저는 Claude for Chrome을 통해 매번 동일한 웹사이트를 다시 탐색하도록 요청하지 않고도 웹 작업을 위해 Claude를 사용하고 싶어서 klura를 만들었습니다. Claude for Chrome에 메시지 전송, 주식 확인, 보고서 다운로드, 음식 주문 등을 요청할 수 있습니다. 종종 성공하기도 하지만, 다음에 다시 요청할 때면 페이지를 열고, 이곳저곳을 클릭하고, 화면 로딩을 기다리고, 동일한 워크플로 (workflow)를 다시 파악하는 등 처음부터 다시 시작합니다. 이는 시간과 토큰 (tokens)의 낭비입니다. 해당 사이트를 위한 MCP 통합 (integration)을 직접 작성할 수도 있겠지만, 유용한 사이트 중 상당수는 사용할 수 있는 공개 API (public API)가 없습니다. API가 있더라도 실제 워크플로는 인증된 세션 (authenticated sessions), 동적 값 (dynamic values), 또는 문서화되지 않은 엔드포인트 (undocumented endpoints)를 포함하는 경우가 많아 직접 만든 통합 방식은 취약해지기 쉽습니다.

klura는 이를 해결하고자 하는 소스 공개 (source-available) MCP 런타임 (runtime)입니다. 첫 실행 시, Claude는 브라우저에서 작업을 완료하며 klura는 관련 네트워크 활동 (network activity)과 브라우저 상태 (browser state)를 캡처합니다. 그런 다음 Claude는 기반이 되는 워크플로를 역공학 (reverse-engineers)하여 재사용 가능한 기능 (capability)으로 저장합니다. 가능한 경우, 이는 클릭을 고정적으로 기록하는 대신 가변적인 부분을 인자 (arguments)로 노출한 직접적인 HTTP 요청 (HTTP request)으로 저장됩니다. 사이트가 순환 토큰 (rotating tokens), 클라이언트 측 서명 (client-side signing), 또는 기타 브라우저 생성 상태에 의존하는 등의 이유로 이것이 불가능한 경우에는, 해당 기능이 사이트 자체의 JavaScript 컨텍스트 (JavaScript context)에서 실행되는 페이지 스크립트 (page script)로 저장됩니다.

피자 한 판을 주문하면서 학습된 기능은 나중에 다른 품목, 수량, 주소 또는 시간을 입력받을 수 있습니다. 만약 직접적인 경로가 끊어지면, klura는 기록된 브라우저 경로로 대체(fallback)할 수 있으며, Claude가 작업을 계속하기 전에 로그인 갱신과 같은 작업을 사람이 원격으로 수행할 수도 있습니다. 이는 다른 기기에서도 가능합니다 (예: Claude Code + Dispatch를 사용하는 경우).

핵심은 Claude의 추론 (reasoning) 능력을 대체하는 것이 아닙니다. 웹 워크플로 (web workflow)를 파악하는 데 Claude의 귀중한 토큰 (tokens)을 단 한 번만 사용하게 한 뒤, 그 결과로 생성된 기능을 이후에는 빠르고 안정적으로 호출할 수 있게 하는 것입니다. 이 과정에는 Haiku 모델조차도 매우 훌륭한 결과로 사용할 수 있습니다. 실행 준비가 완료된 후의 성능 차이는 매우 극적입니다. 현재 벤치마크 (benchmarks)에 따르면, 저장된 기능 (saved capabilities)의 재실행은 가공되지 않은 브라우저 자동화 (browser automation)보다 약 50배에서 1,400배 더 빠릅니다. 한 ASOS 작업의 경우, 브라우저에서 1분 35초가 소요되던 것이 재실행 시 67.9ms로 단축되었습니다. 첫 번째 발견 실행 (discovery run)은 여전히 비용이 발생합니다. 이는 사이트를 파악하기 위한 일회성 비용입니다. 이는 API가 불완전하거나, 문서가 오래되었거나, 또는 실질적인 통합 경로가 없는 레거시 기업용 포털 (legacy enterprise portals)에 특히 유용합니다. 모든 워크플로마다 시스템을 다시 작성하거나 커넥터 (connector)를 구축하는 대신, klura는 직원들이 이미 사용하고 있는 인터페이스로부터 학습합니다. 소스 및 다운로드: https://github.com/klura-ai/klura 진심으로 피드백을 받고 싶습니다. 특히 MCP 또는 브라우저 에이전트 (browser agents)를 구축하고 계신 분들의 의견을 기다립니다! /u/rundfunk 제출 [link] [comments]