이 저장소는 대체되었습니다. 모든 새로운 개발 및 지원은 다음에서 이루어집니다:

systempromptio/systemprompt-template — 여기서 시작하세요. 전체 systemprompt.io AI 거버넌스 인프라의 셀프 호스팅 평가(Self-hosted evaluation).
systempromptio/systemprompt-core — 기반이 되는 Rust 라이브러리 (MCP, A2A, OAuth 2.1, audit, 컴파일 타임 확장 기능 (compile-time extensions)).
systemprompt.io에서 더 자세히 알아보세요.

원래의 README는 역사적 참조를 위해 아래에 보존되어 있습니다.

여러분의 지원에 감사드립니다! 이 프로젝트가 유용하다고 생각하신다면, 다음을 고려해 주세요:

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**이 서버는 100% 무료이며 오픈 소스(open source)**이며 모든 MCP 호환 클라이언트와 작동합니다.

또한 이 서버와의 음성 우선(voice-first) 상호작용을 위해 설계된 유료 구독(paid subscription) 네이티브 모바일 앱(SystemPrompt)을 제공합니다.

모바일 앱은 아직 초기 개발 단계에 있지만, 어디에서나 코딩 에이전트(coding agent)를 제어할 수 있는 네이티브 모바일 경험을 제공합니다.

시작하기 (Getting Started): 빠른 시작 (Quick Start) | 보안 (Security) | 원격 접속 (Remote Access)

문서 (Documentation): 아키텍처 (Architecture) | 도구 (Tools) | 템플릿 (Templates)

구성 요소 (Components): 데몬 (Daemon) | Docker | MCP 서버 (MCP Server) | 에이전트 매니저 (Agent Manager)

기능 (Features): 터널 접속 (Tunnel Access) | 푸시 알림 (Push Notifications) | 상태 지속성 (State Persistence)

이것은 **SystemPrompt 코딩 에이전트 (SystemPrompt Coding Agent)**입니다. 여러분의 워크스테이션을 어떤 MCP 클라이언트도 연결할 수 있는 원격 접속 가능한 MCP (Model Context Protocol) 서버로 변환하는 최첨단 프로젝트입니다. 이는 개발자를 위한 네이티브 모바일 음성 제어 AI 오케스트레이션 (AI orchestration)을 개척하고 있는 SystemPrompt.io 생태계의 일부입니다.

SystemPrompt는 개발자가 자연어 음성 명령을 사용하여 AI와 상호작용하고 복잡한 워크플로 (workflows)를 실행할 수 있도록 지원하는 실험적이고 커뮤니티 주도적인 프로젝트 (현재 v0.01 단계)입니다. 이 프로젝트는:

자체 자금 조달 및 인디 (Self-funded and indie) - 단일 창립자가 커뮤니티와 함께 구축
빠른 반복 (Rapidly iterating) - 빠르게 진화하는 "직관적이고 가공되지 않은 최첨단 소프트웨어"
모바일 우선 (Mobile-first) - 음성 제어 개발을 위한 네이티브 iOS 및 Android 앱
단계에 대한 투명성 (Transparent about its stage) - 초기 단계이지만 기능적이며, "매우 열정적이지만 약간 혼란스러워하는 로봇을 가진 것과 같음"

어디에서든 코딩 작업을 전송하면, AI 에이전트(기본적으로 Claude 제공, 다른 에이전트로 확장 가능)가 사용자의 실제 머신에서 직접 실행합니다. 코드는 컴퓨터를 절대 벗어나지 않지만, 다음을 통해 어디에서나 제어할 수 있습니다:

음성 명령 (Voice commands) - SystemPrompt 모바일 앱을 통해
모든 MCP 호환 클라이언트 (Any MCP-compatible client)
포함된 인스펙터 도구 (The included inspector tool)

이 프로젝트는 로컬 머신을 원격으로 제어할 수 있는 MCP 서버로 노출합니다. AI 에이전트는 사용자의 실제 개발 환경 및 도구에 접근하여 머신에서 직접 실행됩니다.

SystemPrompt 모바일 앱 사용자들은 계속해서 "그런데 이걸로 무엇을 할 수 있나요?"라고 물었습니다. 그 답은 바로 자신의 개발 환경과 에이전트를 원격으로 관리하는 것입니다. 이 코딩 에이전트는 MCP 서버 도입 곡선의 현 단계에서 가장 강력한 유스케이스 (killer use case)입니다. 즉, 개발자가 목소리만 사용하여 어디에서든 코딩할 수 있게 해줍니다.

# 클론 및 설정
git clone https://github.com/systempromptio/systemprompt-code-orchestrator
cd systemprompt-code-orchestrator
...

인스펙터(inspector)로 실행할 수 있도록 생성된 작업은 Claude Code 설치 환경으로 터널링되어야 하며, Docker 컨테이너 내부에 구조화된 로그를 저장하고 (MCP 리소스(resources)로 노출됨), 인스펙터(및 모든 MCP 클라이언트)를 통한 실행을 가능하게 해야 합니다.

설정 스크립트는 다음 사항들을 자동으로 확인합니다:

• Node.js 18+ (필수)
• Docker & Docker Compose (필수)
• Claude Code CLI (선택 사항이지만 권장 - 설정 스크립트가 안내를 제공함)

npm run start # 모든 서비스 시작 (데몬 + Docker)
npm run stop # 모든 서비스를 안전하게 종료
npm run status # 서비스 상태 확인
...

필수 항목 (설정 시 요청됨)

PROJECT_ROOT=/path/to/your/code # ⚠️ AI 에이전트가 이곳에 대한 전체(FULL) 액세스 권한을 가집니다.

선택 항목 (기본값 제공)

...

MCP 클라이언트 (Mobile/Desktop)
|
v
...

1. 실시간 리소스 구독 모델 (Real-Time Resource Subscription Model)

서버는 리소스 구독을 위해 MCP SDK의 listChanged 패턴을 구현합니다. 작업 상태가 변경될 때:

client.listResources()
client.getResource({ uri: "task://abc-123" })
...

이를 통해 폴링 (Polling) 없이 실시간 작업 모니터링이 가능합니다. 클라이언트는 작업 상태 변경이 발생하는 즉시 동기화된 상태를 유지합니다.

2. 작업 완료 푸시 알림 (Push Notifications for Task Completion)

통합된 Firebase Cloud Messaging (FCM) 지원을 통해 작업이 완료되면 모바일 기기로 푸시 알림을 전송합니다:

// 작업 완료 → 푸시 알림 전송
{
  notification: {
    ...

장시간 실행되는 작업에 완벽합니다. 작업을 시작해 두고 일상 업무를 보다가, 완료되면 알림을 받으세요.

3. 상태 유지 프로세스 관리 (Stateful Process Management)

• 작업은 원자적 쓰기 (Atomic writes)를 통해 JSON 형식으로 디스크에 영구 저장됩니다.
• 데몬 (Daemon) 재시작 시에도 프로세스 세션이 유지됩니다.
• 작업 생명주기를 위한 포괄적인 상태 머신 (State machine) 제공:
  pending → in_progress → waiting → completed ↓ failed

모든 작업은 여러 하위 시스템에서 소비되는 이벤트를 방출합니다:

Logger: 컨텍스트가 포함된 구조화된 JSON 로그
State Manager: 작업 상태 업데이트
Notifier: 모바일 클라이언트로의 푸시 알림
Metrics: 성능 및 사용량 분석

로컬 머신에 HTTPS URL을 노출하기 위해 Cloudflare 터널을 여는 것과 같은 더 복잡한 옵션들도 문서화되어 있으나, 기본적으로 포함되어 있지는 않습니다 (사용 시 주의가 필요합니다).

npm run tunnel

이 명령은 다음을 수행합니다:

• 로컬 서버로 연결되는 보안 HTTPS 터널 생성
• 퍼블릭 URL과 로컬 네트워크 주소를 모두 표시
• 어디에서나 (모바일 기기 포함) 액세스 가능하도록 설정

모든 것을 로컬 네트워크 내에 유지하고 싶다면:

• 서버를 정상적으로 시작: npm start
• 동일 네트워크상의 기기에서 액세스:
  • 머신의 IP 주소를 찾습니다.
  • 다음을 사용하여 연결합니다:
    http://YOUR_IP:3000/mcp

멀티 에이전트 지원 (Multi-Agent Support): Claude Code CLI를 즉시 사용할 수 있으며, 모든 에이전트로 확장 가능
태스크 관리 (Task Management): 코딩 태스크를 생성, 추적 및 관리 - Task Management →
세션 격리 (Session Isolation): 각 태스크는 자체 컨텍스트에서 실행 - Claude Integration →
실시간 스트리밍 (Real-time Streaming): AI 에이전트가 작업하는 모습을 실시간으로 확인 - Event System →

음성 명령 (Voice Commands): "유효성 검사가 포함된 로그인 폼을 만들어줘"
푸시 알림 (Push Notifications): 태스크 완료 시 알림 수신 - Push Notifications →
빠른 실행 (Quick Actions): 일반적인 태스크를 위한 사전 정의된 템플릿 - Prompt Templates →
원격 제어 (Remote Control): 어디에서나 개발 환경 관리

지속적 상태 (Persistent State): 서버 재시작 후에도 태스크 유지 - State Persistence →
리소스 관리 (Resource Management): 태스크 데이터를 MCP 리소스로 노출 - Tools & Resources →
대화형 프롬프트 (Interactive Prompts): AI 에이전트가 명확한 설명을 요청할 수 있음
진행 상황 알림 (Progress Notifications): 실시간 상태 업데이트
구조화된 데이터 (Structured Data): 전체 스키마 검증 - MCP Server →

도구 (Tool)	설명 (Description)	예시 (Example)
create_task	새로운 AI 코딩 세션 시작	{"title": "Add auth", "tool": "CLAUDECODE", "instructions": "..."}
update_task	추가 지침 전송	{"process": "session_123", "instructions": "..."}
end_task	완료 및 정리	{"task_id": "task_123", "status": "completed"}
report_task	태스크 보고서 생성	{"task_ids": ["task_123"], "format": "markdown"}

도구 (Tool)	설명 (Description)	예시 (Example)
check_status	에이전트 가용성 확인	{"test_sessions": true, "verbose": true}
update_stats	시스템 통계 가져오기	{"include_tasks": true}
clean_state	오래된 태스크 정리	{"keep_recent": true, "dry_run": true}

SystemPrompt는 일반적인 코딩 태스크를 위한 강력한 프롬프트 템플릿을 포함합니다. → Full Prompt Templates Documentation

{
"prompt_template": "bug_fix",
"variables": {
...

{
"prompt_template": "react_component",
"variables": {
...

{
"prompt_template": "unit_test",
"variables": {
...

Daemon (데몬)- 명령을 실행하고 Claude 프로세스를 관리하는 호스트 측 브릿지
Docker Architecture (Docker 아키텍처)- Docker 컨테이너와 호스트 머신이 상호작용하는 방식
MCP Server (MCP 서버)- Model Context Protocol 서버 구현

Agent Manager (에이전트 매니저)- 모든 AI 에이전트 세션을 위한 중앙 오케스트레이터
Claude Code Integration (Claude Code 통합)- Claude Code CLI가 통합되고 관리되는 방식
Task Management (태스크 관리)- 태스크 라이프사이클, 지속성(persistence), 그리고 상태 관리

Tools and Resources (도구 및 리소스)- MCP 도구 및 리소스 구현
Event System and Logging (이벤트 시스템 및 로깅)- 실시간 이벤트 스트리밍 및 구조화된 로깅

Testing Framework (테스트 프레임워크)- E2E(End-to-End) 테스트 설정 및 베스트 프랙티스
Tunnel and Remote Access (터널 및 원격 접속)- 인터넷 접속을 위한 Cloudflare 터널 설정
State Persistence (상태 지속성)- 재시작 시 태스크와 세션이 유지되는 방식
Push Notifications (푸시 알림)- 모바일 푸시 알림 통합
Prompt Templates (프롬프트 템플릿)- 일반적인 태스크를 위한 사전 구축된 프롬프트 시스템

Streaming Output (스트리밍 출력): 에이전트 출력이 버퍼링되지 않고 청크(chunks) 단위로 스트리밍됨
Lazy Resource Loading (지연 리소스 로딩): 리소스를 필요할 때(on-demand) 가져옴
Connection Pooling (커넥션 풀링): 데몬과의 TCP 연결을 재사용
Efficient State Persistence (효율적인 상태 지속성): 변경된 필드만 디스크에 기록

systemprompt-coding-agent/
├── src/
│ ├── server.ts # MCP 서버 설정
...

• 저장소(repository)를 포크(Fork)하세요
• 기능 브랜치(feature branch)를 생성하세요
• 변경 사항을 적용하세요
• 풀 리퀘스트(pull request)를 제출하세요

보안 이슈의 경우, security@systemprompt.io로 이메일을 보내주세요

Documentation (문서): docs.systemprompt.io
GitHub Issues (GitHub 이슈): 버그 보고
Discord (디스코드): 커뮤니티 참여
Twitter (트위터): @tyingshoelaces_

Multi-Agent Orchestration (멀티 에이전트 오케스트레이션): 복잡한 태스크에 대해 여러 AI 에이전트를 조정
Incremental Computation (증분 계산): AI 출력을 캐싱하고 재사용
Distributed Execution (분산 실행): 여러 머신에 태스크를 분산
Web UI Dashboard (웹 UI 대시보드): 브라우저 기반 모니터링 및 제어

이 서버는 모든 MCP 호환 클라이언트와 함께 작동하지만, 모바일 음성 제어 경험을 원하신다면 SystemPrompt.io를 확인해 보세요. 아직 초기 단계이지만, 음성 기반 AI 코딩 워크플로 (workflows)를 위해 특별히 설계된 네이티브 iOS/Android 앱입니다! 우리는 음성을 통해 이러한 태스크들을 생성하고 비동기적으로(asynchronously) 상호작용하기를 원합니다!

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