Correctover MCP Server: 이제 당신의 AI 어시스턴트가 LLM 호출이 실제로 정확한지 판단할 수 있습니다

공식 레지스트리에 등록된 최초의 계약 검증 (contract-validation) MCP 서버 — 페일오버 (failover)는 전환하지만, Correctover는 검증합니다.

방금 무슨 일이 일어났나요

Correctover MCP Server (v1.0.3)가 이제 **공식 MCP 레지스트리 (Official MCP Registry)**에 출시되었습니다 — 이는 VS Code 1.102+ 버전이 MCP 도구를 검색할 때 사용하는 것과 동일한 레지스트리입니다.

이것이 의미하는 바는 다음과 같습니다: Cursor, Claude Desktop, VS Code, 또는 Windsurf를 사용하는 개발자라면 누구나 MCP 설정에 correctover를 입력하여 자신의 AI 어시스턴트 내에서 즉시 계약 검증 (contract-validation) 기능을 사용할 수 있습니다.

게이트웨이 (gateway)도, 프록시 (proxy)도, Docker도, K8s도 필요 없습니다. 그저 npx -y correctover-mcp-server만 실행하면 됩니다.

이것이 중요한 이유

LLM API를 사용하는 대부분의 개발자는 페일오버 (failover) — 즉, 하나가 다운되었을 때 제공업체를 전환하는 방식에 의존합니다. 하지만 페일오버는 오직 한 가지만 확인합니다: "제공업체 B가 응답했는가?"

다음은 페일오버가 절대 확인하지 않는 사항들입니다:

모델 대체 (Model substitution): GPT-4o를 요청했지만, 조용히 GPT-4o-mini를 받게 됩니다. 4o 토큰 비용을 지불하고 mini 수준의 품질을 얻게 됩니다.
스키마 드리프트 (Schema drift): 구조화된 출력 (structured output)에서 갑자기 필수 필드가 누락됩니다. 다운스트림 파이프라인 (downstream pipeline)이 충돌합니다.
비용 초과 (Cost overruns): 토큰 수가 요청된 모델이 생성해야 할 양과 일치하지 않습니다.
의미론적 품질 (Semantic quality): 출력이 "괜찮아 보이지만" 실제로는 프롬프트 의도를 충족하지 못합니다.

페일오버의 답변: 응답했는가?

Correctover의 답변: 응답이 정확한가?

그것이 바로 간극입니다. 그리고 이제 당신의 AI 코딩 어시스턴트가 그 간극을 메우는 것을 도울 수 있습니다.

작동 방식: IDE 내부에서

IDE 설정에 MCP 서버를 설치하세요:

{
  "mcpServers": {
    "correctover": {
...

연결되면, 당신의 AI 어시스턴트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

LLM 응답 검증 (Validate LLM responses) — "이 GPT-4o 응답이 계약 조건에 맞게 정확한가요?"라고 질문하면 6가지 차원(구조, 스키마, 지연 시간, 비용, 정체성, 무결성)의 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
장애 조치 경로 테스트 (Test failover paths) — "OpenAI 타임아웃을 시뮬레이션하고 DeepSeek 폴백(fallback) 응답을 확인하세요"라고 요청하여, 전환된 제공업체에 대한 실시간 계약 검증을 수행할 수 있습니다.
조용한 모델 교체 감지 (Detect silent model swaps) — "최근 API 호출이 올바른 모델을 받았는지 확인하세요"라고 요청하여 정체성 확인(identity verification) 결과를 얻을 수 있습니다.
API 상태 모니터링 (Monitor API health) — "설정된 제공업체들의 상태 점수는 얼마인가요?"라고 질문하여 실시간 상태를 확인할 수 있습니다.

이 모든 과정은 당신의 코딩 워크플로우 내부에서 이루어집니다. 별도의 대시보드는 필요하지 않습니다.

6차원 계약 검증 (6-Dimension Contract Validation)

CANON 엔진은 22μs P50의 속도로 6가지 차원에 걸쳐 모든 응답을 검증합니다:

차원 (Dimension)	검증 항목	실패 예시
구조 (Structure)	응답 형식이 스키마와 일치하는지 확인	JSON에 `choices` 배열이 누락됨
...

오버헤드는 일반적인 LLM 호출(200-2000ms)의 0.01% 미만입니다. 사실상 차이를 측정할 수 없을 정도입니다.

BYOK — 마진 제로, 토큰 재판매 없음

Correctover는 사용자 본인의 API 키를 사용합니다. 제공업체에 직접 연결됩니다:

DeepSeek (Anthropic 호환 엔드포인트를 통해)
Moonshot / Kimi
Alibaba DashScope (Qwen 모델)
OpenAI (출시 예정)
Anthropic (출시 예정)

중간 매개자가 없습니다. 토큰 재판매도 없습니다. 마진도 없습니다. 당신의 데이터는 당신의 프로세스 내에 머뭅니다.

설치 옵션

VS Code 1.102+: MCP Extensions에서 "correctover" 검색 → 설치

Cursor / Claude Desktop / Windsurf: mcp.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "correctover": {
...

Smithery: 클릭 한 번으로 배포 — 품질 평가에서 82/100점을 기록했습니다.

npm: npm install correctover-mcp-server

다른 MCP 서버와의 차이점

기능	일반적인 LLM MCP	Correctover MCP
LLM으로 요청 라우팅	✓	✓
...

다른 MCP 서버들이 LLM을 **호출(call)**하도록 돕는다면, Correctover는 응답을 **신뢰(trust)**할 수 있도록 돕습니다.

수치 (The Numbers)

지표 (Metric)	값 (Value)
계약 검증 (Contract validation) P50	22μs
...

왜 MCP가 LLM 신뢰성에 중요한가 (Why MCP Matters for LLM Reliability)

MCP (Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트가 외부 도구와 상호작용하는 표준 방식이 되어가고 있습니다. 계약 검증 (Contract validation)을 MCP 도구로 제공함으로써, Correctover는 다음의 두 세계를 연결합니다:

당신의 AI 코딩 어시스턴트 (Your AI coding assistant) — LLM API를 호출하는 코드를 작성하도록 돕습니다.
당신의 LLM API 신뢰성 (Your LLM API reliability) — 해당 호출이 정확한 결과를 생성하도록 보장합니다.

이전: LLM 코드를 작성함 → 작동하기를 바람 → 대시보드를 수동으로 확인함

이후: LLM 코드를 작성함 → 어시스턴트가 실시간으로 계약 (contracts)을 검증함 → 오류가 연쇄적으로 발생하기 전에 조용한 실패 (silent failures)를 포착함

지금 바로 체험해보세요 (Try It Now)

# IDE 통합 없이 빠르게 테스트하기
npx correctover-mcp-server

또는 IDE에 추가한 후 어시스턴트에게 다음과 같이 요청하세요:

"correctover를 사용하여 나의 마지막 DeepSeek API 호출이 올바른 모델과 스키마 (schema)를 반환했는지 검증해줘."

Correctover MCP Server: npmjs.com/package/correctover-mcp-server

Correctover SDK: pypi.org/project/correctover

Website: correctover.com

Official Registry: VS Code MCP Extensions → "correctover" 검색

Failover는 전환됩니다. Correctover는 검증합니다.

Apache-2.0 (상업적 제한 포함). 개발 및 비상업적 용도로는 무료입니다.