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Open-source control plane for your AI agents. Connect tools, hire agents, track every token and dollar

deco Studio – 팀을 위한 프라이빗 AI 에이전트 워크스페이스

개요 – 조직이 자체 내부 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 하는 오픈 소스 TypeScript 우선 플랫폼입니다. 에이전트, 도구 및 모델 제공업체가 등록, 인증 및 관찰되는 단일 Model Context Protocol (MCP) 컨트롤 플레인을 제공합니다. 팀은 "에이전트"(컨텍스트, 도구 및 정책의 번들)를 생성하고, 이를 프라이빗 서비스(GitHub, Slack, 데이터베이스 등)에 연결하고, 구성 가능하고 교체 가능한 모델 레이어(OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, …)를 통해 모델 호출을 라우팅할 수 있습니다. 이 모든 것은 SSO, RBAC, 감사 로그 및 비용 회계 기능이 내장된 상태로 로컬, 셀프 호스팅 또는 클라우드에서 실행할 수 있습니다.

핵심 개념

개념	설명
Agents	지침, 파일 및 도구 세트를 패키징하는 게시 가능한 단위. 각 에이전트는 모든 클라이언트(Cursor, Claude Desktop, VS Code, 커스텀 코드)에서 호출할 수 있는 고유한 MCP 엔드포인트를 노출합니다.
Connections	웹 UI를 통한 프라이빗 서비스(GitHub, Slack, Postgres 등)의 원클릭 등록. 토큰은 암호화된 볼트에 저장되며 액세스 권한은 조직, 역할 또는 에이전트별로 부여됩니다.
Models	플러그형 모델 라우터 – 에이전트를 OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google 또는 호환 가능한 제공업체로 지정할 수 있으며, 도구별로도 가능합니다.
Projects	비즈니스 목표를 중심으로 에이전트와 연결을 그룹화하는 UI 컨테이너로, 사이드바를 관련 도구(CMS, 분석 등)에 맞게 자동으로 조정합니다.
Virtual MCPs	큐레이션된 도구 서브셋을 노출하는 복합 MCP 엔드포인트(전체 컨텍스트, 스마트 선택, 온디맨드 샌드박스 코드 실행).
Observability	사용자, 에이전트, 모델, 도구, 지연 시간, 토큰 사용량 및 비용을 기록하는 OpenTelemetry 기반 트레이스. 대시보드를 통해 에이전트, 연결, 팀 또는 조직별로 지출 내역을 확인할 수 있습니다.
Access control	Better Auth(OAuth 2.1)를 통한 SSO 및 세밀한 RBAC 및 API 키 범위.
Multi‑tenancy	조직/프로젝트별 구성, 자격 증명 및 감사 로그 격리.
Event bus	최소 한 번 전달(at-least-once delivery), 예약/cron 작업 및 sandbox-operator 통합을 갖춘 Pub/sub.

빠른 시작 (로컬 개발)

# 번들된 CLI 실행 – 설치, PostgreSQL 인스턴스 시작 및 UI를 제공합니다
bunx decostudio
# 또는 소스에서 실행
git clone https://github.com/decocms/studio.git
bun install
bun run dev   # http://localhost:4000

스택은 임베디드 PostgreSQL 데이터베이스를 포함하는 단일 Bun 프로세스에서 실행되므로, 실험에는 노트북 한 대면 충분합니다.

프로덕션 배포 옵션

대상	배포 방법
Docker (single‑process)	`docker compose -f deploy/docker-compose/docker-compose.yml up` (임베디드 PostgreSQL)
Docker + 외부 DB	`docker compose -f deploy/docker-compose/docker-compose.postgres.yml up`
Kubernetes/Helm	`helm install deco-studio oci://ghcr.io/decocms/chart-deco-studio --version <ver> -n deco-studio --create-namespace` – PostgreSQL, 선택적 NATS(이벤트 버스), ClickHouse + OTel 수집기(트레이싱 및 분석) 및 격리된 에이전트 런타임을 위한 sandbox-operator를 제공해야 합니다.
Bare‑metal/Bun	`bun run build:studio && bun run --cwd=apps/api start`

모든 배포는 모든 에이전트, 도구 및 모델이 공유하는 단일 MCP 엔드포인트를 노출합니다.

기술 스택 (리포지토리 설명 기준)

Runtime: Bun (또는 Node) + TypeScript
API framework: Hono
Frontend: Vite + React 19 + Tailwind v4 + shadcn UI components
Database: Kysely abstraction over embedded PostgreSQL or external PostgreSQL
Auth: Better Auth (OAuth 2.1 + API‑key support)
Observability: OpenTelemetry (traces, metrics, cost aggregation)
Protocol: Model Context Protocol (MCP) – 에이전트, 도구 및 모델을 호출하는 통합된 방식
Packaging: API, docs, desktop (Tauri), UI, bindings, sandbox 등을 위한 여러 npm 워크스페이스 (apps/*, packages/*)

일반적인 사용 사례

보안 내부 AI 어시스턴트 – 엔지니어링, 제품 또는 지원 팀에 자격 증명을 노출하지 않고 코드를 실행하거나 내부 데이터베이스를 쿼리하거나 프라이빗 API를 호출할 수 있는 채팅 인터페이스를 제공합니다.
엔터프라이즈 모델 거버넌스 – 프로젝트별로 허용되는 모델을 강제하고, 에이전트 코드를 변경하지 않고 제공업체를 전환하며, 팀별 지출을 추적합니다.
도구 중심 자동화 – 내부 서비스(CI 파이프라인, 티켓팅 시스템, 데이터 웨어하우스)를 MCP 도구로 등록하고 에이전트가 이를 오케스트레이션하도록 합니다.
멀티 팀 배포 – 단일 파일럿 팀으로 시작하여, 동일한 볼트 관리 연결 및 감사 로그를 재사용하면서 조직 전체로 확장합니다.

로드맵 하이라이트 (README 기준)

발견 및 구성을 위한 에이전트 마켓플레이스
선언적 계획 엔진
지출 한도가 있는 비용 분석
원격 브라우저 액세스 개선
라이브 트레이싱 디버거
가드레일 워크플로 오케스트레이션

라이선스 및 커뮤니티

License: MIT
Community: Discord, GitHub 이슈 및 신규 사용자를 위한 good first issue 라벨.

요약 – deco Studio는 대규모로 프라이빗 AI 에이전트를 실행하는 데 필요한 복잡한 과정을 추상화하는 풀스택 셀프 호스팅 플랫폼입니다. 조직은 내장된 관측성, 액세스 제어 및 비용 추적 기능을 갖춘 상태에서 데이터를 온프레미스에 유지하면서 현대적인 LLM 제공업체의 이점을 누릴 수 있습니다.