ToolHive로 MCPs, 스킬, 그리고 에이전트 혼돈을 다스리기
Source: Dev.to
저는 OpenCode, Antigravity, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Pi, Zed, GitHub Copilot 등 수많은 AI 코딩 도구를 사용합니다. 각각의 시스템을 코딩하고 배우는 것이 정말 즐겁지만, 궁극적으로는 개발자들이 이 도구들을 이해하도록 돕는 것이 제 일이라서 이들을 잘 파악해야 합니다.
저는 (대체로) 무제한에 가까운 AI 예산을 가지고 있습니다. 하지만 30여 개에 달하는 도구들을 관리하는 것이 점점 고통스러워졌습니다. 각 도구마다 자체 설정, MCP 설정, 스킬 폴더, 인증 등이 필요합니다. 모든 AI 개발 도구를 시도해 보는 것이 이제는 제품 조사라기보다 혼란스러운 로봇 무리를 고문하는 느낌이 듭니다.
일관성에 대한 꿈
저는 때때로 지나치게 조직적인 편입니다. 늘어나는 에이전트 컬렉션이 손에 잡히지 않을 정도로 늘어났습니다. MCP 서버를 재구성하거나 필요한 스킬을 추가하는 것이 엄격히 말해 어렵지는 않지만, 모든 도구에서 더 일관된 경험을 원합니다.
제가 (즉, 제 에이전트가) 스킬을 만들면 여러 폴더에 복사하고 싶지 않습니다. 이것이 저에게 가장 큰 고통이었습니다:
- AI 도구가 퍼지는 것은 새로운 dotfile 지옥이다.
오늘 시도해 본 것
몇 차례 컨퍼런스에서 Stacklok/ToolHive 팀을 만나게 되었고, 오늘 드디어 그들의 프로젝트를 시험해 볼 시간이 생겼습니다. 초기 인상은 꽤 긍정적이었습니다.
저는 그들의 CLI와 데스크톱 앱인 ToolHive Studio(GitHub)를 사용했습니다. 제 기대는 ToolHive가 다음을 위한 제어 평면이 되는 것이었습니다:
- MCP 실행
- 인증 정보 저장
- 스킬 배포
가장 중요한 것은 모든 코딩 에이전트에 대해 MCP나 스킬을 한 번의 명령으로 등록할 수 있기를 바랐습니다.
대부분은 잘 작동했습니다! 아직 설정하고 테스트해야 할 부분이 많이 남아 있지만, 현재 위치에 꽤 만족합니다. 이제 에이전트 전반에 걸쳐 작동하는 관리 가능한 설정의 시작을 갖게 되었습니다.
공식 패키지와 함께 Podman 설정 문제에 부딪혔습니다. 스킬은 아직 베타/알파 기능이며 Studio 내부에서 사용하려면 활성화해야 했습니다. 내장된 플레이그라운드는 테스트에 잘 작동했습니다.
주요 시사점
- 하나의 AI 코딩 도구만 사용한다면, 설정은 귀찮은 작업일 뿐입니다. 에이전트가 스스로 설정할 수도 있습니다.
- 열 개의 코딩 도구를 사용한다면, 설정은 악몽이 됩니다.
- ToolHive 덕분에 제 시스템을 관리 가능하게 만들었고, 지금 당장 실질적인 문제를 해결했습니다. 제게는 제어 평면이 필요했거든요. 완벽하진 않지만, 제가 필요로 하는 바로 그 방식—AI 도구들의 늘어나는 무리를 환경처럼 동작하게 하는 한 곳—에 매우 유용합니다.