MCP, Skills, Plugins를 어떻게 구분할까
외부 도구 연결, 재사용 절차, 배포 묶음을 MCP·Skills·Plugins로 나누고 함께 구성하는 기준을 정리합니다.
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외부 도구 연결, 재사용 절차, 배포 묶음을 MCP·Skills·Plugins로 나누고 함께 구성하는 기준을 정리합니다.
Plugin Directory에서 외부 앱을 연결할 때 기능, OAuth 접근, 승인 단계, workspace 제어를 분리해 확인하는 방법입니다.
앱을 연결하기 전
1. 필요한 기능을 하나만 고른다. 예: Drive에서 문서 검색
2. Plugin Directory에서 포함된 app, 연결 조건, 약관·privacy policy를 확인한다.
3. OAuth 또는 계정 연결에서 허용할 범위를 검토한다.
4. 처음에는 읽기·검색 결과를 원본에서 대조한다.
5. write action은 대상·변경 내용·승인을 분리해서 요청한다.Custom GPT가 외부 API를 사용할 때 OpenAPI schema, 인증 방식, workspace domain 제한, 읽기·쓰기 action 검증을 설정하는 방법입니다.
1. 목적: "주문 상태 조회"처럼 한 행동으로 좁힌다.
2. schema: 서버, endpoint, parameter, operationId, response를 OpenAPI JSON/YAML로 정의한다.
3. auth: None / API key / OAuth 중 API의 실제 접근 모델에 맞게 고른다.
4. policy: workspace의 action domain allowlist와 GPT 권한을 확인한다.
5. Preview: 정상 입력, 없는 ID, 권한 없음, 시간 초과를 테스트한다.
6. 확장: 변경·삭제 action은 조회 action과 분리하고 재승인 흐름을 검토한다.프롬프트와 Skill을 넘어 역할, 실행 순서, 상태, 검증과 재시도를 묶는 Agent Harness의 경계를 정리합니다.
Prompt -> 이번 요청에서 무엇을 할지 지시
Skill -> 반복해서 불러 쓸 절차와 판단 기준
MCP -> 외부 도구와 데이터를 호출하는 연결
Harness -> 역할, 순서, 상태, 산출물, 검증, 재시도를 함께 운영CoplayDev의 MCP server와 Unity Editor package를 연결해 AI가 scene, asset, script와 test를 다루게 하는 커뮤니티 도구를 소개합니다.
연결: MCP client -> Python MCP server -> WebSocket -> Unity Editor C# package
작업: scene·GameObject / asset·prefab·material / C# script / test·build
선택: Codex, Claude 같은 MCP client에서 Unity Editor를 직접 조회·수정할 때
요구 환경: 현재 문서 기준 Unity 2021.3~6.x, Python 3.10+, uvClaude Code에서 MCP 서버를 연결할 때 저장 범위, 승인 방식, 인증과 상태 확인 절차를 정리합니다.
# 현재 프로젝트에 개인적으로 추가한다.
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp
# 설정 기록이 아니라 실제 상태를 확인한다.
claude mcp list
claude mcp get sentry
# OAuth 서버라면 인증한다.
claude mcp login sentryClaude의 remote MCP custom connector를 연결할 때 실행 위치, 네트워크 도달성, OAuth 권한, tool 신뢰 경계를 빠르게 확인합니다.
연결 전
server 출처와 URL -> OAuth scope -> tool별 read/write 성격 -> 데이터가 나가는 위치
연결 후
실제 계정 -> 노출된 tool 목록 -> 작은 읽기 요청 -> write action 승인 범위Claude에서 Gmail, Google Calendar, Google Drive를 연결할 때 도구별 작업 범위, 승인, 프로젝트 자료 사용 방식을 정리합니다.
정확한 요청 순서
1. 도구를 지정한다: "Gmail에서", "Calendar에서", "Drive의 ... 문서에서"
2. 범위를 준다: 기간, 사람, 문서 URL, 제외할 자료
3. Claude가 제안한 읽기·변경 작업을 승인한다
4. 응답의 인용과 원본 링크를 열어 핵심 사실을 확인한다Agent SDK에서 MCP 서버, 도구 승인, 서버 자체 권한을 분리해 안전하게 연결하는 기준을 정리합니다.
mcpServers 또는 .mcp.json
-> mcp__<server>__<tool> 이름으로 도구 발견
-> allowedTools: 지정 도구 자동 승인
-> permissionMode: dontAsk면 미승인 도구 거부
-> MCP 서버 token / role: 실제 외부 권한 제한Claude Code skill을 반복 작업 절차로 만들고, built-in command·자동 호출·shell 전처리·side effect를 구분하는 기준입니다.
.claude/skills/release-check/SKILL.md
-> /release-check
CLAUDE.md
-> "커밋 전 npm test를 실행한다."Claude Code의 bundled skill과 `/run`, `/verify`, `/run-skill-generator`를 실행 검증 흐름에 연결하는 방법을 정리합니다.
코드 변경
-> test / type check: 빠른 회귀 확인
-> /run: 실행 중인 앱을 직접 확인
-> /verify: 기대한 사용자 결과를 관찰해 확인
실행법을 자주 추론하지 못함
-> /run-skill-generator
-> .claude/skills/run-<name>/에 실행 레시피 기록Claude Code hooks의 이벤트, matcher, stdin JSON, 차단 결정을 실제 자동화와 보호 규칙에 연결하는 방법을 정리합니다.
도구 호출 전 -> PreToolUse -> allow / deny / ask / defer
도구 성공 뒤 -> PostToolUse -> formatter, lint, 추가 맥락
도구 실패 뒤 -> PostToolUseFailure -> 실패 기록, 복구 안내
응답 종료 전 -> Stop -> 완료 조건 재검사Codex Hook이 실행되는 lifecycle 지점, 승인 요청을 처리하는 JSON 계약, 이미 실행된 동작을 되돌릴 수 없는 경계를 정리합니다.
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "Bash",
"hooks": [{
"type": "command",
"command": "./.codex/hooks/check-command.sh"
}]
}]
}
}Claude Code GitHub Action을 댓글 호출·이벤트 자동화·PR 리뷰에 연결할 때 runner, 인증, GitHub 권한, 신뢰되지 않은 입력 경계를 정리합니다.
GitHub event / comment
-> GitHub Actions runner에서 workflow 시작
-> action이 repository, prompt, token, Claude 인증을 사용
-> comment / review / branch 변경 결과 생성
-> 사람이 diff, CI, 권한, merge를 검토코딩 에이전트의 성급한 가정, 과잉 구현과 불필요한 변경을 줄이기 위한 커뮤니티 지침 묶음을 소개합니다.
핵심 원칙: 구현 전 사고 / 단순함 / 필요한 부분만 변경 / 검증 가능한 목표
적용 대상: Claude Code Plugin, CLAUDE.md, Cursor rule, Agent Skill
성격: Andrej Karpathy의 관찰을 재구성한 커뮤니티 프로젝트
선택: 에이전트의 성급한 가정, 과잉 구현과 관계없는 수정이 반복될 때AI가 만드는 화면의 레이아웃, 타이포그래피, 간격과 움직임에 더 구체적인 디자인 판단을 주는 Skill 묶음을 소개합니다.
주요 범위: 레이아웃 / 타이포그래피 / 간격 / 모션 / 기존 UI 재설계
사용 방식: 필요한 Skill만 설치하거나 SKILL.md 지침을 직접 제공
적합한 작업: 새 화면 구현, 기존 화면 감사, 이미지 기반 구현제품 종류에 맞는 UI 스타일, 색, 타이포그래피, UX 규칙과 기술 스택 지침을 검색하는 디자인 Skill을 소개합니다.
강점: 많은 디자인 후보를 같은 기준으로 검색하고 설계안으로 묶기
출력: 패턴 + 스타일 + 색 + 타이포그래피 + UX·접근성 점검
적합한 작업: 디자인 시스템 초안, 대시보드·앱·웹의 방향 탐색새 코드를 쓰기 전에 삭제, 재사용, 표준 기능과 기존 의존성을 먼저 검토하게 하는 코딩 에이전트 확장을 소개합니다.
판단 순서: 만들지 않기 -> 기존 코드 재사용 -> 표준·플랫폼 기능 -> 기존 의존성 -> 최소 구현
제공 형태: AGENTS.md, Skills, Plugins, Hooks, MCP 등 클라이언트별 어댑터
보존 대상: 보안, 데이터 손실 방지, 접근성 같은 필수 경계
선택: 작은 요구마다 의존성, 래퍼와 새 추상화가 계속 늘어날 때AI가 만든 한국어 초안에서 번역투, 기계적인 구조와 과도한 관용구를 찾아 원문의 의미와 장르를 유지하며 윤문하는 Skill을 소개합니다.
입력: 한국어 초안 또는 Markdown·텍스트 파일
보존: 사실·주장·수치·고유명사·직접 인용 / 원문의 장르와 격식
조정: 번역투 / 영어 용어 과다 / 기계적 목록 / 접속사·피동태·완곡 표현 남용
Claude Code: Plugin 설치, 글 상태에 따라 처리 강도 자동 선택
Codex CLI: humanize-korean Skill의 단일 호출 경로 사용
선택: 내용은 유지하면서 한국어 문장 리듬과 표현만 다듬을 때원고 윤문, 글 작성 전체 과정, 장편 서사 관리 중 필요한 범위에 따라 Better Writing, Great Writer, Story Skills를 고르는 기준을 정리합니다.
커뮤니티 unity-cli와 Unity Connector로 셸에서 Unity Editor 상태를 조회·제어하는 범위와 안전한 자동화 흐름을 정리합니다.
# 연결과 상태를 먼저 확인한다.
unity-cli status
unity-cli console --type error,warning,log
# 상태 변경은 완료를 기다리고, 결과를 다시 읽는다.
unity-cli editor play --wait
unity-cli test --mode EditMode
unity-cli console --type error,warningGraphify 그래프에서 구조를 먼저 확인하고, query·path·explain으로 근거를 좁힌 뒤 원본으로 검증하는 작업 흐름을 정리합니다.
질문이 "이 저장소에서 X가 어디와 연결되는가"일 때
1. graphify-out/GRAPH_REPORT.md -> 규모, 큰 허브, 커뮤니티 확인
2. graphify query "X의 흐름" -> 넓은 관련 맥락
3. graphify path "A" "B" -> 두 개념 사이의 연결 경로
4. graphify explain "X" -> 그래프 노드의 짧은 해설
5. source_location과 원본 파일 -> 구현 사실 최종 확인로그인된 Chrome 프로필과 열린 탭을 Codex 작업에 연결할 때 설치, 사이트 승인, 브라우징 데이터 경계를 정리합니다.
공개 페이지·localhost 확인 -> built-in Browser
현재 Chrome의 로그인 세션·열린 탭 -> Chrome extension
화면만 대화에 첨부 -> Appshots
Chrome extension은 Chrome 전용이다. 다른 Chromium 브라우저는 대상이 아니다.웹툰 한 회차의 조사, 시나리오, 패널 제작, 검증과 조립을 여러 Claude Code 에이전트로 연결한 Harness 사례를 소개합니다.
트렌드 조사 -> 기획 종합 -> 시나리오와 대사 -> 캐릭터 기준 이미지
-> 패널 병렬 생성 -> 기준 미달 재생성 -> 세로 스크롤 조립여러 모델, Skill, 메모리, MCP, 자동화와 메시징 채널을 하나의 실행 환경으로 묶는 Nous Research의 에이전트를 소개합니다.
실행 표면: CLI·TUI / 데스크톱 / 웹 대시보드 / 메시징 gateway
확장 표면: Skills / MCP / Plugins / custom tools / webhooks / cron
상태 관리: 세션 검색 / 지속 메모리 / profile별 격리
모델 연결: 여러 API provider와 자체 endpoint
선택: 한 에이전트를 여러 모델, 기기와 메시징 채널에서 이어서 운영할 때