AI 에이전트 및 MCP

AI 에이전트를 만들고 Claude (Anthropic), ChatGPT-4 (OpenAI), Llama 3.3 (Groq), DeepSeek, Google Gemini, Mistral과 같은 모델이 진짜 천문 계산으로 환각 대신 실제 결과를 내놓도록 하세요. AstroWay는 MCP, llms.txt, 또는 직접 HTTP 호출을 통해 3가지 방식으로 통합할 수 있습니다. 에이전트 유형에 따라 방법을 선택하세요:

• llms.txt — 에이전트가 문서를 읽는 discovery 파일 (Cursor IDE, Windsurf, 브라우저 Claude, LangChain/LlamaIndex 기반 커스텀 RAG 파이프라인용).
• MCP 서버 — Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf, VS Code (llm CLI), OpenAI Realtime API를 통한 GPT 등 모든 MCP 호환 클라이언트용 (zero-code).
• HTTP API — 자체 에이전트나 LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI 같은 프레임워크에서 직접 호출.

llms.txt — AI 에이전트를 위한 discovery

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

• /llms.txt — API 레퍼런스, 사용 사례, 예제, 제품 등 문서 섹션별로 그룹화된 색인. 작고 모든 context window에 들어갑니다.
• /llms-full.txt — 전체 문서를 하나의 plain-text 파일로 제공. 오프라인 벡터 DB 인덱싱이나 한 번의 프롬프트 삽입용으로 적합합니다.

언제 어떤 파일을 쓸까?

시나리오	파일
Cursor/Windsurf에서 “astroway docs 읽고 integration 도와줘”	/llms.txt (에이전트가 필요한 섹션만 자동으로 가져옴)
자체 RAG 파이프라인 / FAQ 봇용 벡터 DB	/llms-full.txt (한 번의 fetch로 전체 corpus 확보)
브라우저 Claude/ChatGPT에서 “이 API로 클라이언트 만들어줘”	/llms-full.txt를 프롬프트에 붙여넣기
실제 API 호출을 수행하는 프로덕션 에이전트	아래의 MCP 서버 또는 HTTP API (아래 참조)

예시: 에이전트에 파일 가져오기

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 릴리스 시 자동으로 재생성됩니다. /llms.txt 끝에 있는 API 버전 번호가 현재 프로덕션 deploy와 일치해 최신 상태를 보장합니다.

MCP 서버 (Claude Desktop 권장)

Model Context Protocol(MCP)는 AI 모델에 도구를 연결하기 위한 개방형 표준입니다. AstroWay MCP 서버는 계산과 해석을 위한 25가지 도구를 제공합니다.

Claude Desktop 설정

claude_desktop_config.json에 다음을 추가하세요:

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

Claude Desktop을 재시작하면 25가지 천문 계산 도구가 표시됩니다.

MCP 서버가 제공하는 도구

도구	기능
natal_chart	출생 차트 계산
synastry	시너스트리(두 사람의 비교)
daily_horoscope	일일 호로스코프
interpret_natal	출생 차트 AI 해석
human_design	휴먼 디자인 전체 차트
transits	현재 트랜짓

총 25가지 도구로 주요 계산과 AI 해석을 모두 커버합니다.

Claude와의 대화 예시

사용자: 1990년 7월 14일 14:30에 키예프에서 태어난 사람의 출생 차트를 그려줘. 10번째 houses에 위치한 Cancer의 태양은 무엇을 의미해?

Claude: natal_chart로 차트를 계산한 후 interpret_placement으로 해석합니다. 실제 데이터로 행성 위치를 반환하고 의미를 제공합니다.

HTTP API

MCP를 지원하지 않는 에이전트의 경우 직접 HTTP API를 사용하세요.

콘텐츠 생성용

TypeScript

// 에이전트가 /interpret/natal을 호출해 해석 생성
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 result = await r.json();
// result.text — 완료된 AI 해석
// result.disclaimer — 표시용 disclaimer

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()
# result['text'] — 완료된 AI 해석
# result['disclaimer'] — 표시용 disclaimer

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);
// $result['text']       — 완료된 AI 해석
// $result['disclaimer'] — 표시용 disclaimer

계산 + 자체 LLM 사용

// 1. /chart를 호출해 원시 데이터 확보 (더 저렴함 — 20 크레딧)
const chart = await fetch('https://api.astroway.info/v1/chart', { ... });
const data = await chart.json();

// 2. 데이터를 자체 LLM에 전달
const prompt = `Interpret this natal chart: ${JSON.stringify(data.planets)}`;
const llmResponse = await myLLM.generate(prompt);

팁

단순히 해석이 필요하다면 /interpret/* (50 크레딧, 텍스트 완성)를 사용하세요. 프롬프트를 직접 제어하고 싶다면 /chart (20 크레딧)를 사용해 데이터를 자체 LLM에 전달하세요.

사용 시나리오

개인용 점성술 AI 어시스턴트

MCP 서버 + Claude/ChatGPT. 사용자가 질문하면 에이전트가 계산하고 해석합니다. 개인 사용자용 무료 요금제.

소셜 미디어용 콘텐츠 봇

매일 12궁 daily гороскоп을 /horoscope/daily로 생성. 하루 12회 호출 = 240 크레딧. 무료 요금제로 충분한 여유.

AI 코칭 플랫폼

각 클라이언트별로 /interpret/natal과 /interpret/transits 사용. 하루 100명 클라이언트 = 하루 10,000 크레딧. Pro 요금제.

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