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해결하는 문제

incur는 AI 에이전트에 특화된 명령줄 인터페이스(CLI)를 구축하기 위한 프레임워크입니다. 에이전트가 소프트웨어 도구와 상호작용할 때 발생하는 높은 토큰 소비와 탐색의 어려움을 해결하며, 전통적인 MCP나 기술 기반 대안과 비교해 세션당 최대 3배의 토큰 사용량을 절감합니다.

작동 방식

Zod를 통해 스키마를 사용하여 명령어, 인수, 옵션을 정의할 수 있는 가벼운 API를 제공합니다. 다음과 같은 방식으로 에이전트 경험을 최적화합니다:

• 에이전트 탐색: 내장된 명령어(skills add, mcp add)를 통해 에이전트가 CLI를 자동으로 탐색하고 등록할 수 있습니다.
• 토큰 효율적인 출력: 기본적으로 TOON 형식을 사용하여 중복된 구문(중괄호, 따옴표 등)을 제거하여 JSON 대비 최대 60%의 토큰 비용 절감이 가능합니다.
• 행동 유도(Calls to Action, CTA): 실행 후 다음에 적절한 명령어를 제안할 수 있어, 원활한 작업 체인을 가능하게 합니다.
• 유연한 배포: CLI는 독립 실행형 바이너리, 표준 Fetch API 핸들러(Bun, Deno, Cloudflare Workers용), 또는 HTTP를 통한 MCP 서버로 배포할 수 있습니다.

대상 사용자

LLM 기반 에이전트가 쉽게 탐색하고 고효율로 사용할 수 있도록 하고 싶은 도구, API, 내부 유틸리티를 개발하는 개발자.

주요 특징

• 토큰 절약: 세션 시작, 탐색, 응답에 소모되는 토큰을 크게 줄입니다.
• uma MCP 통합: stdio 및 HTTP 기반 Model Context Protocol(MCP) 서버를 모두 지원합니다.
• 다중 모달 인터페이스: 동일한 코드베이스로 CLI, 웹 API, MCP 서버 모두를 구현할 수 있습니다.
• 스키마 기반: Zod를 사용해 올바르게 형성된 I/O와 자동 타입 추론을 제공합니다.
• 파일 기반 라우팅: 형제 파일과 폴더에서 명령어를 로드하는 것을 지원하여 프로젝트 구조를 개선합니다.