안녕하세요 HN! 저희는 개발자들이 에이전트형 AI (agentic AI) 애플리케이션을 구축할 수 있는 클라우드 플랫폼인 Dedalus Labs (https://www.dedaluslabs.ai/)의 Windsor와 Cathy입니다.

저희의 SDK를 사용하면 어떤 LLM (Large Language Model)이든 로컬 또는 저희가 호스팅하는 모든 MCP (Model Context Protocol) 도구에 연결할 수 있습니다. Dockerfile이나 YAML 설정이 필요하지 않습니다.

데모 영상은 여기 있습니다:

지난 10월, 저는 LLM이 도구 호출 (tool-call)을 할 수 있는 클라우드 기반의 상태 유지형 코드 실행 샌드박스 (stateful code execution sandbox)를 구축하려고 노력 중이었습니다. 이는 MCP가 출시되기 전이었고, 구축하는 과정이 정말 매우 번거로웠다고 말씀드릴 수 있겠네요... 저는 내내 '왜 모델에 그냥 tools=code_execution을 전달해서... 바로 작동하게 만들 수 없는 거지?'라고 생각했습니다.

MCP가 있더라도, 무언가를 출시하기 전까지는 로컬 서버를 실행하고 OpenAI, Anthropic, Google 등에 걸쳐 API 인증과 포맷팅을 일일이 수동으로 연결해야 하는 상황에 처하게 됩니다. 모든 변경 사항은 재배포, 네트워킹 설정, 그리고 AWS를 다루느라 허비되는 시간을 의미합니다. 제품을 만들 때 문서들을 읽고 클라우드 설정을 씨름하며 시간을 보내는 것은 여러분이 원하는 바가 아닐 것입니다!

Dedalus는 이를 단 하나의 API 엔드포인트로 단순화하여, 기존에 설정에 2주가 걸리던 작업을 5분 만에 끝낼 수 있게 합니다. 저희는 스트리밍 가능한 HTTP MCP 서버를 저희 플랫폼에 업로드할 수 있도록 지원합니다. 배포가 완료되면, 코드베이스에 바로 적용하여 MCP 기반의 LLM을 사용할 수 있는 OpenAI 호환 SDK를 제공합니다. 저희의 아이디어는 누구든, 어디서든, 자신의 LLM에 함수 호출 (function calling)을 위한 강력한 도구들을 장착할 수 있게 하는 것입니다.

작성하는 코드는 다음과 같은 형태입니다:

client = Dedalus()
runner = DedalusRunner(client)
...

저희 문서는 다음에서 시작할 수 있습니다:

https://docs.dedaluslabs.ai. 간단한 Hello World 예제는 여기 있습니다:

https://docs.dedaluslabs.ai/examples/01-hello-world. 기본적인 도구 실행은 다음을 참조하세요:

https://docs.dedaluslabs.ai/examples/02-basic-tools. 사이트에는 Open Meteo MCP를 사용하여 일기 예보를 수행하는 것과 같은 더 복잡한 예제를 포함하여 훨씬 더 많은 예제가 있습니다.

의심할 여지 없이 MCP 생태계에는 여전히 많은 문제들이 존재합니다. 그중 큰 문제 하나는 인증 (authentication)입니다 (우리는 MCP의 'S'가 'security (보안)'를 의미한다고 농담하곤 합니다). 현재 MCP 서버는 인증 서버 (authentication server)와 리소스 서버 (resource server) 역할을 동시에 수행해야 합니다. 이는 서버 개발자들에게 너무 과도한 요구입니다. 사람들은 그저 리소스 엔드포인트 (resource endpoint)를 노출하고 작업을 끝내고 싶어 할 뿐입니다.

그럼에도 불구하고, 우리는 MCP에 대해 낙관적 (bullish)입니다. 현재의 단점들은 회복 불가능한 수준이 아니며, 향후의 수정 사항들이 이를 해결할 것으로 기대합니다. 우리는 유용한 AI 에이전트 (AI agents)가 습관적으로 도구 호출 (tool calling)을 수행하게 될 것이라고 생각하며, MCP는 모델에 도구를 장착하는 꽤 괜찮은 방법입니다.

우리가 지난 10월에 원했던 상태 유지형 코드 실행 샌드박스 (stateful code execution sandbox) 단계에 완전히 도달한 것은 아니지만, 그곳을 향해 가고 있습니다! 보안이 유지되는 상태 유지형 MCP 서버를 출시하는 것은 우리의 최우선 순위 중 하나이며, 다음 달에 우리의 인증 솔루션을 출시할 예정입니다. 또한 우리는 사람들이 도구를 수익화할 수 있도록 하고, 우리가 결제 및 수익 배분 (rev-share)을 처리하는 MCP 마켓플레이스 (marketplace)도 작업 중입니다.

우리는 오픈 소싱을 매우 중요하게 생각하며, 현재까지 다음과 같은 SDK들을 보유하고 있습니다 (MIT 라이선스):

여러분들이 현재의 워크플로우에 MCP 서버를 통합하거나 도구 호출 LLM (tool calling LLMs)을 사용하는 것을 가로막는 가장 큰 장벽이 무엇이라고 생각하는지 피드백을 듣고 싶습니다.

감사합니다 HN!