runtime.mcpWorkbench Runtime unverified

MCP 외부 AI Workbench 연결

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

GitHub 원본

이 스킬

MCP 외부 AI Workbench 연결

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

Runtime unverified runtime.mcpWorkbench

절차

실행 순서

  1. 1

    MCP 기본 표면은 workbench action과 skill resolver다.

  2. 2

    먼저 `ReadSkill`로 목적 skill을 찾는다.

  3. 3

    API 상세와 canonical `apiRef`는 `ReadCapability`로 확인한다.

  4. 4

    단일 공개 API는 `EngineCall`, 여러 결과의 결합·가공만 `RunPython`으로 실행한다.

  5. 5

    실제 이름과 schema는 `tools/list`를 정본으로 삼는다. 목록 밖 legacy alias와 내부 도구는 호출하지 않는다.

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 ReadSkill로 목적 skill을 찾는다.
  • API 상세와 canonical apiRef는 ReadCapability로 확인한다.
  • 단일 공개 API는 EngineCall, 여러 결과의 결합·가공만 RunPython으로 실행한다.
  • 실제 이름과 schema는 tools/list를 정본으로 삼는다. 목록 밖 legacy alias와 내부 도구는 호출하지 않는다.

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