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MCP 호환 클라이언트를 Guance에 연결
문서화된 Endpoint와 인증을 설정하고 연결과 도구 카탈로그를 확인한 뒤 운영 작업을 맡기세요.
Guance MCP Server의 역할
지원되는 Guance 기능을 권한 기반 클라이언트용 구조화 MCP 도구로 제공
Server는 표준 도구 인터페이스를 제공하지만 무제한 플랫폼 접근을 허용하거나 Agent 결론을 자동으로 정확하게 만들지는 않습니다. 도구 표시는 API Key 권한을 따르고 쓰기 도구는 리소스를 변경할 수 있습니다. 각 워크플로에서 도구, 입력, 반환 근거, 승인 경계를 검토하세요.
문서화된 MCP Transport를 지원하는 클라이언트 연결
클라이언트에서 Endpoint, 인증, 도구 승인 동작을 설정하세요. 클라이언트별 필드와 기능은 다를 수 있으므로 최신 Guance 및 클라이언트 문서를 확인하세요.
Trae
Cursor
Windsurf
Claude Desktop
VS Code
CodexMCP 연동에서 통제해야 할 사항
현재 컨텍스트 부족: 어시스턴트는 대화 텍스트만으로 실제 시스템 상태를 검증할 수 없습니다.
과도한 자격 증명: 권한이 너무 넓은 연결은 작업 범위를 벗어난 데이터나 작업을 노출할 수 있습니다.
불투명한 도구 사용: 선택한 도구, 매개변수, 결과가 숨겨지면 결론을 검토하기 어렵습니다.
쓰기 위험: Agent가 승인 없이 관리 도구를 실행하면 워크스페이스 리소스가 변경될 수 있습니다.
Guance가 제공하는 도구 경로
구조화된 도구: MCP는 호환 클라이언트가 확인할 수 있는 설명과 입력 Schema를 제공합니다.
자격 증명 경계: Guance 도구 표시와 결과는 설정된 API Key 권한을 따릅니다.
근거 경로: 쿼리가 반환한 데이터를 모델의 설명과 분리해 검토할 수 있습니다.
승인 제어: 쓰기 도구나 민감한 워크플로가 실행되기 전에 확인을 요구할 수 있습니다.
연결부터 근거 기반 조사까지
관련 AI 및 옵저버빌리티 기능
Guance MCP Server 자주 묻는 질문
Guance MCP Server란 무엇인가요?
Guance OWL MCP Server는 Model Context Protocol을 통해 지원되는 AI 클라이언트에 Guance 도구를 제공하여 구조화된 도구 호출로 옵저버빌리티 컨텍스트나 지원 작업을 요청할 수 있게 합니다.
데이터 접근과 쓰기 작업은 어떻게 통제하나요?
표시되는 도구, 접근 가능한 리소스, 실행 결과는 설정된 API Key 권한을 따릅니다. 쓰기 도구는 워크스페이스 리소스를 변경할 수 있으므로 Guance는 Agent와 MCP 클라이언트 워크플로에 수동 확인 또는 승인 메커니즘을 설정하도록 권장합니다.
MCP Server와 OWL CLI는 언제 각각 사용해야 하나요?
MCP 호환 AI 클라이언트가 Guance 도구를 직접 탐색하고 호출해야 하면 MCP Server를, 터미널·스크립트·명령 중심 Agent 워크플로에는 OWL CLI를 사용하세요. 둘 다 같은 Guance 도구 중심 기능 계층을 사용합니다.
구현 가이드
LLM 호출, Token 사용량, Trace 컨텍스트 관측하기
모델 요청, 지연 시간, 오류, Token 사용량, 워크플로 Span을 하나의 조사 흐름에서 확인합니다.
AI Agent 실행을 운영 검토가 가능한 기록으로 만들기
Agent Session, Trace, 도구 호출, 실행 컨텍스트를 기록하고 모델 출력만을 근거로 취급하지 않는 운영 방식을 설계합니다.
엔지니어링과 AI Agent 워크플로에서 OWL CLI 사용하기
사용 가능한 도구 카탈로그를 동기화하고 Schema를 검토한 뒤 권한이 부여된 Guance 도구를 터미널에서 실행합니다.
MCP 클라이언트를 권한이 부여된 Guance 도구에 연결하기
MCP 연결과 인증을 설정하고 클라이언트에 노출되는 도구를 검토합니다.