PasteAI: MCP 도구 호출 한 번으로 공유 가능한 링크 생성하기

Claude에게 분석 보고서를 작성해 달라고 요청한 뒤, 이를 어디에 두어야 할지 난감했던 적이 있나요? 저는 운영 장애(production incident)에 관한 긴 Slack 스레드에서 요약본을 추출해 달라고 Claude에게 요청했습니다. Claude는 약 30초 만에 타임라인, 근본 원인(root cause), 그리고 조치 사항(action items)을 작성해 주었습니다. 하지만 그 내용은 채팅창 안에 머물러 있었고, 이를 공유하려면 마크다운(markdown)을 다른 곳에 복사한 뒤 서식이 유지되기를 기도해야만 했습니다. 이것이 제가 PasteAI를 만들게 된 계기입니다.

문제점
Claude가 유용한 결과물을 생성하면, 그 출력물은 채팅창 안에 존재하게 됩니다. 이를 공유하려면 붙여넣기 상자에서 서식을 잃어버리거나, 독자가 어딘가에 로그인하게 만들거나, 혹은 스크린샷을 찍어 텍스트를 포기하는 것 중 하나를 선택해야 합니다. 생성하는 데 30초가 걸리고 적절한 보관 장소를 찾는 데 5분이 걸린 문서에 이 중 그 어떤 방법도 적절하지 않습니다. 제가 실제로 원하는 것은 간단합니다. Claude가 문서를 발행하면, 저는 링크를 받고, 그 링크는 그냥 작동하는 것입니다. 독자를 위한 로그인도, 제3자 서비스도, 재서식 작업도 필요 없습니다.

PasteAI가 하는 일
제대로 렌더링(rendered)된 문서가 있는 페이스트빈(pastebin)이라고 생각하면 됩니다. Claude가 도구(tool)를 호출하면, 결과물은 붙여넣기 상자의 가공되지 않은 마크다운이 아니라, 구문 강조(syntax highlighting)와 읽기 쉬운 레이아웃을 갖춘 깔끔한 URL로 나타납니다. Claude에는 두 가지 도구가 있습니다: 제목과 마크다운 콘텐츠를 받아 URL을 반환하는 publish_document, 그리고 최근 공개된 문서들을 반환하는 list_documents입니다. URL을 열면 테마가 적용된 UI와 다크 모드(dark mode)가 적용된 렌더링된 문서가 열립니다. 테마는 localStorage에 저장됩니다.

문서는 ~/.pasteai/documents/에 일반 마크다운 파일로 저장되며, 메타데이터 인덱스는 ~/.pasteai/documents.db에 저장됩니다. 콘텐츠는 일반 파일로 유지되므로 서버를 실행하지 않고도 grep으로 검색하거나, 백업하거나, 모든 에디터에서 열 수 있습니다. PasteAI는 로컬 사용을 우선적으로 고려하여 구축되었으며, 이는 인프라 오버헤드(infrastructure overhead)가 없는 개인 개발자와 소규모 팀에게 실용적입니다. 스크립트와 외부 도구는 REST API를 통해 Claude를 거치지 않고도 문서를 푸시할 수 있으며, API 키로 쓰기 권한을 보호할 수 있습니다.

시작하기
가장 빠르게 설치하는 방법은 다음과 같습니다:
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/pasteai/pasteai/main/install.sh | sh
이 명령은 바이너리 (binary)를 설정하고 Claude Code를 자동으로 구성합니다. PasteAI는 Homebrew, Scoop를 통해서도 사용할 수 있으며, 릴리스 (releases) 페이지에서 .deb, .rpm 및 Windows 패키지로도 제공됩니다. 재설정이 필요한 경우 pasteai setup을 실행하거나, 모든 연결 상태를 확인하려면 pasteai doctor를 실행하세요.

세 가지 모드
PasteAI는 사용 방식에 따라 세 가지 모드로 실행할 수 있습니다.
기본적으로 Claude Code가 MCP 서버를 실행할 때, PasteAI도 동일한 프로세스 내에서 HTTP 서버를 시작합니다. 별도의 설정은 필요하지 않습니다. 이것이 임베디드 모드 (embedded mode)이며, 제가 일상적으로 사용하는 방식입니다. 서버는 Claude Code가 열려 있는 동안 실행되며, Claude Code를 닫으면 중지됩니다.
지속적인 서버를 원한다면 pasteai serve를 직접 실행하거나 Docker Compose를 통해 실행하고, PASTEAI_URL을 사용하여 MCP 클라이언트 (client)가 해당 서버를 가리키도록 설정하세요. 기기 간 또는 팀 간 공유를 위해서는 --base-url 옵션으로 배포하고, 비공개 접속을 위해 Tailscale을 사용하세요.

코드는 github.com/pasteai/pasteai 에서 확인할 수 있으며, MIT 라이선스 (MIT licensed)를 따릅니다. PR (Pull Request)은 언제나 환영합니다. 만약 공유하는 데 단 몇 초면 충분할 AI 출력물 (output)의 저장 위치를 찾는 데 시간을 허비하고 있다면, 이 도구가 도움이 될 수 있습니다. 현재 Claude의 출력물을 공유해야 할 때 어떻게 처리하고 계신가요? 여러분의 워크플로 (workflow)는 어떤 모습인가요?