하나의 MCP 서버, 네 개의 클라이언트, 브라우저 탭에 열린 번역 앱은 제로

저는 6개월 동안 일본어 업무 이메일을 번역하면서, 각 이메일을 처리하기는 하지만 아무것도 배우지 못하고 있다는 사실을 깨달은 후 konid를 만들었습니다. 매번 똑같은 직역 결과만 나오고, 제가 너무 딱딱하게 말하고 있는지 아니면 너무 격식이 없는지 알 수 없었으며, 머릿속으로 발음을 제대로 읽었는지 확인할 수 있는 오디오도 없었습니다. konid가 다르게 수행하는 구체적인 기능은 다음과 같습니다. 쿼리당 세 가지 옵션을 반환하며, 이는 캐주얼(casual)에서 포멀(formal) 순으로 정렬되고, 각 레지스터(register)의 명칭과 그 사이의 문화적 뉘앙스 비교를 제공합니다. 단순히 "번역 결과는 이것입니다"가 아니라, "원어민이 이렇게 말할 수 있는 세 가지 방법이 있으며, 각각을 선택해야 하는 이유는 다음과 같습니다"에 가깝습니다. 오디오는 외부 API 키 없이 node-edge-tts를 통해 스피커로 재생됩니다. 여기서 제가 다루고 싶은 관점은 MCP 클라이언트 커버리지(coverage)입니다. 왜냐하면 이 부분이 가장 많은 작업이 필요했고, 제가 실제로 사용하는 방식에 있어 가장 중요하기 때문입니다. konid는 MCP 서버로 실행됩니다. 한 번만 설치하면 됩니다: claude mcp add konid-ai -- npx -y konid-ai. 이렇게 하면 Claude Code를 사용할 수 있습니다. 동일한 서버 설정이 Cursor, VS Code Copilot, Windsurf, Zed, 그리고 JetBrains의 각 MCP 설정에서도 작동합니다. 멀티 에이전트 워크스페이스인 Claude Cowork의 경우, 동일한 서버 프로세스를 가리키도록 설정하면 됩니다. ChatGPT의 경우, 개발자 모드(Developer mode)에서 호스팅된 엔드포인트를 직접 수용합니다: https://konid.fly.dev/mcp. 이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다. 저는 작업에 따라 Claude Code(코딩 세션), Claude Cowork(장기 연구), ChatGPT 사이를 전환하며 사용합니다. 이전에는 브라우저 탭으로 컨텍스트 스위칭(context-switching)을 하여 텍스트를 붙여넣고, 평이한 답변을 얻은 뒤, 탭을 닫아야 했습니다. 이제는 제가 이미 작업하고 있는 곳 어디에서나 동일한 도구를 사용할 수 있습니다. 언어 코치는 움직이지 않습니다. 제가 움직일 뿐입니다. 저는 Mandarin(중국어), Japanese(일본어), Korean(한국어), Arabic(아랍어), Spanish(스페인어), French(프랑스어), Hindi(힌디어)를 포함한 13개 이상의 언어를 대상으로 테스트했습니다. 레지스터(register)의 구분은 이를 가장 명시적으로 공식화하는 언어들, 즉 일본어의 경어(keigo) 단계, 한국어의 높임말 스타일, 아랍어의 격식체(formal) 대 구어체(colloquial)에서 가장 뚜렷하지만, 캐주얼 대 포멀의 구분이 있는 스페인어와 프랑스어에서도 유용합니다.

관계에 따라 격식체(formal)의 느낌이 달라집니다. MIT 라이선스입니다. 소스 코드 및 전체 설정 문서는 https://github.com/robertnowell/konid-language-learning 에서 확인할 수 있습니다.