# 유학 플랜 담당 (RC-099) MCP 사용 설명서

영역: 개인 생활·재산 문제를 해결하고 싶다

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

## 무엇을 해 주나요
유학을 준비하는 개인의 성적, 어학, 예산을 바탕으로 국가와 학교 후보를 단계별로 나누고 월별 준비 일정과 비용 항목을 짜 드리는 AI 직원입니다. 학교 요건과 비용은 공식 안내로 다시 확인해야 하며, 원서 제출이나 에세이 대리 작성은 하지 않습니다.

결과물: 국가·학교 단계별 추천, 월별 일정, 비용

성공 기준: 단계별 추천, 월별 일정·비용가 내 데이터 행(source_id)을 근거로 만들어지고, 검수 포인트와 "출처·확인일"가 확인된 상태.

## 일반 AI와 다른 점 (MCP + 내 데이터)

- 일반 AI만: 유학 정보를 일반 안내합니다.
- Recrua MCP: 사용자가 모은 학교·요건·비용 데이터로 단계별 추천과 일정을 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

- **학교 데이터(사용자 수집)**: 학교, 국가, 전공, 요건, 학비, 마감, 출처, 확인일

### 판단 기준

- 요건 충족
- 예산

### 데이터 근거 결과물

- 단계별 추천
- 월별 일정·비용

### 출처·최신성 점검

- 출처·확인일

## 추천 MCP 클라이언트: Claude 데스크톱·웹 사용자 정의 커넥터 또는 Claude Code
문서·점검 업무라 대화형 MCP 클라이언트가 편합니다. Claude 사용자 정의 커넥터는 OAuth(Recrua 로그인 → 작업 공간 승인)로 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) · 개인 생활 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: 학교 데이터(사용자 수집) | 필수 | 실행용 | 필요한 열: 학교, 국가, 전공, 요건, 학비, 마감, 출처, 확인일. 업무 자료에 CSV로 등록(내 워크스페이스에서만 사용) | 자료 연결 | 사용자가 직접 준비 |

## 입력 예시

- **상황 설명** (필수): 2027년 가을 학기에 미국이나 캐나다 대학원 컴퓨터공학 석사를 가려고 합니다. 현재 학부 4학년입니다.
- **붙여넣을 자료** (선택): 학점 3.7/4.5, TOEFL 98점, GRE 미응시, 연구 인턴 6개월.
- **원하는 조건** (선택): 연간 예산 6,000만 원, 장학금 가능성을 우선합니다.

## 빠진 자료 점검

- 상황 설명이(가) 비어 있지 않은지
- 출처·확인일

## 자료·기준 준비

- 학교 데이터(사용자 수집): 학교, 국가, 전공, 요건, 학비, 마감, 출처, 확인일
- 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: 데이터·DB, 절차·양식.

## 작업 순서

1. 목표 학기에서 거꾸로 계산해 지원 마감 시기를 잡습니다
2. 현재 스펙을 기준으로 도전·적정·안정 단계의 학교 유형을 나눕니다
3. 시험, 서류, 추천서, 지원, 비자 준비를 월별 일정표로 배치합니다
4. 학비, 생활비, 시험비, 지원비 항목을 빈칸 비용표로 정리합니다

## 넘기기 전 점검

- [ ] 학교별 최소 요건과 마감일은 [학교 공식 안내 확인 필요]로 둡니다
- [ ] 시험 미응시 항목(예: GRE)이 필수인지 선택인지 확인 대상으로 표시합니다
- [ ] 비용 금액은 지어내지 않고 항목과 확인처만 적습니다
- [ ] 장학금 우선이면 장학 지원 마감이 원서보다 빠를 수 있음을 확인합니다

## 결과물 소제목

- 국가·학교 단계별 추천
- 지원 요건 확인표
- 월별 일정
- 비용 항목표
- 장학금 확인 사항

## 결과 예시 (견본, 실제 실행 결과 아님)

학부 4학년이 2027년 가을 미국·캐나다 컴퓨터공학 석사를 준비하는 상황입니다.

### 국가·학교 단계별 추천
- 도전: 연구 중심 대학원 [학교 공식 안내 확인 필요]
- 적정: 연구 인턴 경험을 살릴 수 있는 연구실 중심 학교
- 안정: TOEFL 98점으로 요건 충족 가능한 학교

### 월별 일정
- 2026년 10~11월: GRE 필요 여부 확인, 추천서 요청
- 2026년 12월~2027년 1월: 원서 마감 대응
- 2027년 봄: 합격 후 비자 서류 준비

### 비용 항목표
- 학비 [확인 필요] / 생활비 [확인 필요] / 시험·지원비 [확인 필요]
- 연간 예산 6,000만 원과 비교

## 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) · 개인 생활 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원)이 활성인지 확인합니다.
- **prepare_work가 no_data·missing_fields를 돌려줌** → 양식 CSV로 학교 데이터(사용자 수집)을(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": 99
 }
}
```

## 사람이 직접 하는 일

- 원서 제출 대행
- 추천서·에세이 대리 작성
- 비자 신청 대행
- 합격 여부 확정
- 외부 발송·제출·게시 (승인 후 사용자가 직접 진행)

## 이용 조건

- 구독: 개별 구독 월 19,000원(관리 작업 월 50건) · 개인 생활 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-099&area=%EA%B0%9C%EC%9D%B8%20%EC%83%9D%ED%99%9C

## MCP 연결: 연결 준비

Recrua는 MCP로만 씁니다. 웹사이트에서는 구독·키·업무 자료(DB)·전문성 팩을 관리하고, 실제 업무는 MCP 클라이언트에서 유학 플랜 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 학교 데이터(사용자 수집) 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · MCP 클라이언트에서 작업** — get_kit(99) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 국가·학교 단계별 추천 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "학교별 최소 요건과 마감일은 [학교 공식 안내 확인 필요]로 둡니다"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(학교 데이터(사용자 수집))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": 99
 }
}
```

## 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 학교 데이터(사용자 수집) 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · Codex에서 작업** — get_kit(99) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 국가·학교 단계별 추천 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "학교별 최소 요건과 마감일은 [학교 공식 안내 확인 필요]로 둡니다"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 학교 데이터(사용자 수집) 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · Claude에서 작업** — get_kit(99) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 국가·학교 단계별 추천 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "학교별 최소 요건과 마감일은 [학교 공식 안내 확인 필요]로 둡니다"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(99) → 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
```