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What it solves

deco Studio는 조직이 AI 에이전트를 배포하고 관리할 수 있도록 안전하고 중앙 집중식 제어 플레인을 제공합니다. "분산된 AI 롤아웃" 문제를 해결하기 위해 모델 라우팅, 도구 인증(MCP 기반), 접근 제어 및 비용 추적을 하나의 플랫폼에 통합함으로써 원시 자격 증명을 공유하거나 팀·에이전트마다 인프라를 재구축할 필요를 없앱니다.

How it works

Studio는 AI 클라이언트(예: Cursor 또는 Claude Desktop)와 기본 모델·도구 사이에 거버넌스 레이어로 작동합니다. Model Context Protocol(MCP)을 사용해 단일 엔드포인트를 만들고 요청을 다양한 에이전트로 라우팅합니다. 각 에이전트는 특정 명령, 도구 및 모델 정책을 패키징합니다.

핵심 기술 구성 요소는 다음과 같습니다:

• Encrypted Vault: 시스템 토큰(GitHub, Slack 등)을 저장하여 에이전트가 사용자에게 자격 증명을 노출하지 않고 도구에 접근할 수 있게 합니다.
• Virtual MCPs: 시스템이 특정 에이전트에 노출되는 도구를 동적으로 필터링하거나 샌드박스화할 수 있게 합니다.
• Model Router: AI 레이어를 교체 가능하게 하며 OpenRouter 또는 직접 제공자(OpenAI, Anthropic 등)를 지원합니다.
• Observability Pipeline: OpenTelemetry와 ClickHouse를 사용해 모든 호출을 추적하고 사용자·에이전트별 지연 시간과 비용을 계산합니다.

Who it’s for

개별 AI 어시스턴트를 넘어 거버넌스가 적용된 팀 전체 AI 인프라를 구축하고자 하는 조직 및 엔지니어링 팀을 위해 설계되었습니다. SSO, 역할 기반 접근 제어(RBAC) 및 감사 로그를 제공합니다.

Highlights

• Centralized MCP Management: 프라이빗 시스템을 한 번 연결하면 단일 엔드포인트를 통해 조직 전체에 기능을 공유할 수 있습니다.
• Interchangeable Models: 에이전트나 도구별로 공급자를 전환해도 클라이언트 설정을 변경할 필요가 없습니다.
• Enterprise Governance: 내장된 SSO, RBAC 및 상세 비용 할당/감사 로그.
• Adaptive UI: 프로젝트에 할당된 에이전트와 연결에 따라 UI가 자동으로 변합니다.
• Flexible Deployment: 내장 PostgreSQL로 로컬 실행하거나 Docker와 Kubernetes(Helm)로 배포할 수 있습니다.