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treg – AI 에이전트를 위한 공유 도구 카탈로그 및 프록시

무엇인가요 – treg (Tool Registry의 약자)는 LLM 기반 에이전트가 제3자 API나 CLI를 호출할 때, 벤더 정보를 알 필요 없이, 자격 증명을 저장하거나 청구를 관리할 필요 없이 사용할 수 있도록 해주는 호스팅 또는 자체 호스팅 서비스입니다. 이는 언어 모델용 OpenRouter와 유사하지만, 도구에 초점을 맞춥니다: SEO 서비스, 사람 정보 API, 광고 플랫폼, stripe, gh, vercel 등의 CLI 등입니다.

왜 중요한가요 – 실제 세계의 AI 에이전트는 Semrush, Crunchbase, Apollo 등 수십 개의 유료 SaaS API를 필요로 합니다. 이러한 API는 일반적으로 사용자 기반 구독제이며, 시크릿 키가 필요합니다. treg는 이러한 키를 중앙 집중화하고 사용량을 측정하며, 모든 에이전트가 사용할 수 있는 단일 토큰(X-Treg-Token)을 제공합니다. 에이전트는 단순히 "example.com에 대한 백링크를 찾으세요" 라고 요청하기만 하면, treg는 카탈로그에 등록된 엔드포인트를 선택하고 서버 측에서 적절한 시크릿을 삽입한 후 요청을 전달합니다. 이로 인해 에이전트 코드에서 자격 증명 처리를 제거할 수 있으며, 다양한 서비스를 저렴한 비용으로 프로토타이핑할 수 있습니다.

핵심 개념

개념	의미
카탈로그	60개 이상의 제공업체에서 제공하는 3,000개 이상의 엔드포인트를 큐레이션한 목록. 각 엔드포인트는 호출당 가격이 명시되어 있습니다. treg는 많은 엔드포인트에 대해 자체 자격 증명을 제공하며, 사전 결제된 팀 잔액에서 청구됩니다 (신규 계정에는 무료 $1 크레딧 제공).
팀 소유 도구	사용자가 treg에 업로드하는 자체 API 키, OAuth 토큰 또는 벤더 CLI. 사용자의 키는 항상 treg의 키를 우선시하므로, 사전 결제 잔액에서 청구되지 않습니다.
스킬 / 번들	`SKILL.md` 레시피와 해당 스킬이 필요로 하는 시크릿 및 도구를 포함합니다. 스킬은 팀 내에서 공유 가능하며, 에이전트(예: Claude, MiniMax)에 설치할 수 있습니다.
토큰	사용자 및 조직별로 발급되는 JWT(`X-Treg-Token`)로, 모든 호출을 인증합니다.
프록시 엔드포인트	`GET/POST https://treg.to/call/<upstream-url>` – 실제 스트리밍 프록시로, 인증 정보를 삽입하고 요청을 전달합니다.

주요 기능

원 토큰 접근 – 에이전트는 treg 토큰만 필요하며, 각 제공업체별 자격 증명은 필요 없습니다.
호출당 청구 가격 – 카탈로그에 등록된 각 엔드포인트에는 가격(1센트부터)이 표시됩니다. 팀은 사전 결제 잔액을 가지며 CLI를 통해 충전할 수 있습니다.
자체 호스팅 가능 – 서버는 FastAPI 앱(pip install "tools-registry[server]")입니다. scripts/dev-local.sh로 로컬에서 실행하거나, 어떤 클라우드에도 배포할 수 있습니다.
CLI – treg는 로그인, 카탈로그 탐색, 도구 호출, 시크릿 관리, 자체 API/CLI 업로드, 사용량 검사 등의 명령을 제공합니다.
에이전트 플러그인 – 미리 준비된 Claude Code 플러그인과 MiniMax 플러그인으로 LLM이 treg를 수동 설정 없이 호출할 수 있습니다.
팀 및 역할 관리 – 조직, 구성원, 역할(소유자/관리자/멤버/뷰어) 및 구성원별 도구 접근 제어가 가능합니다.
감사 및 잔액 – 모든 호출은 로그에 기록되며, 잔액은(treg balance) 확인 가능합니다. 잔액 부족 시 402 응답을 반환하며, 에이전트가 반응할 수 있는 기계가 읽을 수 있는 필드를 포함합니다.
Enrich Arena – 동일한 쿼리에 대해 여러 제공업체의 결과를 비교하고 가장 좋은 답변에 투표할 수 있는 공개 UI입니다.

AI 에이전트의 일반적인 워크플로우

탐색 – treg catalog search "backlinks for a domain"는 가격과 예시 페이로드가 포함된 일치하는 엔드포인트를 반환합니다.
호출 – treg call hunter.people.email.find --query domain=reddit.com (또는 HTTP GET /call/...). treg는 저장된 시크릿을 삽입하고 요청을 전달하며, 응답을 스트리밍하여 반환합니다.
잔액 처리 – 팀의 사전 결제 잔액이 소진되면 프록시는 402를 반환합니다. 에이전트는 자동으로 충전하거나 자체 호스팅 키로 대체할 수 있습니다.
공유 – 팀은 treg upload로 자체 .env 키, CLI, 또는 전체 스킬 번들을 업로드하여 팀원(또는 에이전트)이 재사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

시작하기 (빠른 시작)

# CLI 설치 (기본적으로 호스팅된 레지스트리를 가리킴)
curl -fsSL https://treg.to/install.sh | sh

# 인증 (기본적으로 GitHub OAuth)
treg login

# 카탈로그 탐색 및 테스트 호출

treg catalog search "backlinks for a domain"
treg call tikhub.tiktok.user.profile --query uniqueId=tiktok


treg balance   # 남은 사전 결제 크레딧 확인

자체 호스팅용:

# 한 줄 명령 (tmux + uv 필요)
scripts/dev-local.sh up   # http://localhost:18790 에서 서버 실행

# 다른 셸에서 로컬 서버에 연결된 사전 환경 CLI 사용
scripts/dev-local.sh cli login
scripts/dev-local.sh cli catalog search "email finder"

treg를 사용해야 하는 사람

실제 세계 데이터(SEO 지표, 회사 정보, 광고 지출 등)로 응답을 풍부하게 하고 싶은 AI 어시스턴트를 개발하는 제품 팀
모든 제3자 서비스에 대한 단일, 감사 가능한 게이트웨이를 원하고, 프롬프트나 코드에 시크릿을 포함하고 싶지 않은 LLM-ops 엔지니어
전체 구독을 구매하지 않고도 비용 효율적으로 고가의 SaaS API에 1회 호출당 접근하고 싶은 스타트업
다중 도구 에이전트를 프로토타이핑하는 연구자로서, 재현 가능하고 버전 관리 가능한 엔드포인트 및 CLI 레지스트리가 필요한 경우

설치 및 배포 참고사항

구성 요소	설치 방법
CLI만 (기존 레지스트리와 통신)	`pip install tools-registry`
전체 서버 (자체 호스팅)	`pip install "tools-registry[server]"` – FastAPI, aiosqlite/Postgres 드라이버, 암호화 포함
로컬 실행	`scripts/dev-local.sh up` (tmux + 핫리로드) 또는 `uv sync` 후 `uv run python -m treg`
프로덕션	TLS 터미네이터 뒤에 FastAPI 앱 배포; `TREG_DATABASE_URL`, `TREG_SECRET_KEY`, OAuth 클라이언트 ID, 그리고 선택적 이메일(Resend)을 OTP용으로 구성

제한 사항 및 주의사항

treg는 카탈로그에 등록된 엔드포인트만 프록시합니다. 가격이 명시되지 않은 엔드포인트는 호출이 거부되며, 자체 키를 업로드해야 합니다.
서비스는 상류 응답에 대한 어떤 변환도 수행하지 않습니다. 충실한 스트리밍 프록시입니다.
큰 응답(8 MiB 이상)은 502로 차단되어 과도한 대역폭 요금을 방지합니다.
시크릿은 Fernet 키로 저장 시 암호화되며, TREG_SECRET_KEY를 잃으면 저장된 자격 증명을 복구할 수 없습니다.

README에서의 링크

대시보드 / 호스팅 서비스: https://treg.to
Claude 플러그인 가이드: docs/CLAUDE-PLUGIN.md
MiniMax 플러그인 가이드: docs/MINIMAX-PLUGIN.md
API 문서: 실행 중인 서버의 /docs (OpenAPI)
전체 CLI 참조: USAGE.md
자체 호스팅 런북 (비공개): treg-internal 리포지토리 (프로덕션 세부 정보 언급)

결론: treg는 LLM 에이전트가 단일 인증 토큰으로 다양한 SaaS 도구를 호출할 수 있도록 해주는 실용적인 인프라 계층입니다. 청구, 시크릿 관리, 감사 로깅을 모두 자동으로 처리해 줍니다. AI 강화 워크플로우의 최전선을 겨냥한 진정한 프로덕션 준비된 오픈소스 프로젝트입니다.