GPT-6은 2026년 10월 7일, Intelligent UI와 함께 ChatGPT의 Chat 탭에 등장했습니다. Intelligent UI에서는 모델이 답변에 텍스트, 그래프, 버튼, 폼 중 어떤 것을 사용할지 판단합니다 (OpenAI 발표 기사). 본 기사에서는 특정 용도를 검증해봅니다. EveryInfra의 원격 MCP 서버를 ChatGPT에 연결하고 “이 세 브랜드에 대해 지난주 Reddit과 X에서의 게시물 수와 감성을 비교해줘”라고 요청합니다. 안정적인 인터랙티브 보고서를 얻을 수 있을까요?
2026년 11월 5일 싱가포르 시간으로 00:18부터 00:27까지 실제 API 요청을 총 16건 실행했습니다. 대상 브랜드는 휴대용 전원 공급 장치 제조업체인 EcoFlow, Jackery, BLUETTI입니다. 실제로 청구된 건수는 13건이었으며, 총 $0.007228이었습니다. 결론은 세 가지입니다.
첫째, OpenAI는 커스텀 MCP 서버가 반환하는 데이터를 Intelligent UI가 직접 그려준다고 언급하지 않았습니다. 둘째, 당사의 MCP 서버는 JSON 문자열을 반환하므로, 모델이 이를 읽고 스스로 표를 구성해야 합니다. 셋째, 원시 데이터에 포함된 세 가지 수치는 프롬프트에서 처리하지 않으면 모델을 오도할 수 있습니다.
핵심 요약 (Key Takeaways)
- Intelligent UI는 GPT-6이 Chat에서 답변할 때 작동하는 메커니즘입니다. 모델은 네이티브 컴포넌트 라이브러리로부터 그래프, 버튼, 폼, 인터랙티브 요소 등을 구성합니다. 언제 사용할지는 모델이 판단하기 때문에 특별한 프롬프트가 필요하지 않습니다. Free와 Go에서는 GPT-6 Luna를 사용하고, 그 외 유료 플랜에서는 GPT-6 Sol을 사용하게 됩니다. Pro의 사고 수준(GPT-6 Astra), Work, Voice는 지원되지 않습니다.
- 플러그인에 대해 도움말 센터에서 언급하는 것은 연결된 플러그인이 “계속 작동한다”는 것뿐입니다. 플러그인이나 커스텀 MCP 데이터가 컴포넌트가 된다고는 명시되어 있지 않습니다. 서버 측에서 그릴 UI에 대해서는 문서상 MCP Apps에서 설명하고 있으며,
_meta.ui.resourceUri
로 ui:// 템플릿을 지정합니다.
- EveryInfra의 MCP 결과는 JSON 문자열을 포함하는 단일
type: text 블록입니다. structuredContent도 UI 템플릿이 없습니다. 데이터 도구에는 읽기 전용(read-only) 지정이 없기 때문에 ChatGPT에게 확인을 요청해야 합니다.
- 기본 보고서(3개 브랜드, 각 브랜드별로 X와 Reddit 각각 1회 검색)는 6회의 호출에 $0.003336이 소요됩니다. 반환되는 텍스트는 약 931 KB이며, 대략 233,000 토큰입니다. 필드를 10개로 줄이면 X 부분은 36%로 감소합니다.
- X의
until:
에서는 대상 주보다 이후의 게시물이 각각 42건, 52건, 22건 혼입되었습니다. Reddit 검색을 1회로 25건을 가져오는 것으로는 24.8시간부터 51.0시간 분량만 커버할 수 있었습니다. 지난주 X 게시물 중 일본어 게시물의 비율은 Jackery에서 44%, BLUETTI에서 48%였습니다.
- 지난주 '좋아요'를 가장 많이 받은 게시물(일본어, 4,406 좋아요)은 세 브랜드 모두에 언급되어 있었습니다. 이 게시물이 반환된 것은 BLUETTI 검색만 통해서였습니다. EcoFlow와 Jackery의 검색은 최대치인 200건에 도달하여 해당 게시물은 포함되지 않았습니다.
본 기사는 ChatGPT를 다룬 다른 세 편의 글과는 내용이 다릅니다. ChatGPT Spaces의 경쟁 트래커는 팀이 매주 업데이트하는 공유 페이지를 다루고 있습니다. ChatGPT dots의 제품 리서치 레이더는 상시 작동하는 에이전트와 두 가지 종류의 권한 세트를 다룹니다. ChatGPT의 예약된 작업에 의한 수요 레이더는 한 사람에게 주 1회 정보를 전달하는 메커니즘을 다룹니다.
본 기사에서 다루는 것은 단발적인 답변이 인터랙티브한 표와 그래프가 되는 메커니즘 하나뿐입니다. 아울러, 모델이 숫자를 잘못 세지 않도록 데이터를 설계하는 방법도 소개합니다. 저희는 ChatGPT에 로그인하지 않았습니다. ChatGPT의 절차는 모두 OpenAI 문서에 기반하며, 설정 예시로 명기했습니다. EveryInfra의 수치는 모두 저장된 원시 응답에서 얻은 것이므로, 직접 재계산할 수 있습니다.
API는 대량의 원시 데이터를 반환합니다. 표나 그래프를 만들기 전에 사용하지 않는 필드와 대상 주가 아닌 게시물을 제거해 주세요.
우선 공식 문구를 확인합니다. OpenAI의 출시 기사 "GPT-6 and Intelligent UI for everyone"에서는 Intelligent UI를 ChatGPT에서의 GPT-6 신규 기능으로 위치시키고 있습니다. 답변을 완전히 인터랙티브한 인터페이스로 제시하여, 일상적인 질문에 대한 답변을 더욱 시각적으로 하거나 복잡한 주제를 더 학습하기 쉽게 만들 수 있습니다. ChatGPT는 눈앞의 작업에 맞는 작은 도구를 만드는 것도 가능합니다(OpenAI 출시 기사, 2026년 11월 5일 조회).
OpenAI는 스트리밍 가능한 네이티브 컴포넌트 라이브러리와 컴파일러를 구축했습니다. 인터페이스는 모델이 작성하는 과정에 따라 단계적으로 표시됩니다. 이 라이브러리는 공통의 디자인 기반을 제공하며, 파트를 어떻게 조합할지는 모델이 결정합니다.
헬프 센터 페이지 "Intelligent UI in ChatGPT"에는 더 자세한 설명이 있습니다. GPT-6은 텍스트, 비주얼(visual), 인터랙티브 요소를 결합하여 답변을 구성하도록 훈련되었습니다. 답변에는 그래픽, 터치 가능한 버튼, 양식(form), 그래프, 채팅 내의 인터랙티브 경험을 포함할 수 있습니다. 형식은 질문에 따라 달라지며, 비교가 필요한 경우 좌우로 나란히 배치하거나 설명이 필요한 경우 인터랙티브한 다이어그램을 사용할 수도 있습니다.
만약 일반 텍스트(plain text)가 최적의 답변이라면, 일반 텍스트로 반환됩니다. 출처: 헬프 센터 (20001598), 2026년 11월 5일 조회. 이 페이지에는 약 14일 전에 업데이트되었다는 내용이 표시되어 있었습니다. 즉, "인터랙티브 컴포넌트는 언제 표시되는가"에 대한 OpenAI의 답변은 간단하며, 모델이 질문을 통해 판단합니다. "항상 그래프로 만들기"와 같은 스위치는 없습니다.
같은 페이지에서는 보고서 작성에 중요한 네 가지 질문에도 답하고 있습니다. 사용자 지정 지침(custom instructions)에 선호도를 추가할 수 있으며, OpenAI 자체의 예시는 "선택지를 비교할 때는 표를 사용한다"입니다. 다만 OpenAI는 이러한 선호도는 답변의 방향을 제시하는 것에 불과하며, 구체적인 레이아웃은 달라질 수 있다고 보충 설명했습니다. 체크리스트와 같은 일부 컴포넌트는 채팅을 새로고침해도 상태가 유지되지만, 다른 채팅으로 이어지지는 않습니다.
Intelligent UI는 Chat에서만 작동하며, Work 탭이나 Voice에서는 작동하지 않습니다. 웹(Web)에서는 "Personalization" → "Layout and Visuals" → "Simple" 순서로 선택할 수 있습니다. 하지만 그 이후에도 일부 비주얼 요소가 표시될 수 있습니다.
| 질문 | OpenAI의 설명 | 출처 | 보고서에 미치는 영향 |
|---|
| 어떤 기능인가 | 모델이 네이티브 컴포넌트로부터 텍스트, 비주얼, 버튼, 양식, 그래프를 구성하고, 컴파일러가 레이아웃을 스트리밍으로 표시한다 | 출시 기사, 헬프 센터 (20001598) | 표를 그리는 것은 모델이며, 플러그인이 완성된 위젯을 전달하는 것이 아니다 |
| ... | | | |
비활성화(off) 절차에는 보충 설명이 필요합니다. 헬프 센터 페이지 "GPT-6 and other models in ChatGPT"에는 웹에서 설정을 열어 Layout and visuals를 비활성화하면 비주얼 요소를 줄일 수 있다고 적혀 있습니다. 반면, Intelligent UI 페이지에는 Personalization과 Simple이라고 쓰여 있습니다(헬프 센터 (20001354)). 두 페이지 모두 일부 비주얼 요소는 계속 표시될 수 있다고 명시하고 있습니다.
어떤 방법을 사용하더라도 완전한 텍스트 전용 모드가 되지는 않습니다. 보고서의 관점에서는 레이아웃을 완전히 제어할 수 없다는 의미입니다. 같은 프롬프트라도 Simple를 선택한 동료에게는 일반 텍스트 표가 표시될 수 있습니다.
스크린샷: OpenAI 헬프 센터 본문. 2026년 11월 5일 (싱가포르 시간)에 캡처. 청록색 테두리는 당사가 추가한 것입니다. OpenAI 헬프 센터 "Intelligent UI in ChatGPT"
이 기사에서 가장 중요한 부분은 청록색 테두리 안의 한 문장입니다. '계속 작동함'이라는 것만으로는 플러그인이 더 이상 사용 불가능하다는 것을 알 수 없습니다. 플러그인의 데이터가 Intelligent UI의 컴포넌트 라이브러리로 전달된다고 명시되어 있지는 않습니다. 개발자용 정보도 확인했습니다. OpenAI의 플러그인 문서에는 서버가 자체적인 UI 템플릿을 제공하는 별도의 메커니즘이 설명되어 있습니다.
이에 대해서는 다음 섹션에서 설명하겠습니다. 도움말 센터, 출시 기사, 개발자 문서를 통틀어 Intelligent UI가 MCP 도구의 결과를 그래프로 표시한다고 언급한 문장은 발견되지 않았습니다. 따라서 본 기사에서는 '기재 없음'으로 명시하고, '예' 또는 '아니오'라고 적지 않았습니다.
제공 일정은 출시 기사에 나와 있습니다. 2026년 10월 7일, Intelligent UI를 갖춘 GPT-6가 Plus, Pro, Business, Enterprise를 대상으로 Chat 탭에서 전 세계적으로 순차 제공되기 시작했습니다. 다음 날에는 Free와 Go에도 확대되었습니다. Enterprise에서 사용 가능한지는 관리자의 설정에 따라 다릅니다.
유료 플랜에서는 GPT-6 Sol이, Free와 Go에서는 GPT-6 Luna가 사용되며, 둘 다 일상적인 채팅에 맞춰 조정되었습니다(OpenAI 출시 기사). 해당 기사에는 Work 및 Codex 모델은 변경되지 않았다고도 명시되어 있습니다. OpenAI 개발자 커뮤니티의 공지 역시 같은 범위를 설명하고 있습니다. 또한, 웹 검색을 동반한 질문에 답변하기까지 걸리는 시간이 GPT-6 Instant에서는 GPT-5.6 Instant보다 평균 44% 짧아졌다고 덧붙였습니다(OpenAI 커뮤니티 공지).
사고 수준(Thinking level)은 도움말 센터에 명확히 기재되어 있습니다. Intelligent UI는 Instant부터 Extra High까지 작동합니다. Pro의 사고 옵션은 GPT-6 Astra를 사용하며, Intelligent UI와는 호환되지 않습니다(도움말 센터 (20001598)). Business의 'models and limits' 페이지에도 Astra의 제한이 기재되어 있으며, Business Standard 시트에는 월 15건의 Pro 메시지가 포함되어 있다고 합니다(도움말 센터 (12003714)). Business 출시 노트의 2026년 10월 7일 항목에는 대상 Business 워크스페이스의 Chat에서 GPT-6가 순차 제공 중이라고 적혀 있습니다. 사용 가능 여부는 워크스페이스 설정과 대응 클라이언트에 따라 다릅니다(Business 출시 노트).
| 방식 | Chat에서의 GPT-6 | Intelligent UI | 커스텀 MCP | :--- |
| 무료 | GPT-6 Luna (10월 8일부터) | 가능 | 커스텀 MCP 페이지에 기재 없음 |
...
각 플랜의 요금은 후술할 '보고서 1건당 API 비용' 섹션에 기재되어 있습니다. Enterprise와 Edu 페이지에는 GPT-6가 대상 Enterprise 워크스페이스로 순차 전개 중이라고 적혀 있습니다. 모델 메뉴에 GPT-6가 표시되지 않는 경우, 해당 워크스페이스에서는 아직 사용할 수 없습니다(도움말 센터 11165333).
클라이언트도 중요합니다. 도움말 센터에 따르면, 구형 버전의 macOS 및 Windows 데스크톱 앱은 Intelligent UI를 지원하지 않으며, Business 참고 사항에도 '대응 클라이언트'라고 기재되어 있습니다. 팀원으로부터 '그래프가 표시되지 않는다'는 말을 들었다면, 먼저 다음 3가지를 확인하십시오. Work 탭이 아닌 Chat 탭을 사용하고 있는지. Pro의 사고 수준을 선택했는지. 데스크톱 앱이 오래되지는 않았는지. r/ChatGPT 출시 스레드에서는 한 유료 사용자가 GPT-6 Sol은 활성화되어 있었다고 게시했습니다. 하지만, 출시 페이지의 프롬프트를 사용해도 답변에 시각 자료가 표시되지 않았다고 합니다. 이는 단계적 전개 또는 클라이언트 측 대응 상황 때문일 가능성이 높습니다(r/ChatGPT 출시 스레드).
이것이 핵심 질문이며, 방법은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 Intelligent UI입니다. 모델이 도구(tool)가 반환한 내용을 읽어 ChatGPT 고유의 컴포넌트(component)로 표나 그래프를 구성합니다. 이 방법에 대해 OpenAI가 플러그인과 관련하여 언급한 것은 단 한 문장뿐입니다. 두 번째는 OpenAI 플러그인 문서에 있는 MCP Apps입니다.
MCP 서버가 자체 UI 템플릿을 제공합니다. ChatGPT는 채팅 내의 분리된 프레임(frame)에 해당 템플릿을 표시하고, 템플릿이 도구의 결과를 그립니다 (개발자 문서: ChatGPT UI). 두 방법 모두 외관상으로는 '채팅 내 그래프'입니다. 하지만 누가 그리느냐, 그리고 얼마나 안정적인가 하는 점은 크게 다릅니다.
개발자 문서에서는 두 번째 방법을 자세히 설명하고 있습니다. 도구는 _meta.ui.resourceUri로 리소스를 지정하며, 이 리소스 URI는 ui://로 시작합니다. 리소스 타입(resource type)은 text/html;profile=mcp-app입니다. ChatGPT가 템플릿을 읽어오고, 해당 템플릿은 ui/로 시작하는 JSON-RPC 메시지를 통해 호스트와 통신합니다. 기존의 _meta["openai/outputTemplate"] 키도 별칭(alias)으로 계속 사용할 수 있습니다 (개발자 문서: Build your MCP server).
MCP Apps 확장 문서를 통해서도 동일한 모델이 설명됩니다 (MCP Apps 문서). 도구가 UI 리소스를 선언하고, 호스트가 이를 샌드박스 내에서 렌더링합니다. OpenAI는 분리형 패턴(separated pattern)도 권장합니다. 데이터용 도구는 데이터를 반환하고, 별도의 렌더링용 도구가 UI를 마운트합니다. 이렇게 하면 'Re-roll'과 같은 버튼을 통해 전체 UI를 재마운트하지 않고도 데이터용 도구를 다시 호출할 수 있습니다.
| 항목 | Intelligent UI | MCP Apps (서버 UI) | EveryInfra MCP 현황 |
|---|
| 묘사 담당 주체 | ChatGPT의 모델과 컴포넌트 라이브러리 | MCP 서버의 HTML 템플릿 | 템플릿 없음 |
| 데이터 전달 방식 | 모델이 도구의 텍스트와 구조화된 콘텐츠를 읽음 | structuredContent가 템플릿에 전달됨 | content[0].type = "text" JSON 문자열 하나 |
| 도구 결과 묘사 문서화 여부 | 불필요 | 예 (본래 목적) | 해당 없음 |
| 레이아웃 안정성 | 매번 바뀔 가능성이 있음. 사용자는 Simple 선택 가능 | 고정된 템플릿으로 안정적 | 모델에 따름 |
| 구축 담당 주체 | 구축 불필요 (내장됨) | 서버 소유자가 구축/검토/공개 | 템플릿을 제공하지 않음 |
| 활용 가능한 곳 | Chat (Instant부터 Extra High까지) | 플러그인이 사용 가능한 곳 | |
MCP 사양은 구조화된 결과에 대해 명확하게 정의하고 있습니다. 2025-06-18 버전의 도구 관련 섹션에서는, 도구가 outputSchema를 선언하고 structuredContent로 데이터를 반환할 수 있습니다. 하위 호환성을 위해, 구조화된 콘텐츠를 반환하는 도구는 직렬화된 JSON도 TextContent 블록에 포함해야 한다고 되어 있습니다 (MCP 사양: Tools). 2026년 11월 5일, 우리는 키 없이 https://api.everyinfra.com/mcp에 initialize와 tools/list를 전송했습니다. 이는 무료입니다.
서버가 보고하는 프로토콜 버전은 2025-06-18입니다. 12개의 도구 중 어느 것도 outputSchema나 _meta의 UI 템플릿을 선언하고 있지 않습니다. 실제 tools/call 결과에는 content만 있고, structuredContent는 없습니다.
즉, ChatGPT에서 EveryInfra의 원격 MCP를 사용할 경우, 활용할 수 있는 것은 첫 번째 방법뿐입니다. 모델이 JSON 문자열을 읽고, 개수를 세고, 계산하며, 표와 그래프 중 어느 것을 사용할지 판단합니다. 이것만이 전부는 아닙니다. Intelligent UI의 컴포넌트는 ChatGPT의 것이기 때문에 채팅에 자연스럽게 녹아들며 개발도 필요 없습니다.
다만, 그 안정성은 두 가지에 좌우됩니다. 첫째는 프롬프트로 요구하는 내용을 명확하게 전달하는 것이고, 둘째는 데이터가 정돈되어 있어 모델이 900 KB의 텍스트 내에서 숫자를 잘못 세지 않을 정도로 짧은 것입니다. 다음 두 섹션에서는 설정과 이 두 가지 사항에 대해 설명합니다.
최신 절차는 도움말 센터 페이지인 “Connecting custom MCP servers in ChatGPT”에 기재되어 있습니다. Plugins에서 “+”를 선택하고, “Add custom MCP server”를 고릅니다. 이름(Name), 서버 URL(Server URL), 인증 방식(Authentication method)을 입력합니다. 위험 관련 경고를 읽고 동의한 후, “Create as a plugin”을 선택합니다.
현재 Plugins 화면에서는 사전에 Developer Mode를 활성화할 필요가 없습니다 (도움말 센터 문서 12584461, 2026년 11월 5일 확인). 해당 페이지에 따르면 서버는 웹에서만 추가할 수 있으며, 모바일에서는 추가할 수 없습니다. OAuth를 사용하는 경우 ID Provider가 Refresh Token을 발행해야 하므로 스코프(scope)에 offline_access를 포함해야 합니다.
# Example setup (we did not sign in to ChatGPT; steps follow the Help Center; not run in ChatGPT)
# ChatGPT on the web -> Plugins -> + -> Add custom MCP server
Name: EveryInfra
...
왜 /mcp가 아니라 /mcp/all일까요? EveryInfra의 /mcp 엔드포인트는 요청 헤더(request header)에서 키를 받습니다. 이는 Claude Code나 Cursor처럼 헤더 설정이 가능한 클라이언트에 적합합니다. ChatGPT의 커스텀 MCP에서는 OAuth, 인증 없음(No Auth), 혼합(Hybrid) 중 선택할 수 있을 뿐, “헤더에 키 넣기”라는 선택지는 없습니다 (개발자용 문서: Developer mode). /mcp/all은 OAuth를 사용합니다.
해당 Protected Resource Metadata에는 권한 부여 서버(Authorization Server)로 https://auth.everyinfra.com/oidc가 지정되어 있으며, 스코프에는 data:call과 offline_access가 포함됩니다 (EveryInfra의 Protected Resource Metadata). 이는 OpenAI의 인증 가이드 내용과 일치합니다. 리소스 서버(Resource Server)가 Protected Resource Metadata를 공개하고, 권한 부여 서버가 OAuth 메타데이터를 공개합니다. 클라이언트는 CIMD, 동적 클라이언트 등록(dynamic client registration), 또는 사전 정의된 클라이언트 중 하나로 자신을 식별합니다 (개발자용 문서: Authentication). 이는 MCP 사양의 인가(Authorization) 부분에 준거합니다 (MCP 사양: Authorization). 이전에는 인증 없이 ?key=가 붙은 URL에 키를 넣어 사용하던 사용자도 있었으나, 이러한 연결 방식은 2026년 11월 4일에 작동하지 않게 되었습니다. 당시의 401 응답(response)은 Spaces 문서에 기록되어 있습니다.
개인 플랜과 Business 간의 차이는 명확합니다. Business 워크스페이스에서는 관리자(Admin)와 소유자(Owner)만이 커스텀 MCP 연결을 생성하고 공개할 수 있습니다. Enterprise 및 Edu에서는 관리자가 역할 기반 접근 제어(Role-Based Access Control, RBAC)로 선택한 멤버에게 연결 생성을 허용할 수는 있지만, 공개할 수 있는 것은 관리자와 소유자로 한정됩니다. 개인 플랜에 대해서는 FAQ “Are apps and full MCP beta available to Pro users?”에 풀 MCP가 Business 및 Enterprise/Edu를 대상으로 함이라고 명시되어 있습니다.
Pro 사용자는 읽기(read) 및 가져오기(fetch) 권한으로 커스텀 MCP 서버에 연결할 수 있습니다. Business의 릴리스 노트에는 플러그인 관리에 관한 업데이트가 두 건 기재되어 있습니다. 2026년 10월 15일부터 관리자는 여러 플러그인을 한 번에 관리할 수 있게 되었습니다. 2026년 10월 21일부터는 Business 워크스페이스 설정이 Admin Console에서 이루어집니다 (Business 릴리스 노트).
| 사용 형태 | 추가하는 사람 | 데이터 호출 전 확인 | 주의점 |
|---|
| Plus / Pro (개인) | 본인 | 있음 (everyinfra_call_api는 읽기 전용으로 표시되지 않았기 때문에) | Pro는 'read and fetch'로 되어 있지만, 읽기 전용이 아닌 도구를 Pro가 어떻게 처리하는지는 불분명하므로 사전에 테스트해야 합니다 |
| Business | 관리자 또는 소유자가 생성/공개 | 있음 (관리자가 승인 정책 설정 가능) | 멤버 추가 불가. 팀 공유의 EveryInfra 계정으로 인증해 주세요 |
| Enterprise / Edu | 관리자 또는 권한을 가진 멤버. 공개는 관리자 | 가능 | 워크스페이스에서 GPT-6와 플러그인을 활성화해야 합니다 |
| Free / Go | 기재 없음 | 해당 없음 | Intelligent UI는 표시되지만, 커스텀 MCP에 대해서는 문서에 기재되어 있지 않습니다 |
이 확인은 도구 어노테이션(tool annotation)에 의한 것입니다. EveryInfra의 tools/list 응답에서는 데이터 도구인 everyinfra_call_api가 readOnlyHint: false, destructiveHint: true, openWorldHint: true로 되어 있습니다. 카탈로그 도구인 everyinfra_list_capabilities는 읽기 전용입니다. Developer mode 문서에 따르면, ChatGPT는 읽기 전용 힌트가 없는 도구를 쓰기 액션(write action)으로 처리합니다.
호출할 때마다 확인이 필요하지만, 해당 대화 내에서는 승인을 기억하도록 설정할 수도 있습니다 (개발자용 문서: Developer mode).
destructiveHint: true라는 값은 지나치게 강한 지정입니다. MCP 사양에서 이 힌트는 도구가 환경에 파괴적인 업데이트를 수행할 가능성이 있음을 의미합니다. 데이터 호출은 Reddit과 X의 공개 게시물을 읽기만 할 뿐, 그곳에서는 아무것도 변경하지 않습니다. 잔액에 대한 청구 역시 파괴적인 업데이트에는 해당하지 않습니다 (MCP 사양: Tools). 하지만 사용자에게 돌아오는 결과는 같습니다. 도구가 읽기 전용으로 표시되지 않았기 때문에 ChatGPT는 호출하기 전에 확인을 요청합니다.
실제로는 6회 호출하는 보고서라도 확인은 1회입니다. 기억(Memory)을 선택하면 해당 채팅 내의 나머지 호출에서는 다시 확인되지 않습니다.
Intelligent UI에 특별한 프롬프트가 필요하지 않습니다. 다만, '3가지 브랜드를 게시량과 감성으로 비교해 주세요'와 같은 지시는 모호합니다. 무엇을 게시량으로 셀 것인지, '지난주'란 어느 7일간을 의미하는지, 감성은 누구의 기준으로 판단할 것인지 등입니다. 모델이 매번 다른 해석을 할 가능성이 있습니다.
프롬프트는 3개의 파트로 구성하는 것을 추천합니다. 획득(Acquisition) 파트에서는 사용할 기능과 파라미터를 지정합니다. 집계(Aggregation) 파트에서는 어떤 게시물을 집계 대상으로 할지 지정합니다. 출력(Output) 파트에서는 어떤 표와 그래프를 만들고, 표 아래에 어떤 주석을 달지 지정합니다. OpenAI의 Custom Instructions 예시에서 '선택지를 비교할 때는 표를 사용'하도록 프로필에 설정해 두면, 비교할 때마다 기본적으로 표가 출력됩니다.
# Example prompt (example setup; not run in ChatGPT)
Use @EveryInfra to compare EcoFlow, Jackery and BLUETTI on X and Reddit last week
(UTC 2026-10-26 00:00 to 2026-11-02 00:00): discussion volume and sentiment.
...
데이터 측면에서는 EveryInfra의 twitter/search 게시물 1건에는 약 30개의 필드가 있습니다. 카탈로그에는 게시자의 아바타, 프로필 문구, 팔로워 수, 해시태그, 링크 등 총 38개의 필드가 기재되어 있습니다 (EveryInfra 카탈로그). reddit/subreddit_posts는 건당 14개 필드이며, reddit/search
이것은 10개의 필드로 구성되어 있습니다. 보고서에 필요한 것은 그중 일부일 뿐입니다. 아래 표는 실제 결과에 기반하여 각 지표와 해당 필드를 보여줍니다. 프롬프트에서 이 필드들을 지정하면, 모델이 추측할 필요가 없습니다.
| 지표 | X의 필드 | Reddit의 필드 | 비고 |
|---|
| 게시물 수 | posted_at, id | posted_at, id | 먼저 posted_at으로 대상 주간에 한정하여 카운트합니다. |
| 참여도 (Engagement) | like_count, reply_count, view_count | like_count, comment_count | Reddit에는 조회수가 없으므로, 두 값을 합산하지 않습니다. |
| 언어 | language | 없음 | Reddit 게시물의 언어는 모델이 판별할 필요가 있습니다. |
| 브랜드별 게시물 | author_username | author_username | 제외(Exclusion)에만 사용하며, 개인 사용자명은 표시하지 않습니다. |
| 게시물 유형 | is_reply, is_quote | flair (subreddit 게시물 한정), community | r/Ecoflow_community에서만 도움용 flair를 사용합니다. |
| 감성(Sentiment) | text | title, text | 감성 필드는 없습니다. 모델이 읽어내거나 자체적으로 산출해야 합니다. |
EveryInfra 앞에 사내 데이터 서비스 등 독자적인 MCP 레이어를 두고 있는 팀들도 있습니다. 이 경우, MCP의 사양을 활용하면 동작을 더욱 안정화할 수 있습니다. outputSchema를 선언하고, 걸러낸 10개의 필드를 structuredContent에 넣고, 같은 JSON을 텍스트로 TextContent 블록에도 포함시킵니다. 그 효과를 측정했습니다.
3개 브랜드 분량의 X 결과 배열을 이스케이프 문자 없이 다시 직렬화(serialize)한 결과, 815,904바이트가 되었습니다. id, url, posted_at, language, like_count, reply_count
