AI 에이전트 및 MCP

환각 대신 실제 점성술 계산을 수행하는 AI 에이전트를 만들고 있나요? AstroWay는 Claude (Anthropic), ChatGPT-4 (OpenAI), Llama 3.3 (Groq), DeepSeek, Google Gemini, Mistral에 연결됩니다 - MCP, llms.txt 또는 직접 HTTP 호출을 통해요. 세 가지 통합 방법 - 에이전트 유형에 따라 선택하세요:

• llms.txt: 문서를 읽는 에이전트를 위한 discovery 파일 (Cursor IDE, Windsurf, 브라우저의 Claude, LangChain/LlamaIndex 기반 커스텀 RAG 파이프라인).
• MCP 서버: Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf, VS Code (llm CLI) 및 모든 MCP 호환 클라이언트 (OpenAI Realtime API를 통한 MCP 지원 GPT 포함)를 위한 zero-code.
• HTTP API: 자체 에이전트 또는 프레임워크에서 직접 호출 (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).

llms.txt: AI 에이전트를 위한 discovery

사이트는 llms.txt 형식의 두 가지 기계 판독 가능 파일을 제공합니다:

• /llms.txt: 섹션별로 그룹화된 모든 문서 페이지의 인덱스 (API Reference, Use Cases, Examples, Products). 작은 크기라 어떤 context window에도 들어갑니다.
• /llms-full.txt: 전체 문서 내용을 하나의 plain-text 파일로. 벡터 DB에 오프라인 인덱싱하거나 context에 한 번에 주입하기에 적합합니다.

언제 사용하나요

시나리오	파일
Cursor/Windsurf “astroway 문서 읽고 통합 도와줘”	/llms.txt (에이전트가 필요한 섹션을 직접 가져옴)
FAQ 봇용 자체 RAG 파이프라인 / 벡터 DB	/llms-full.txt (한 번의 fetch로 전체 코퍼스)
브라우저의 Claude/ChatGPT: “우리 API야, 클라이언트 만들어줘”	/llms-full.txt를 프롬프트에 붙여넣기
호출을 실행하는 프로덕션 에이전트	MCP 서버 또는 HTTP API (아래 참조)

예시: 자체 에이전트로 pull

const docs = await fetch('https://api.astroway.info/llms-full.txt').then(r => r.text());

const systemPrompt = `You are an integration assistant for AstroWay API.
Documentation:
${docs}

When the user asks how to do X, return a working code snippet using their API key.`;

참고

파일은 사이트 릴리스마다 자동으로 재생성됩니다. 최신성이 보장됩니다: /llms.txt 끝의 API 버전이 현재 production deploy와 일치합니다.

MCP 서버 (Claude Desktop에 권장)

Model Context Protocol (MCP)은 AI 모델에 도구를 연결하기 위한 개방형 표준입니다. AstroWay MCP 서버는 각 API 작업당 하나씩 783개의 도구와 12개의 프롬프트, 14개의 리소스를 제공합니다.

Claude Desktop 설정

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "astroway": {
      "command": "npx",
      "args": ["@astroway/mcp"],
      "env": {
        "ASTROWAY_API_KEY": "aw_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

재시작 후 Claude Desktop이 783개의 도구를 모두 인식합니다. 목록을 줄이려면 ASTROWAY_TOOL_GROUPS를 설정하거나 도메인 서버를 연결하세요. MCP 설정을 참조하세요.

MCP 서버가 할 수 있는 것

도구	기능
astroway_western_chart	네이탈 차트 계산
astroway_relational_synastry	두 사람의 시나스트리
astroway_horoscope_daily	데일리 운세
astroway_ai_interpret_natal	네이탈 차트 AI 해석
astroway_hd_human_design	전체 HD 차트
astroway_prognostics_transits	현재 트랜짓

전체 목록: 783개 도구, 전체 API, 각각 타입이 지정된 응답 schema 포함.

Claude와의 대화 예시

사용자: 1990년 7월 14일 14:30 키이우 출생자의 네이탈 차트를 만들어줘. 10하우스 게자리 태양은 무슨 의미야?

Claude: astroway_western_chart로 계산한 후 astroway_ai_interpret_placement로 해석합니다. 실제 데이터 기반의 행성 위치와 의미 있는 해석을 반환합니다.

HTTP API

MCP를 지원하지 않는 AI 에이전트의 경우 - HTTP API를 직접 사용하세요.

콘텐츠 생성용

TypeScript

// The AI agent calls /interpret/natal for an interpretation
const r = await fetch('https://api.astroway.info/v1/interpret/natal', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'X-Api-Key': process.env.ASTROWAY_API_KEY!,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    date: '1990-07-14',
    time: '14:30:00',
    timezoneOffset: 3,
    latitude: 50.4501,
    longitude: 30.5234,
  }),
});

const { data: result } = await r.json();
// result.interpretation - ready AI interpretation
// result.disclaimer - disclaimer to display

Python

import os, requests

r = requests.post(
    'https://api.astroway.info/v1/interpret/natal',
    headers={'X-Api-Key': os.environ['ASTROWAY_API_KEY']},
    json={
        'date': '1990-07-14',
        'time': '14:30:00',
        'timezoneOffset': 3,
        'latitude': 50.4501,
        'longitude': 30.5234,
    },
)
result = r.json()['data']
# result['interpretation'] - ready AI interpretation
# result['disclaimer']     - disclaimer to display

cURL

curl -X POST https://api.astroway.info/v1/interpret/natal \
  -H "X-Api-Key: $ASTROWAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "date": "1990-07-14",
    "time": "14:30:00",
    "timezoneOffset": 3,
    "latitude": 50.4501,
    "longitude": 30.5234
  }'

PHP

<?php
use GuzzleHttp\Client;

$aw = new Client(['base_uri' => 'https://api.astroway.info/v1/']);
$r = $aw->post('interpret/natal', [
    'headers' => ['X-Api-Key' => getenv('ASTROWAY_API_KEY')],
    'json' => [
        'date' => '1990-07-14',
        'time' => '14:30:00',
        'timezoneOffset' => 3,
        'latitude' => 50.4501,
        'longitude' => 30.5234,
    ],
]);

$result = json_decode($r->getBody(), true)['data'];
// $result['interpretation'] - ready AI interpretation
// $result['disclaimer']     - disclaimer to display

계산 + 자체 LLM용

// 1. Get raw data from /chart (cheaper - 20 credits)
const chart = await fetch('https://api.astroway.info/v1/chart', { ... });
const { data } = await chart.json();

// 2. Pass the data to your own LLM
const prompt = `Interpret this natal chart: ${JSON.stringify(data.planets)}`;
const llmResponse = await myLLM.generate(prompt);

팁

해석만 필요하면 /interpret/*를 사용하세요 (50 크레딧, 완성된 텍스트). 프롬프트를 직접 제어하고 싶다면 /chart (20 크레딧)를 가져와서 데이터를 자체 LLM에 전달하세요.

시나리오

개인 점성술 어시스턴트

MCP 서버 + Claude/ChatGPT. 사용자가 질문하면 - 에이전트가 계산하고 해석합니다. 예산: 개인 사용은 Free 요금제.

소셜 미디어 콘텐츠 봇

/horoscope/daily를 통해 12개 별자리의 데일리 운세 생성. 하루 12회 요청 = 240 크레딧. Free 요금제로도 충분한 여유.

AI 코칭 플랫폼

각 클라이언트에 /interpret/natal + /interpret/transits. 하루 100명의 클라이언트 = 하루 10,000 크레딧. Pro 요금제.

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