지는 에이전트가 맹목적으로 행동하는 것을 막아주며, 카탈로그 자체만큼이나 중요합니다.

실질적인 효과는 훌륭한 에이전트 세션이 엔지니어의 세션과 유사해진다는 것입니다. 로그를 읽고, 설정을 읽고, 지표를 확인하고, 가설을 세운 다음, 한 가지를 실행하고 다시 확인하는 것입니다. 카탈로그는 단일 연결로 이를 가능하게 합니다.

당신의 모델, 당신의 키

이 카탈로그는 모델에 구애받지 않습니다. MCP는 커넥터일 뿐이며, 어떤 모델을 구동할지, 토큰 비용을 누가 지불할지는 전적으로 귀하의 선택입니다.

• 사용자 지정 키 사용 — Anthropic, Google, OpenAI 또는 이미지 생성 자격 증명은 Vault 자격 증명 저장소에 안전하게 보관되며, AI 비용은 제공업체에 직접 지불합니다.
• 모델 레지스트리는 코드가 아니라 데이터입니다. 제공자, 모델 및 기능은 관리자가 수정할 수 있는 자동 동기화 목록이므로, 당사의 릴리스를 기다리지 않고도 새 모델을 선택할 수 있습니다.
• 모든 추론 및 임베딩 호출은 AI 게이트웨이를 거치며, 게이트웨이는 처리 과정에서 캐싱, 제공업체 대체, 속도 제한 및 비용 분석을 처리합니다.
• 동일한 기반이 AI 자동화를 구동합니다. 자동 블로그, 이미지 생성, 대체 텍스트, SEO 재작성 등 예약형 레시피를 활용하며, 게시 전 선택적으로 사람의 승인을 거칠 수 있습니다.
• 여기 있는 그 어떤 기능도 저희 전용 어시스턴트에만 국한되지 않습니다. 대시보드 내 AI, 웹 코드 편집기, CLI 및 외부 에이전트 모두 동일한 API와 액션 카탈로그를 공유합니다.

극한의 성능을 발휘하도록 제작됨

에이전트 카탈로그는 다른 사람들이 몰려들 때도 대화 속도로 응답해야만 가치가 있습니다. MCP 서버는 처음부터 이를 위해 설계되었습니다.

서버는 로드 밸런서 뒤에서 수평 확장되며 부하에 따라 자동 확장되므로, 다수의 고객이 동시에 에이전트를 구동해도 직렬 병목 현상이 발생하지 않습니다. 작업 대기열 뒤에 대기하는 일 없이 액션이 실시간 스트리밍됩니다. MCP는 백그라운드가 아닌 대화형 경로이며 인위적인 응답 상한선이 없습니다.

비동기 I/O와 커넥션 풀링이 전반에 걸쳐 적용되어 있으며, AI 게이트웨이는 프로바이더 키 전반에 걸쳐 로드 밸런싱을 수행하고, 프로바이더가 요청을 제한할 경우 백오프 및 페일오버를 작동시킵니다. 장기 실행 플랫폼 작업은 여전히 내부적으로 안정적이고 재시도 가능한 워크숍으로 실행되지만, 에이전트가 응답을 받기 위해 대기열에서 기다려야 하는 일은 결코 없습니다.

배포 경로는 나중에 덧붙인 기능이 아닌 핵심 기능입니다. GitHub 또는 GitLab 저장소를 연결하고 푸시, 배포, 롤백을 수행할 수 있으며, 이 모든 작업은 대시보드가 사용하는 것과 동일한 CD 파이프라인 위에서 에이전트를 통해 제어할 수 있습니다. 직접 파일 편집과 배포도 동일한 방식으로 작동합니다.

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