Якщо працював із Claude Desktop останній рік - напевно бачив MCP (Model Context Protocol). Це відкритий стандарт Anthropic для підключення зовнішніх інструментів до AI-моделей. Кілька рядків конфігу - і Claude вміє звертатись до файлової системи, БД чи будь-якого API.
У цьому пості - як додати астрологічні обчислення до AI-агента через MCP. Часу - менше 5 хвилин.
MCP란
섹션 제목: “MCP란”MCP는 AI 모델이 도구를 호출하는 프로토콜이야. 마치 AI 에이전트를 위한 “REST API” 같은 거지:
- 서버는 도구(계산, 요청, 동작)를 제공해
- 클라이언트(Claude Desktop, Cursor, 커스텀 에이전트)가 이를 발견하고 호출해
- 모델이 스스로 언제 어떤 도구를 사용할지 결정해: 사용자의 요청을 기반으로
MCP 서버는 로컬(서브프로세스로 실행)과 원격(HTTP)으로 나뉘어. 대부분 로컬 서버는 npm에 게시되고 npx로 실행돼.
AstroWay MCP 서버
섹션 제목: “AstroWay MCP 서버”MCP 서버 AstroWay는 각 API 작업마다 하나의 도구를 제공하고, npm 패키지에는 735개, 호스팅 서버에는 843개이며 이름은 astroway_<그룹>_<작업> 형태야:
astroway_western_chart및 인접 도구들은 차트, 트랜짓, 진행, 회전 등을 위해astroway_relational_*는 시냅스트리, 컴포짓, 그룹 차트를 위해astroway_ai_interpret_natal,astroway_ai_interpret_synastry: AI 해석- Human Design, 베다, 중국, 헬레니즘 천문학, 타로, 수비학 그룹
목록을 줄이려면 전체 카탈로그 대신 하나의 도메인 서버만 연결하면 돼, 자세한 내용은 MCP 설정을 참고해.
Claude Desktop 설정
섹션 제목: “Claude Desktop 설정”1단계: API 키 받기
섹션 제목: “1단계: API 키 받기”astroway.info에 가입하고 무료 API 키를 만들어 (월 10,000 크레딧, 카드 없이).
2단계: Claude Desktop 설정 파일 편집
섹션 제목: “2단계: Claude Desktop 설정 파일 편집”claude_desktop_config.json 파일:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Astroway 서버를 추가해:
{ "mcpServers": { "astroway": { "command": "npx", "args": ["@astroway/mcp"], "env": { "ASTROWAY_API_KEY": "aw_live_your_key_here" } } }}3단계: Claude Desktop 재시작
섹션 제목: “3단계: Claude Desktop 재시작”재시작 후 AstroWay 도구가 채팅 입력창의 도구 메뉴에 나타날 거야.
사용 방법
섹션 제목: “사용 방법”이제 Claude와 자연어로 대화하면 돼:
너: 1990년 7월 14일 14:30에 키예프에서 태어난 사람의 출생 차트를 만들어줘. 10번째 하우스에 있는 게자리 태양은 무슨 의미야?
Claude: 파싱된 좌표로
natal_chart를 호출하고, 이어서interpret_placement를 실행해. 여기 출생 차트야. 게자리 태양이 10번째 하우스에 있으면…
Claude가 스스로:
- 자연어를 파싱해 (도시 → 좌표)
- 적절한 도구를 선택해
- 응답을 포맷해
너만의 에이전트
섹션 제목: “너만의 에이전트”커스텀 AI 에이전트(Claude Desktop이 아니라)를 만든다면 MCP 서버도 사용할 수 있어. 프로토콜은 문서화돼 있어:
import { spawn } from 'child_process';
const mcp = spawn('npx', ['@astroway/mcp'], { env: { ...process.env, ASTROWAY_API_KEY: process.env.ASTROWAY_API_KEY, }, stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe'],});
// MCP initializemcp.stdin.write(JSON.stringify({ jsonrpc: '2.0', id: 1, method: 'initialize', params: { protocolVersion: '2024-11-05', capabilities: {} },}) + '\n');
// List the toolsmcp.stdin.write(JSON.stringify({ jsonrpc: '2.0', id: 2, method: 'tools/list',}) + '\n');
// Call a toolmcp.stdin.write(JSON.stringify({ jsonrpc: '2.0', id: 3, method: 'tools/call', params: { name: 'natal_chart', arguments: { date: '1990-07-14', time: '14:30:00', timezoneOffset: 3, latitude: 50.4501, longitude: 30.5234, }, },}) + '\n');대부분의 에이전트 프레임워크(LangChain, LlamaIndex 등)는 MCP 지원을 내장하고 있어.
대안: 직접 HTTP API
섹션 제목: “대안: 직접 HTTP API”MCP의 오버헤드가 싫다면 에이전트에서 직접 HTTP API를 호출하면 돼:
async function callAstrowayTool(tool: string, input: object) { const res = await fetch(`https://api.astroway.info/v1/${tool}`, { method: 'POST', headers: { 'X-Api-Key': process.env.ASTROWAY_API_KEY!, 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify(input), }); return res.json();}
// Use in your agent loopconst chart = await callAstrowayTool('chart', birthData);MCP 장점: 도구에 대한 구조화된 설명, 자동 감지, 표준화된 오류 처리. HTTP 장점: 더 간단하고, 어디서든 동작하며, 서브프로세스가 필요 없어.
프롬프트 예시
섹션 제목: “프롬프트 예시”MCP가 설정되면 Claude에게 다음을 물어봐:
- 오늘 나의 일일 운세가 뭐야? 나는 1993년 10월 3일 새벽 6시에 뉴욕에서 태어났어.
- 내 Human Design 타입을 계산해줘. 나는 1987년 4월 22일 16:45에 런던에서 태어났어.
- 두 사람의 궁합을 비교해줘: 나 (1990년 7월 14일, 키예프)와 친구 (1992년 3월 22일, 파리).
- 오늘 나에게 주요 트랜짓은 뭐야? 해석도 알려줘.
- 정확한 출생 시간을 몰라. ±30분 범위에 대한 sensitivity 분석 결과가 뭐야?
Claude가 필요한 도구를 스스로 선택하고, 연속으로 여러 도구를 호출해 인간 언어로 응답을 포맷해줄 거야.
보안 및 면책조항
섹션 제목: “보안 및 면책조항”AstroWay의 AI 해석 도구(interpret_*, *_horoscope)는 내장된 safety-guardrails를 가지고 있어:
- 의료, 법률, 재정 조언 금지
- 자동 삽입된 면책조항
- 콘텐츠 필터링
에이전트가 사용자에게 해석 텍스트를 보여줄 때는 면책조항을 유지해. 각 AI 응답의 disclaimer 필드에 있어.
MCP 호출은 HTTP와 동일한 크레딧 시스템을 사용해. 간단한 조회(10 크레딧) → 차트(20) → 시냅스트리(50) → AI 해석(50).
개인 사용(Claude에게 질문하는 한 명)이라면 월 200~500 크레딧 정도면 충분해. 무료 플랜도 충분히 커버돼.
수백 명의 사용자를 위한 프로덕션 에이전트라면 엔드포인트 조합에 따라 계산해. 일일 운세 봇을 1,000명에게 제공하면 = 1,000 × 20 × 30 = 600,000 크레딧/월 → Pro 플랜 필요.
다음 단계
섹션 제목: “다음 단계”- npm의 AstroWay MCP
- AI 에이전트와 MCP: 사용 사례: 전체 통합 가이드
- Horoscope & AI Interpretations API: 제품 페이지
- 빠른 시작: API 키 받기 (무료, 월 10,000 크레딧)