Runtime unverified

MCP 외부 AI Workbench 연결

MCP 클라이언트가 DartLab skill resolver와 workbench action을 같은 방식으로 쓰게 한다.

runtime.mcpWorkbench GitHub 원본

절차

실행 순서

  1. 1

    MCP 기본 표면은 workbench action과 skill resolver다.

  2. 2

    먼저 `searchDartlabSkills` 또는 `search_reference`로 목적 skill을 찾는다.

  3. 3

    API 상세가 필요하면 기능 참조를 확인한다.

  4. 4

    계산은 `run_python`으로 실행하고 `finalize_answer`에서 ref 검산을 통과한다.

  5. 5

    legacy engine tool은 compatibility 옵션이 켜진 경우에만 사용한다.

예시

이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다

  • MCP에서 DartLab skill을 어떻게 쓰나

출력

기대 결과

  • MCP setup guide

절차

  • MCP 기본 표면은 workbench action과 skill resolver다.
  • 먼저 searchDartlabSkills 또는 search_reference로 목적 skill을 찾는다.
  • API 상세가 필요하면 capability ref를 확인한다.
  • 계산은 run_python으로 실행하고 finalize_answer에서 ref 검산을 통과한다.
  • legacy engine tool은 compatibility 옵션이 켜진 경우에만 사용한다.

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python supported—
Server supported—
MCP supported—
Web AI unsupported—
Pyodide unsupported
  • MCP stdio는 브라우저 Pyodide runtime이 아니라 로컬/서버 프로세스 경로다.

실패 회피

흔한 실패 · 절대 금지

흔한 실패
  • legacy engine tool을 기본 표면으로 안내
절대 금지
  • MCP에서 skills 의미론을 새로 정의