# OpenRouter 라우팅 테스트 계획 담당 (RC-132) MCP 사용 설명서

영역: L. AI로 개발하고 스킬을 만들고 싶다

> 에이전트 가이드는 전문가를 대체하지 않습니다. 결과물은 초안이며, 최종 판단과 외부 실행은 사용자와 전문가가 합니다.

## 무엇을 해 주나요
OpenRouter 등으로 모델 전환을 설정한 뒤, 실제로 의도대로 동작하는지 확인할 테스트 계획을 만드는 AI 직원입니다. 테스트 케이스, 비교할 모델 자리표시, 데이터 보호 점검과 합격 기준을 정리하며 실행과 측정은 사용자가 맡습니다.

결과물: 테스트 케이스 목록, 모델 비교표, 데이터 보호 점검표, 합격 기준

성공 기준: 비교표, 데이터 보호 점검가 내 데이터 행(source_id)을 근거로 만들어지고, 검수 포인트와 "시험 일자"가 확인된 상태.

## 일반 AI와 다른 점 (MCP + 내 데이터)

- 일반 AI만: 모델 비교 방법을 설명합니다.
- Recrua MCP: 테스트 케이스·결과 데이터로 비교표와 합격 기준을 만듭니다.

> 모든 고객에게 공용으로 제공하는 전문가·에이전시 데이터셋은 아직 없습니다. 회사별로 승인·등록한 자료만 해당 워크스페이스에서 조회하며, 역할별 계산에는 필요한 데이터 슬롯을 별도로 연결합니다.

### 필요한 내 데이터

- **테스트 결과**: 케이스, 모델, 점수, 비용, 지연

### 판단 기준

- 합격 기준

### 데이터 근거 결과물

- 비교표
- 데이터 보호 점검

### 출처·최신성 점검

- 시험 일자

## 추천 MCP 클라이언트: Claude Code 또는 Codex
코드·설정 작업이라 터미널형 MCP 클라이언트(Claude Code 또는 Codex) 중 이미 쓰는 쪽에 연결합니다. (연결 방식 기준 추천이며 모델 성능 비교가 아닙니다.)

## 준비물

| 항목 | 필수 | 용도 | 준비 방법 | 단계 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| Recrua 계정과 구독 | 필수 | 실행용 | 가입 후 이 에이전트를 포함하는 구독: 개별 구독 월 19,000원(관리 작업 월 50건) · AI 개발·스킬 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원 | 준비 | 구독·권한 필요 |
| MCP 키 (mcp 범위) | 필수 | 실행용 | 구독 후 설정 → 키 발급. 키는 환경 변수로만 넘기고 문서·대화에 붙이지 않습니다 | 준비 | 구독·권한 필요 |
| 내 데이터: 테스트 결과 | 필수 | 실행용 | 필요한 열: 케이스, 모델, 점수, 비용, 지연. 업무 자료에 CSV로 등록(내 워크스페이스에서만 사용) | 자료 연결 | 사용자가 직접 준비 |
| OpenRouter | 필수 | 실행용 | 사용자가 직접 계정과 키를 관리하고 테스트를 실행합니다. 지원 모델·요금·데이터 정책은 [공식 문서 확인]. Recrua는 호출하지 않습니다. | 실행 | 사용자가 직접 준비 |
| Aside 등 연결 클라이언트 | 선택 | 실행용 | 사용 중인 클라이언트의 연결 방식은 [공식 문서 확인]. Recrua는 설정하지 않습니다. | 실행 | 사용자가 직접 준비 |

## 입력 예시

- **라우팅 설정 설명** (필수): 사이드 프로젝트에서 기본 모델 사용량이 다 떨어지면 OpenRouter를 통해 [모델 A]와 [모델 B]로 넘기도록 설정했습니다. 주로 코드 리뷰 요약과 커밋 메시지 작성에 씁니다.
- **비교할 모델 후보** (선택): [모델 A: 사용자 기입], [모델 B: 사용자 기입]
- **다루는 데이터 성격** (선택): 회사 코드가 아닌 개인 저장소 코드이며 고객 정보는 없습니다.

## 빠진 자료 점검

- 라우팅 설정 설명이(가) 비어 있지 않은지
- 시험 일자

## 자료·기준 준비

- 테스트 결과: 케이스, 모델, 점수, 비용, 지연
- 공유·사용 권한이 있는 자료만 등록하고, 주민등록번호·계좌번호 등 민감정보는 가립니다.
- 회사 기준은 회사 전문성 팩(업무 절차·판단 기준·양식·사례)에 넣으면 get_agent_context에 함께 전달됩니다.
- 이 역할의 핵심 판단 요소: 절차·양식.

## 작업 순서

1. 설정 설명에서 기본 모델, 전환 조건, 대상 모델을 분리해 테스트 대상 범위를 정의
2. 정상 전환·사용량 소진·오류 응답·긴 입력 등 시나리오별 테스트 케이스를 작성
3. 사용자가 기입한 모델 후보별로 같은 입력을 넣어 기록할 비교 항목을 설계
4. 전송 데이터에 민감정보가 섞이지 않는지 점검표를 만들고 합격 기준을 정함

## 넘기기 전 점검

- [ ] 모델 성능·속도·요금 수치를 임의로 쓰지 않고 [측정값 기입] 칸으로 남김
- [ ] 데이터 보존·학습 정책은 [공식 문서 확인]으로 표시
- [ ] 각 테스트 케이스에 기대 결과와 합격 기준이 짝지어져 있는지 확인
- [ ] API 키가 계획서나 샘플 입력에 포함되지 않도록 경고

## 결과물 소제목

- 테스트 범위
- 테스트 케이스 목록
- 모델 비교표
- 데이터 보호 점검표
- 합격 기준과 후속 조치

## 결과 예시 (견본, 실제 실행 결과 아님)

개인 저장소 코드 리뷰 요약용 라우팅 설정 검증 예시

### 테스트 케이스 목록
- TC1 | 기본 모델 정상 응답 | 전환 없음
- TC2 | 사용량 소진 가정 | [모델 A]로 전환
- TC3 | 대상 모델 오류 | [모델 B]로 재시도

### 모델 비교표
- 커밋 메시지 품질 | [모델 A 측정값] | [모델 B 측정값]
- 응답 시간 | [측정값 기입]

### 합격 기준
- TC1~TC3 모두 기대 결과와 일치
- 샘플 입력에 키·개인정보 없음 확인

## 자주 생기는 문제

- **401 / Recrua 인증이 필요합니다** → OAuth 연결이면 설정 → 연결된 AI 앱에서 연결이 해지되지 않았는지 확인하고 다시 연결합니다. 키 방식이면 Authorization: Bearer 헤더에 mcp 범위 키가 있는지, 키가 폐기되지 않았는지 확인합니다.
- **"현재 구독에 포함되지 않습니다"** → 이 에이전트를 포함하는 구독(개별 구독 월 19,000원(관리 작업 월 50건) · AI 개발·스킬 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원)이 활성인지 확인합니다.
- **prepare_work가 no_data·missing_fields를 돌려줌** → 양식 CSV로 테스트 결과을(를) 등록하고 사용 설명서의 데이터 연결에서 슬롯과 열을 저장합니다.
- **start_work가 NOT_READY를 돌려줌** → 차단 오류(형식·중복·필수 매개변수)를 고친 뒤 다시 점검합니다. 차감되지 않았습니다.
- **run_agent가 "AI 제공자 미연결"을 돌려줌** → Recrua 서버 AI가 연결되지 않은 상태입니다. 관리 작업의 근거와 서버 계산으로 클라이언트 모델이 작업하면 됩니다(차감 없음).
- **ChatGPT·Claude OAuth 연결이 안 됨** → 서버 URL이 정확히 https://recrua.store/api/mcp인지, 로그인한 Recrua 계정이 이 작업 공간의 구성원인지 확인합니다. 승인 요청은 10분 안에 한 번만 처리됩니다. 연결 뒤 도구 오류는 구독 포함 여부를 확인합니다.

## 첫 호출

```json
{
 "name": "get_kit",
 "arguments": {
  "agent_no": 132
 }
}
```

## 사람이 직접 하는 일

- API 키 발급·입력 또는 계정 설정 변경
- 실제 모델 호출·테스트 실행
- 모델 성능 벤치마크 수치 제시
- 요금 계산이나 비용 절감 약속
- 외부 도구·계정에서의 실제 실행·설치·발송 (사용자가 검토 후 직접 진행)

## 이용 조건

- 구독: 개별 구독 월 19,000원(관리 작업 월 50건) · AI 개발·스킬 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원. 관리 작업 1건은 대화에서 맡긴 업무 1건입니다. 자료 확인·조회·제출·검토·내보내기와 그 업무 안의 계산은 차감하지 않습니다.
- 로그인하면 이 에이전트를 예시 데이터로 1건 체험할 수 있습니다(체험 키 24시간).
- 여러 상품을 함께 구독할 수 있고, 직무 영역·전체 구독이 있으면 개별 구독의 50건보다 우선해 관리 작업 총량 제한 없이 씁니다(남용 방지용 속도 제한은 있음).
- 카드 결제: 가능.
- MCP 클라이언트(Claude·Codex 등) 이용 요금은 Recrua 결제에 포함되지 않습니다.

## AI 어시스턴트 안내

이 에이전트는 업무를 돕는 AI 어시스턴트입니다. 결과의 정확성·완결성이나 최종 확정을 보장하지 않으며, 중요한 판단은 관련 전문가의 검토가 필요합니다.
전문가 상담 연결: /consultation?agent=RC-132&area=AI%20%EA%B0%9C%EB%B0%9C%C2%B7%EC%8A%A4%ED%82%AC

## MCP 연결: 연결 준비

Recrua는 MCP로만 씁니다. 웹사이트에서는 구독·키·업무 자료(DB)·전문성 팩을 관리하고, 실제 업무는 MCP 클라이언트에서 OpenRouter 라우팅 테스트 계획 담당 도구를 불러 진행합니다.

1. **준비 · 구독·키** — 이 에이전트를 포함하는 구독을 하고 설정에서 mcp 범위 키를 발급합니다.
2. **자료 연결 · 데이터 연결·점검** — 연결한 AI가 첨부한 파일에서 테스트 결과 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · MCP 클라이언트에서 작업** — get_kit(132) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 테스트 케이스 목록 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "모델 성능·속도·요금 수치를 임의로 쓰지 않고 [측정값 기입] 칸으로 남김"를 점검합니다.

- 가입·로그인 후 요금에서 이 에이전트를 포함하는 상품을 구독합니다.
- ChatGPT·Claude는 OAuth로 연결합니다(Recrua 로그인 → 작업 공간 승인, 키 불필요). Codex·Claude Code는 설정에서 mcp 범위 키를 발급해 RECRUA_API_KEY 같은 환경 변수에 둡니다.
- 업무에 쓸 자료(테스트 결과)는 따로 변환하지 않아도 됩니다. 연결한 GPT·Claude에 파일을 첨부하면 AI가 필요한 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 작업 공간에 등록합니다(자료 편집 권한 필요).
- 쓰는 MCP 클라이언트 탭(Codex · ChatGPT / Claude Code · Claude)에서 연결 설정을 따라 합니다.
- 연결 후에는 GPT·Claude 창에서 평소처럼 일을 맡기면 됩니다. 자료 점검은 무료이고, 관리 작업을 열 때 1건이 차감되며, 결과는 내 팀에서 검토합니다.

### MCP 서버 (구독·권한 필요)

키 값은 이 화면·다운로드에 넣지 않습니다. 자리표시자를 내 키로 바꾸되 환경 변수로 넘기세요.

```
URL: https://recrua.store/api/mcp
전송 방식: Streamable HTTP (JSON 응답)
인증: OAuth(ChatGPT·Claude, https://recrua.store/api/mcp 그대로 입력) 또는 Authorization: Bearer <설정에서 발급한 mcp 범위 키>
```

### 첫 호출 예 (구독·권한 필요)

구독에 포함되지 않은 에이전트는 오류를 돌려줍니다.

```json
{
 "name": "get_kit",
 "arguments": {
  "agent_no": 132
 }
}
```

## MCP 연결: Codex · ChatGPT

Codex는 공식 문서상 HTTP MCP에 환경 변수의 Bearer 토큰을 쓸 수 있습니다. ChatGPT(웹·앱)는 OAuth로 연결합니다: Recrua 로그인 후 승인 화면에서 작업 공간과 범위를 확인해 허용합니다.

1. **준비 · 구독·키** — 이 에이전트를 포함하는 구독을 하고 설정에서 mcp 범위 키를 발급합니다.
2. **자료 연결 · 데이터 연결·점검** — 연결한 AI가 첨부한 파일에서 테스트 결과 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · Codex에서 작업** — get_kit(132) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 테스트 케이스 목록 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "모델 성능·속도·요금 수치를 임의로 쓰지 않고 [측정값 기입] 칸으로 남김"를 점검합니다.

- Codex의 config.toml에 아래 설정을 추가합니다(HTTP 서버는 공식 문서상 config.toml로 설정).
- RECRUA_API_KEY 환경 변수에 설정에서 발급한 mcp 범위 키를 넣습니다. 키를 파일에 직접 쓰지 마세요.
- Codex에서 Recrua 도구 목록이 보이는지 확인한 뒤 get_kit부터 호출합니다.
- ChatGPT: ChatGPT 설정의 앱(커넥터) 메뉴에서 새 MCP 앱을 추가합니다. 메뉴 이름과 사용 가능 여부(개발자 모드 등)는 ChatGPT 요금제·워크스페이스 설정에 따라 다릅니다.
- ChatGPT: MCP 서버 URL에 https://recrua.store/api/mcp를 넣고 인증은 OAuth를 고릅니다.
- ChatGPT: Recrua 로그인 화면이 열리면 기존 Recrua 계정으로 로그인하고, 승인 화면에서 연결할 앱·작업 공간·범위를 확인한 뒤 허용합니다.

### Codex config.toml (공식 문서 기준 · 실제 연결 미검증)

공식 문서 형식입니다. 실제 계정 연결은 이 화면에서 검증하지 않았습니다.
공식 문서: https://learn.chatgpt.com/docs/extend/mcp?surface=cli

```toml
[mcp_servers.recrua]
url = "https://recrua.store/api/mcp"
bearer_token_env_var = "RECRUA_API_KEY"
```

### ChatGPT 웹·앱 (OAuth) (공식 문서 기준 · 실제 연결 미검증)

연결은 설정 → 연결된 AI 앱에서 확인·해지합니다. 도구 사용에는 이 작업 공간의 구독이 필요하고, 체험은 체험 키로만 합니다. 실제 ChatGPT 계정 연결은 이 화면에서 검증하지 않았습니다.
공식 문서: https://developers.openai.com/api/docs/guides/custom-mcp-server

```
MCP 서버 URL: https://recrua.store/api/mcp
인증: OAuth — Recrua 로그인 → 작업 공간 승인
```

## MCP 연결: Claude Code · Claude

Claude 웹·데스크톱 사용자 정의 커넥터는 OAuth(Recrua 로그인 → 작업 공간 승인)로, Claude Code는 --header로 Bearer 키를 넣는 HTTP MCP로 연결합니다.

1. **준비 · 구독·키** — 이 에이전트를 포함하는 구독을 하고 설정에서 mcp 범위 키를 발급합니다.
2. **자료 연결 · 데이터 연결·점검** — 연결한 AI가 첨부한 파일에서 테스트 결과 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · Claude에서 작업** — get_kit(132) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 테스트 케이스 목록 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "모델 성능·속도·요금 수치를 임의로 쓰지 않고 [측정값 기입] 칸으로 남김"를 점검합니다.

- Claude Code: 아래 명령으로 HTTP MCP를 추가하고 /mcp로 연결 상태를 확인합니다. 키는 환경 변수로만 넘깁니다.
- Claude 웹·데스크톱: Claude 설정의 커넥터에서 사용자 정의 커넥터를 추가합니다(요금제·조직 권한에 따라 다름).
- Claude 웹·데스크톱: 원격 MCP 서버 URL에 https://recrua.store/api/mcp를 넣고 OAuth로 연결합니다(요청 헤더 불필요).
- Claude 웹·데스크톱: Recrua 로그인 → 승인 화면에서 앱·작업 공간·범위를 확인하고 허용합니다.
- 연결 후 get_kit(132) → prepare_work → start_work로 작업을 열고, 근거 source_id를 인용해 결과를 submit_work로 제출합니다.

### Claude Code 명령 (공식 문서 기준 · 실제 연결 미검증)

공식 문서 형식입니다. 실행 전에 RECRUA_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.
공식 문서: https://code.claude.com/docs/en/mcp

```bash
claude mcp add --transport http recrua https://recrua.store/api/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $RECRUA_API_KEY"
```

### Claude 사용자 정의 커넥터 (OAuth) (구독·권한 필요)

연결은 설정 → 연결된 AI 앱에서 확인·해지합니다. 도구 사용에는 이 작업 공간의 구독이 필요하고, 체험은 체험 키로만 합니다. Claude 웹에서 운영 서버의 OAuth 로그인과 역할 키트 조회를 확인했습니다. 데스크톱·모바일 연결은 아직 확인하지 않았습니다.
공식 문서: https://support.claude.com/en/articles/11175166-get-started-with-custom-connectors-using-remote-mcp

```
원격 MCP 서버 URL: https://recrua.store/api/mcp
인증: OAuth — Recrua 로그인 → 작업 공간 승인
```