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GitHub요약2026. 05. 20. 01:33

askbudi/roundtable

요약

Roundtable AI는 사용자의 기본 AI 어시스턴트가 Gemini, Claude, Codex, Cursor와 같은 특화된 모델에 작업을 위임할 수 있도록 돕는 로컬 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. IDE 내에서 여러 AI 에이전트를 병렬로 실행하여 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하며, 에이전트 간 문맥 공유를 통해 효율적인 워크플로우를 제공합니다.

핵심 포인트

  • MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 다양한 AI 모델을 하나의 인터페이스로 통합
  • Gemini(분석), Claude(추론), Codex(구현) 등 각 모델의 강점에 맞춘 작업 분배 가능
  • 하위 에이전트 간 프로젝트 문맥 공유 및 병렬 실행을 통한 작업 속도 향상
  • 기존 CLI 도구 및 API 구독을 그대로 사용하여 추가 비용 없이 활용 가능
  • Claude Code, Cursor, VS Code 등 26개 이상의 IDE 지원

AI 모델 간에 복사하여 붙여넣는 작업을 중단하세요. Roundtable AI는 사용자의 기본 AI 어시스턴트가 Gemini, Claude, Codex, Cursor와 같은 특화된 모델에 작업을 위임할 수 있도록 해주는 로컬 MCP (Model Context Protocol) 서버입니다. IDE에서 직접 복잡한 엔지니어링 문제를 병렬로 해결하세요.

주요 기능:

문맥 연속성 (Context Continuity): 모든 하위 에이전트(sub-agents) 간에 프로젝트 문맥 공유
병렬 실행 (Parallel Execution): 모든 에이전트가 동시에 작업 수행
모델 특화 (Model Specialization): 각 작업에 적합한 AI 사용 (Gemini의 1M 컨텍스트, Claude의 추론, Codex의 구현 능력)
제로 마크업 (Zero Markup): 기존의 CLI 도구 및 API 구독 활용
26개 이상의 IDE 지원: Claude Code, Cursor, VS Code, JetBrains 등과 연동 가능

  • 빠른 시작 (Quick Start)
  • Roundtable AI란 무엇인가
  • 기술 아키텍처 (Technical Architecture)
  • 멀티 에이전트(Multi-Agent) vs 단일 AI (Single AI) 비교
  • 실제 활용 사례
  • 설치 (Installation)
  • IDE 통합 (IDE Integration)
  • 고급 설정 (Advanced Configuration)
  • 기여하기 (Contributing)
  • 라이선스 (License)
# Roundtable AI 설치
pip install roundtable-ai
# 사용 가능한 AI 도구 확인
...

Claude Code를 위한 한 줄 명령어:

claude mcp add roundtable-ai -- roundtable-ai --agents gemini,claude,codex,cursor

IDE에서 이 멀티 에이전트 프롬프트를 시도해 보세요:

사용자 대시보드가 기업 고객들에게 간헐적으로 느리게 작동합니다.
Gemini SubAgent를 사용하여 React 컴포넌트의 프론트엔드 성능 문제, 특히 비용이 많이 드는 재렌더링(re-renders)과 비효율적인 데이터 페칭(data fetching)을 분석하세요.
Codex SubAgent를 사용하여 백엔드 API 엔드포인트의 N+1 쿼리 및 데이터베이스 병목 현상을 조사하세요.
...

Roundtable AI는 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하기 위해 특화된 AI 하위 에이전트들을 조정하는 로컬 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 서로 다른 AI 도구 사이를 수동으로 전환하는 대신, IDE의 단일 프롬프트에서 작업을 위임하면 Roundtable이 조정, 문맥 공유 및 응답 합성을 관리합니다.

문맥 연속성 (Context Continuity): 기본 에이전트가 모든 하위 에이전트에게 공유된 풍부한 문맥을 제공합니다. 병렬 실행 (Parallel Execution): 모든 에이전트가 동시에 작동하여 대기 시간을 획기적으로 줄입니다. 모델 전문화 (Model Specialization): 각 작업에 적합한 AI를 사용합니다 - 분석을 위한 Gemini의 1M 문맥, 논리를 위한 Claude의 추론, 구현을 위한 Codex. 추가 비용 없음 (No Extra Cost): 마진 없이 귀하의 기존 CLI 도구와 API 구독을 사용합니다. 단일 인터페이스 (Single Interface): 하나의 프롬프트, 여러 개의 전문화된 응답, 자동으로 합성됨.

+----------------------------------+
| 귀하의 IDE (VS Code, Cursor 등) |
| (기본 AI 어시스턴트) |
...

문맥 연속성 (Context Continuity): 초기 프롬프트와 관련 파일/프로젝트 문맥이 기본 에이전트에 의해 패키징됩니다. MCP 서버는 이 "문맥 번들 (context bundle)"을 각 하위 에이전트에게 전달하여, 수동으로 복사하여 붙여넣는 과정 없이 모든 참여자가 동일한 근거 정보 (ground truth)를 가질 수 있도록 보장합니다. -
모델 전문화 (Model Specialization): 작업에 적합한 모델을 사용하십시오. 코드베이스 분석을 위한 Gemini의 1M 문맥, 논리 및 구현을 위한 Claude의 추론, 코드 생성 및 리뷰를 위한 Codex의 숙련도를 하나의 워크플로에서 모두 활용할 수 있습니다. -
추가 비용 없음 (No Extra Cost): Roundtable은 귀하가 이미 설치하고 구성한 CLI 도구를 호출합니다. 귀하의 기존 API 키와 구독을 사용합니다. 저희는 어떠한 마진도 추가하지 않습니다. 비용은 귀하가 도구를 수동으로 실행할 때 지불하는 것과 정확히 일치합니다.

수동 문맥 전환 (context-switching)은 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 심층적인 분석을 방해하기 때문입니다.

  • 서로 다른 AI 채팅 간에 코드와 문맥을 수동으로 복사하여 붙여넣음

  • 각 에이전트가 다른 대화나 파일을 인지하지 못한 채 새로 시작함

  • 다음 작업을 시작하기 전에 한 에이전트가 끝날 때까지 기다려야 함

  • 서로 다르거나 종종 충돌하는 조언들을 병합하는 책임을 사용자가 직접 짐

  • 오래된 코드나 잘못된 문맥을 붙여넣을 위험이 높음

  • IDE 내의 단일 프롬프트(prompt)로부터 작업 위임 (Delegate tasks)

  • 기본 에이전트 (primary agent)가 모든 하위 에이전트 (sub-agents)에게 공유된 풍부한 문맥 (context)을 제공

  • 모든 에이전트가 병렬로 작동하여 대기 시간을 획기적으로 단축

  • 최종 출력물은 각 모델로부터 얻은 최선의 통찰 (insights)을 자동으로 합성

  • 전체 워크플로우는 단일하고, 결정론적 (deterministic)이며, 반복 가능한 명령임

각 예시에는 실제 코드, 로그, 그리고 전문화된 하위 에이전트 (sub-agents)에 대한 명시적인 위임이 포함되어 있습니다. 블록 전체를 복사하여 IDE 어시스턴트에 붙여넣으세요.

  • 멀티 스택 디버깅 (Multi-Stack Debugging) — 운영 이슈를 위한 가상 워룸 (Virtual War Room)
중요한 운영 (production) 이슈를 디버깅하고 있습니다. 사용자가 "데이터 로드 실패" 메시지를 보고 있습니다.
다음은 브라우저 콘솔 (browser console) 출력 내용입니다:
```json
{
"timestamp": "2024-09-24T10:05:21.123Z",
"level": "error",
"message": "API request failed for /api/v1/user/profile",
"error": {
"status": 500,
"statusText": "Internal Server Error"
}
}

다음은 백엔드 서버 로그입니다:

ERROR: Exception in ASGI application
File "/app/services/user_service.py", line 42, in get_user_profile
user_data = await db.fetch_one(query)
ValueError: Database connection is not available

Gemini SubAgent를 사용하여 양쪽 스택의 로그를 분석하고, 이벤트를 상관 분석 (correlate)하여 근본 원인 (root cause)에 대한 가설을 세우세요. Codex SubAgent를 사용하여 Python 백엔드 트레이스백 (traceback)을 분석하고 데이터베이스 연결 오류에 대한 구체적인 코드 수정안을 제안하세요. Claude SubAgent를 사용하여 프론트엔드 에러 핸들링 (error handling)을 검토하고 더 탄력적인 (resilient) 패턴을 권장하세요. Cursor SubAgent를 사용하여 코드베이스 내에서 유사한 데이터베이스 연결 문제를 일으킬 수 있는 다른 파일들을 검색하세요.

...


2) 성능 최적화 (Performance Optimization) — API 지연 시간 (Latency) 및 데이터베이스 쿼리 튜닝 (Database Query Tuning)
```markdown
우리의 결제 (checkout) API p95 지연 시간 (latency)이 220ms에서 780ms로 증가했습니다. 최적화 전략이 필요합니다.
PostgreSQL 느린 쿼리 로그 (slow query log):
```sql
-- Duration: 2455.112 ms
SELECT c.name, COUNT(o.id) AS total_orders, SUM(p.amount) AS revenue
FROM companies c, orders o, payments p
WHERE c.id = o.company_id
AND o.id = p.order_id
AND c.region = 'North America'
GROUP BY c.name
ORDER BY revenue DESC;

EXPLAIN ANALYZE 결과:

Seq Scan on orders (cost=0.00..52000.00 rows=100000)
Filter: (status = 'completed')
Rows Removed by Filter: 134,201

프로파일링 (profiling)을 통한 Node.js 핫스팟 (hotspot):

// CPU 시간의 40%
orders.map(o => ({ ...o, json: JSON.stringify(o) }));
// N+1 쿼리 문제 (N+1 query problem)
for (const id of orderIds) {
await fetchInventory(id);
}

Claude SubAgent를 사용하여 EXPLAIN 실행 계획 (plan)을 분석하고 쿼리가 느린 이유를 식별하세요. Codex SubAgent를 사용하여 적절한 JOIN을 사용하여 SQL을 재작성하고 인덱스 (indexes)를 제안하세요. Gemini SubAgent를 사용하여 배치 페칭 (batch fetching)으로 N+1 쿼리 문제를 해결하세요. Cursor SubAgent를 사용하여 핫 코드 경로 (hot code paths) 내의 모든 JSON.stringify 인스턴스를 찾으세요.

...

## 설치 (Installation)
### pip 사용 (표준)
```bash
pip install roundtable-ai

uvx roundtable-ai@latest

Roundtable AI는 26개 이상의 MCP 호환 클라이언트를 지원합니다. 다음은 상위 7개입니다:

pip 사용 시:

claude mcp add roundtable-ai -- roundtable-ai --agents gemini,claude,codex,cursor

UVX 사용 시:

claude mcp add roundtable-ai -- uvx roundtable-ai@latest --agents gemini,claude,codex,cursor

원클릭 설치 (One-Click Install):

또는 다음 직접 링크를 사용하세요:

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=roundtable-ai&config=eyJ0eXBlIjoic3RkaW8iLCJjb21tYW5kIjoidXZ4IiwiYXJncyI6WyJyb3VuZHRhYmxlLWFpQGxhdGVzdCJdLCJlbnYiOnsiQ0xJX01DUF9TVUJBR0VOVFMiOiJjb2RleCxjbGF1ZGUsY3Vyc29yLGdlbWluaSJ9fQo=

수동 설치 (Manual Installation):

파일 (File): .cursor/mcp.json

pip 사용 시:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

UVX 사용 시:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

UVX 사용 시:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...
}

pip 사용 시:

{ 
"mcp.servers": {
"roundtable-ai": {
...
}

UVX 사용 시:

{ 
"mcp.servers": {
"roundtable-ai": {
...
}

파일: ~/.codex/config.toml

pip 사용 시:

# 중요: 최상위 키는 'mcp_servers'이며 'mcpServers'가 아닙니다.
[mcp_servers.roundtable-ai]
command = "roundtable-ai"
...

UVX 사용 시:

# 중요: 최상위 키는 'mcp_servers'이며 'mcpServers'가 아닙니다.
[mcp_servers.roundtable-ai]
command = "uvx"
...

파일: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

pip 사용 시:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

UVX 사용 시:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

파일: ~/.gemini/settings.json

pip 사용 시:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

UVX 사용 시:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

Roundtable AI는 26개 이상의 다양한 IDE 및 AI 코딩 도구와 통합됩니다:

설정 경로: Settings > Tools > AI Assistant > Model Context Protocol (MCP)

{
"name": "roundtable-ai",
"command": "roundtable-ai",
...

{
"github.copilot.mcp.servers": {
"roundtable-ai": {
...

JetBrains AI Assistant - IntelliJ, PyCharm, WebStorm 등.

설정 경로: Settings > Tools > AI Assistant > Model Context Protocol (MCP)

새 서버 추가: '+'를 클릭하여 새 MCP 서버를 추가합니다.
구성: { "name": "roundtable-ai", "command": "roundtable-ai", "transport": "stdio", "env": { "CLI_MCP_SUBAGENTS": "codex,claude,cursor,gemini", } }

적용 및 재시작: 설정을 적용하고 IDE를 재시작합니다.

Visual Studio 2022 - Microsoft의 플래그십 IDE

프로젝트 루트에 mcp_config.json을 생성하세요:

{
"servers": {
"roundtable-ai": {
...

대안: Extensions > Manage Extensions에서

Zed - 고성능 코드 에디터 (High-Performance Code Editor)

settings.json에 추가

(Cmd/Ctrl + ,):

{
"context_servers": {
"roundtable-ai": {
...

확장 프로그램 대안 (Extension Alternative): Zed Extensions에서 "Roundtable AI" 검색

Gemini CLI - Google의 Gemini 명령줄 인터페이스 (Command-Line Interface)

~/.gemini/settings.json 편집

:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

Rovo Dev CLI - Atlassian의 개발용 CLI (Development CLI)

rovo config 명령어를 통해 설정

# MCP 서버 추가
rovo mcp add roundtable-ai roundtable-ai
# 확인
...

~/.rovo/config.json에서 수동 설정 (Manual configuration)

:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

Amazon Q Developer CLI - Amazon의 AI 개발 어시스턴트 (AI Development Assistant)

~/.aws/q-developer/config.json에서 설정 편집

:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

Crush - 터미널 기반 AI 어시스턴트 (Terminal-Based AI Assistant)

프로젝트 내의 crush.json 생성 또는 편집:

{
"mcp": {
"roundtable-ai": {
...

Warp - AI 기반 터미널 (AI-Powered Terminal)

Warp 설정을 통해 구성:

설정 열기 (Open Settings): Cmd/Ctrl + ,
이동 (Navigate to): Features > AI > MCP Servers
서버 추가 (Add Server): { "name": "roundtable-ai", "command": "roundtable-ai", "env": { "CLI_MCP_SUBAGENTS": "codex,claude,cursor,gemini" } }

Claude Desktop - Anthropic의 데스크톱 애플리케이션 (Desktop Application)

~/.config/claude_desktop_config.json 편집

:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

Cline - AI 어시스턴트 확장 프로그램 (AI Assistant Extension)

원클릭 설치 (One-Click Install):

  • Cline MCP Server Marketplace 열기
  • "Roundtable AI" 검색
  • "Install" 클릭

수동 설정 (Manual Configuration) (cline_mcp_settings.json):

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

BoltAI - AI 어시스턴트 애플리케이션 (AI Assistant Application)

BoltAI 설정 열기 (Open BoltAI Settings)
이동 (Navigate to): Plugins > MCP Servers
새 서버 추가 (Add New Server):

  • 이름 (Name):
    roundtable-ai

  • 명령어 (Command):
    roundtable-ai

  • 환경 변수 (Environment Variables):
    CLI_MCP_SUBAGENTS=codex,claude,cursor,gemini

  • 이름 (Name):

Perplexity Desktop - AI 검색 및 리서치 어시스턴트 (AI Search and Research Assistant)

Perplexity 설정에서 구성:

{
"mcpConfig": {
"servers": {
...

Qodo Gen - AI 코드 생성 및 분석 도구

Qodo Gen 설정에 추가:

{
"mcp_servers": {
"roundtable-ai": {
...

Opencode - 오픈 소스 AI 코드 에디터

opencode_config.json에 추가:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

OpenAI Codex - OpenAI의 코드 생성 모델 인터페이스

config.toml 편집:

[mcp_servers.roundtable-ai]
command = "roundtable-ai"
env = { CLI_MCP_SUBAGENTS = "codex,claude,cursor,gemini" }

Kiro - AI 개발 어시스턴트

~/.kiro/config.json에 설정:

{
"mcpServers": {
"roundtable-ai": {
...

Trae - AI 개발 환경

Trae 작업 공간 설정에 추가:

{
"mcp": {
"servers": {
...

LM Studio - 로컬 언어 모델 인터페이스

원클릭 설치:

  • 프로그램 > 설치 > mcp.json 편집으로 이동하여 마켓플레이스에서

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