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해결하는 문제

조직은 팀이 AI 에이전트(Cursor, Claude, 사용자 정의 에이전트 등)를 사용할 때 자격 증명을 분산시키거나 거버넌스를 잃지 않기를 원합니다. deco Studio는 AI를 내부적으로 도입하는 데 필요한 인프라를 중앙 집중화합니다: 에이전트를 정의하고, MCP를 통해 비공개 도구를 연결하고, 모델을 선택하고, 액세스 제어(SSO, RBAC)를 적용하고, 사용량과 비용을 추적하고, 모든 작업을 감사하는 단일 장소입니다. 이는 흩어져 있는 여러 구성과 임시 설정을 단일 제어 평면으로 대체합니다.

작동 방식

Studio는 TypeScript 기반 애플리케이션으로, Hono API와 React 19 관리 UI를 갖추고 있으며 PostgreSQL, NATS, 객체 스토리지로 지원됩니다. Docker Compose로 로컬에서 실행하거나 프로덕션에서는 Kubernetes에서 실행합니다. 핵심 아이디어: 모든 것(에이전트, 도구, 모델)이 단일 MCP 엔드포인트를 통해 노출됩니다. 에이전트는 컨텍스트, 도구, 정책을 패키징하고 조직에 게시할 수 있습니다. 연결은 OAuth를 사용하는 웹 UI를 통해 MCP 서버(GitHub, Slack, Postgres 등)를 등록하고 토큰을 암호화된 볼트에 저장합니다. 모델은 OpenRouter 또는 직접 제공자를 통해 교체 가능하며, 에이전트 또는 도구별로 다른 모델을 할당할 수 있습니다. 가상 MCP는 도구 세트를 구성하고 필터링합니다. 모든 호출은 OpenTelemetry로 추적되어 사용자/에이전트별 비용 및 지연 시간 대시보드를 제공합니다. 시스템은 다중 테넌시를 지원하며 조직/프로젝트 격리를 갖추고 코드 실행 에이전트를 위한 샌드박스 환경을 포함합니다.

대상 사용자

강력한 거버넌스를 갖춘 비공개, 자체 호스팅 AI 워크스페이스를 원하는 조직 및 팀——단일 소규모 팀에서 대규모 엔터프라이즈 배포까지. 승인된 모델, 도구, 컨텍스트를 사용하여 AI 사용을 표준화하고 사용자에게 채팅과 같은 에이전트 액세스를 제공하면서 감사 및 비용 관리를 유지하려는 플랫폼 엔지니어에게 적합합니다.

주요 기능

• 모든 에이전트, 도구, 모델을 위한 단일 MCP 엔드포인트——Cursor, Claude Desktop, VS Code 또는 사용자 정의 코드에서 호출 가능
• 관리되는 연결: OAuth 설정, 암호화된 토큰 볼트, 도구 수준 권한, 자격 증명을 공유하지 않고 기능 공유
• 교체 가능한 모델 계층: OpenRouter 또는 직접 제공자, 에이전트별 모델 정책
• 전체 컨텍스트, 스마트 선택, 샌드박스 코드 실행과 같은 전략을 가진 가상 MCP
• 내장 관찰 가능성: 사용자/에이전트/연결별 추적, 비용, 오류, 지연 시간
• Better Auth를 통한 SSO + RBAC, 도구 범위 API 키, 다중 테넌시
• Docker Compose 또는 Kubernetes의 Helm으로 자체 호스팅; 어디서나 배포 가능
• TypeScript로 확장 가능: 런타임 검증, 감사 로깅, 추적을 사용하여 사용자 정의 도구 정의