grok-mcp-server

xAI Grok의 전체 기능 — 실시간 X(Twitter) 검색, 웹 검색, 채팅, 이미지 생성, 비전, 이미지 편집, 비디오 생성, 구조화된 출력, 추론 — 에 모든 Claude(또는 MCP 호환 AI)가 어디서든 접근할 수 있게 해주는 원격 MCP 서버입니다. 노트북, 휴대폰, 잠자는 동안 실행되는 자동화 루틴에서도 말이죠.

에이전트를 만드는 개발자, 워크플로우를 구성하는 자동화 매니아, Claude 안에서 실시간 데이터를 원하는 크리에이터 — 모두에게 동일한 설치 방법입니다.

여러분의 Cloudflare 계정에 호스팅됩니다. 명령 4개. 상태 비저장. 도구 9개.

auny-ai/claude-os의 일부로 제작되었습니다 — 공개적으로 만들고 있는 멀티 AI 운영체제입니다. 🧡

기능

xAI API를 래핑하는 9가지 도구입니다. 각 도구는 범용으로 설계되었습니다. 아래의 사용 사례는 가능한 것 중 일부 예시일 뿐입니다.

검색 + 채팅

x_search — 실시간 X(Twitter) 데이터

xAI의 네이티브 x_search 백엔드를 통해 X를 검색합니다. 작성자 핸들, 팔로워 수, 참여 지표(좋아요, 리트윗, 답글, 조회수), 타임스탬프, 포함된 미디어, 인용 트윗 컨텍스트가 포함된 게시물을 반환합니다.

X 고급 검색 연산자 전체 세트를 지원합니다: min_faves:N, min_retweets:N, filter:blue_verified, filter:verified, from:user, lang:en, since:YYYY-MM-DD, 그리고 나머지 모두.

grok_web_search — 최신 정보를 제공하는 실시간 웹 검색

Grok을 통한 일반 웹 검색으로, 결과를 일관된 답변과 출처로 종합합니다. 지속적으로 업데이트되며 모델의 지식 컷오프에 영향을 받지 않습니다.

grok_chat — 검색 도구가 아닌 모델로서의 Grok

Grok으로 직접 일반 텍스트 생성을 수행합니다. 시스템 프롬프트와 모델 재정의를 선택적으로 지정할 수 있습니다. 특정 출력에 Claude가 아닌 Grok의 추론 스타일이나 어조가 필요할 때 유용합니다.

비전 + 미디어

grok_image_generate — 텍스트-이미지 생성

Grok Imagine(Quality Mode)을 사용해 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다. 이미지 URL을 반환합니다. 목업, 소셜 카드, 썸네일, 브랜드 비주얼, A/B 변형에 적합합니다. 호출당 최대 4개의 변형을 생성할 수 있습니다.

grok_image_understand — 멀티모달 비전

이미지 URL과 질문을 전달하면 분석 결과를 돌려받습니다. 스크린샷 디버깅, 콘텐츠 감사, 대체 텍스트 생성, 디자인 피드백, 시각적 트리아지에 유용합니다.

grok_image_edit — 텍스트 프롬프트 이미지 편집

기존 이미지 URL과 변경 내용 설명을 전달하면 편집된 이미지를 돌려받습니다. 브랜드 비주얼을 반복 개선하거나, 색상/스타일 변형을 생성하거나, 기존 자산을 리믹스할 때 유용합니다.

grok_video_generate — 텍스트-비디오 / 이미지-비디오

Grok Imagine을 사용해 짧은 비디오(최대 10초, 720p)를 생성합니다. 텍스트 전용 프롬프트와 이미지-비디오(정지 이미지에서 시작)를 지원합니다. 비디오 URL을 반환합니다. 참고: 비디오 생성에는 20-60초가 걸릴 수 있습니다.

구조화된 출력 + 추론

grok_structured_output — JSON 스키마가 적용된 응답

프롬프트와 예상 구조를 설명하는 JSON Schema를 전달합니다. 스키마와 일치하는 파싱된 JSON을 반환합니다. 일관된 출력 형태가 필요한 안정적인 에이전트 파이프라인, 텍스트 데이터 추출, ETL 워크플로우에 유용합니다.

grok_reasoning — 심층 분석 모드

복잡한 문제에는 Grok의 리즈닝 모드를 사용하세요. grok_chat보다 느리지만 더 엄밀한 결과를 만듭니다. 노력 수준을 조절할 수 있습니다(low, medium, high). 전략 질문, 다단계 분석, 토론 준비, 기술 리뷰에 적합합니다.

Related MCP server: Cloudflare Tavily Search MCP

사용 사례

이는 모든 MCP 클라이언트가 사용할 수 있는 범용 Grok 래퍼입니다. 사용 사례는 Grok의 기능 자체만큼이나 넓습니다.

개발자용

• 실시간 데이터가 필요한 에이전트를 구축하세요. 대부분의 AI 에이전트는 최근 24시간을 볼 수 없습니다. 이 도구는 모든 MCP 호환 에이전트에 라이브 X + 웹 검색을 기본 요소로 제공합니다.

• 멀티 모델 오케스트레이션. Claude를 오케스트레이터로, Grok을 워커로 사용하세요. Claude의 추론이 필요 없지만 최신성이나 특정 어조가 중요한 작업에는 더 저렴하고 빠른 팬아웃이 가능합니다.

• Claude Code 안에서 라이브 리서치. 라이브러리를 디버깅할 때 터미널을 벗어나지 않고 최신 GitHub 이슈나 최근 문서를 가져옵니다.

• 교차 모델 평가. Claude 내부에서 동일한 프롬프트를 두 모델 모두에 전달하세요. 하나의 워크플로우에서 출력을 비교할 수 있습니다.

• 웹 스크래핑 인프라를 대체하세요. X 데이터를 가져오는 취약한 Puppeteer/Playwright 설정이 있다면, 이 도구가 단일 MCP 호출로 대체합니다. xAI가 인증, 속도 제한, 렌더링을 처리합니다.

• grok_structured_output로 안정적인 데이터 추출. 스키마를 한 번 정의하면 일관된 JSON을 돌려받습니다. 정규식 파싱은 버리세요.

• 프로그래매틱 자산 생성. grok_image_generate로 파이프라인 중간에 테스트 목업, 디자인 변형, 시각적 플레이스홀더를 즉시 생성하세요.

• 비전 강화 에이전트. grok_image_understand를 사용해 에이전트가 스크린샷, 디자인 파일, 라이브 UI를 분석하게 하세요.

• SaaS 프로토타입용 저비용 실시간 데이터 레이어. 제대로 된 백엔드를 만들기 전에 주말 동안 "실시간 시장 인텔리전스" 또는 "X 멘션 모니터링" 기능을 검증하세요.

데이터, 분석, 리서치용

• 분석을 위해 어떤 주제든 X 대화 데이터를 가져옵니다. 감정, 볼륨, 게시자, 참여 분포를 확인할 수 있습니다.

• 규제, 정책, 업계 동향을 몇 달 후에 Claude의 학습 데이터에 반영되는 시점이 아니라, 발생 즉시 추적하세요.

• 소셜 담론에 대한 학술 연구 — Twitter API 클라이언트를 작성하지 않고 특정 주제가 어떻게 논의되고 있는지에 대한 실시간 데이터를 가져옵니다.

• 경쟁 인텔리전스 파이프라인 — 경쟁사의 출시, 채용 공고, 고객 불만, 가격 변경을 추적합니다.

• 대규모 구조화 데이터 추출. grok_structured_output은 비정형 텍스트에서 엔터티, 관계, 특징을 안정적으로 추출합니다.

자동화 및 운영용

• 관심 주제에 대한 데일리 브리핑으로 하루를 시작하세요 (Claude Routines + 이 MCP = 자율 개인 뉴스 데스크).

• Brandwatch / Mention.com에 비용을 지불하지 않는 브랜드 멘션 모니터링.

• 트렌드 감지 — 틈새 시장에서 유행이 정점에 도달하기 전에 떠오르는 것을 표면화합니다.

• 잠재 고객 트리아지 — 제품이 해결하는 문제에 대해 공개적으로 불만을 말하는 사람들을 찾습니다.

• 고객 지원 정찰 — 지원 티켓이 생기기 전에 사용자들이 제품에 대해 무엇을 말하는지 확인합니다.

• 시각적 알림 자동 생성. 주목할 만한 일이 발생하면 grok_image_generate 호출을 트리거해 맞춤 썸네일을 만드세요.

크리에이터용

• 트렌딩 콘텐츠 레이더 — 틈새 시장에서 유행하는 콘텐츠에 대해 매일 자율적으로 리서치합니다.

• 인용 트윗 기회 찾기 — 응답할 가치가 있는 주제의 높은 참여 게시물을 표면화합니다.

• 오디언스 리서치 — 타겟 오디언스가 실제로 이야기하는 주제를 확인하세요. 그들이 관심 있어 할 것이라고 추측하는 주제가 아니라요.

• 모든 결과물을 위한 소스 확보 — 브라우저로 전환하지 않고 기사, 스레드, 프레젠테이션 자료를 가져옵니다.

• 비주얼 브랜드 워크플로우. Claude를 벗어나지 않고 하나의 워크플로우에서 배너 아트, 소셜 카드, 게시물 썸네일, 비디오 클립을 생성합니다.

• 채팅에서 디자인 피드백. grok_image_understand로 스크린샷을 전달하고 "이 디자인에서 무엇이 잘못됐나요?"라고 물어보면 구체적인 지적을 받을 수 있습니다.

• 다단계 콘텐츠 제작: grok_web_search → 리서치, grok_chat → 초안, grok_image_generate → 비주얼, grok_video_generate → 클립. 하나의 파이프라인, 하나의 채팅.

모두를 위한

• Claude에 최신 정보를 가져오세요. Claude의 지식 컷오프 이후에 발생한 모든 것은 Claude 채팅을 벗어나지 않고 이 도구를 통해 확인할 수 있습니다.

• Claude의 출력을 실시간 웹 데이터와 대조해 팩트체크하세요.

• 주장을 웹 출처와 실시간 X 논의로 교차 확인하세요.

• 실제로 사용할 수 있는 비주얼 생성 — Grok Imagine Quality Mode는 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 이미지를 생성합니다.

필요 사항

• xAI API 키 — https://console.x.ai/에서 발급받으세요

• Cloudflare 계정 (무료이며, 없으면 설정하는 데 30초면 충분합니다)

• 명령어를 붙여넣기 편한 터미널 (macOS Terminal, iTerm, Windows Terminal — 무엇이든 작동합니다)

• Node 18+ 설치 — 없다면 여기서 다운로드하세요

• 약 5분

비용 참고 사항

이 저장소는 어떤 비용도 청구하지 않습니다. 여러분은 서버의 자체 사본을 배포하고, Grok 사용량에 대해 xAI에 직접 비용을 지불하며, 일반적인 사용에는 Cloudflare에 아무것도 지불하지 않습니다.

• xAI: Grok API 호출에 대해 xAI 계정에 등록된 결제 수단으로 비용을 지불합니다 (console.x.ai). 이미지 및 비디오 생성은 텍스트보다 비쌉니다 — 대량 크리에이티브 워크플로우를 자동화하기 전에 요금을 확인하세요.

• Cloudflare: Workers 무료 티어 = 하루 100k 요청, 여러분이 사용할 양보다 많습니다

• 저: 0 — 텔레메트리 없음, 프록시 없음, 릴레이 없음. 코드는 여러분의 계정, 여러분의 키, 여러분의 청구서로 실행됩니다.

5개 명령으로 설치

git clone https://github.com/auny-ai/grok-mcp-server.git
cd grok-mcp-server
npm install
npx wrangler login

(wrangler login이 브라우저 탭을 엽니다 — Cloudflare 액세스를 한 번 승인하세요.)

xAI 키를 설정하고 자체 인증 시크릿을 Worker 시크릿으로 생성한 다음 배포하세요:

npx wrangler secret put XAI_API_KEY
# (paste your xai-... key when prompted)

printf '%s' "$(openssl rand -hex 32)" | npx wrangler secret put AUTH_SECRET
# generates and sets your own random secret — this gates the endpoint below

npx wrangler deploy

다음과 같은 출력이 표시됩니다:

Deployed grok-mcp-server triggers
  https://grok-mcp-server.<your-account>.workers.dev

완료. Worker가 라이브 상태가 되었고 게이트가 적용되었습니다. v1과 달리 이제 /mcp 엔드포인트는 fail-closed 방식으로 동작합니다. AUTH_SECRET이 설정될 때까지 모든 요청을 거부하고(503), 유효한 자격 증명을 제시하지 않는 요청에는 401을 반환합니다. 전체 설치 계약은 AGENTS.md를, 인증 게이트 작동 방식은 docs/ARCHITECTURE.md를 참조하세요.

AUTH_SECRET=<the secret you generated> \
MCP_URL=https://grok-mcp-server.<your-account>.workers.dev \
./verify.sh

PASS로 끝나야 합니다.

Claude에 연결

엔드포인트는 AUTH_SECRET으로 보호됩니다. 두 가지 클라이언트 유형에 맞는 인증 방법이 있습니다:

Claude.ai에서 (Routines, Projects, 커스텀 통합)

1. 설정 → Connectors → 사용자 지정 커넥터 추가

2. 이름: Grok

3. URL: https://grok-mcp-server.<your-account>.workers.dev/mcp

4. 저장한 다음 연결을 클릭하세요. 그러면 /oauth/authorize 및 /oauth/token에 대한 원클릭 OAuth/PKCE 핸드셰이크가 시작됩니다. claude.ai에 원본 시크릿을 붙여넣을 필요가 없습니다. 커넥터는 서명된 만료 토큰을 받습니다.

이제 Grok 커넥터를 활성화한 모든 채팅 또는 Routine에서 9가지 도구를 사용할 수 있습니다.

Claude Desktop / Claude Code에서

이들은 헤드리스 클라이언트이므로 정적 베어러(static-bearer) 방식을 직접 사용합니다. MCP 설정 파일에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "grok": {
      "url": "https://grok-mcp-server.<your-account>.workers.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your AUTH_SECRET>"
      }
    }
  }
}

또는 Claude Code CLI를 사용하는 경우:

claude mcp add grok --transport http \
  https://grok-mcp-server.<your-account>.workers.dev/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <your AUTH_SECRET>"

Claude 클라이언트를 다시 시작하면 도구를 사용할 수 있습니다.

도구 참조

x_search

xAI의 네이티브 X 검색 도구를 통해 X(Twitter)를 검색합니다.

입력값:

• query (string, 필수) — 검색할 내용

• context (string, 선택) — 초점을 좁힙니다

예시 호출(Claude 내부에서):

x_search를 사용해 "Claude Code"에 대한 최근 게시물을 min_faves:500 filter:blue_verified 조건으로 찾아줘

여기서 작동하는 X 검색 연산자: min_faves:N, min_retweets:N, filter:blue_verified, filter:verified, from:user, lang:en, since:YYYY-MM-DD, 그리고 대부분의 다른 고급 검색 연산자.

grok_web_search

Grok을 통한 일반 웹 검색.

입력값:

• query (string, 필수) — 검색할 내용

• context (string, 선택) — 초점을 좁힙니다

grok_chat

Grok 일반 텍스트 생성.

입력값:

• prompt (string, 필수) — 사용자 프롬프트

• system (string, 선택) — 시스템 프롬프트

• model (string, 선택) — 모델 재정의 (기본값: grok-4.3)

grok_image_generate

텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.

입력값:

• prompt (string, 필수) — 이미지에 대한 설명

• n (integer 1-4, 선택) — 변형 수 (기본값: 1)

• model (string, 선택) — 모델 재정의 (기본값: grok-imagine-image-quality)

반환값: 이미지 URL. 여러 개인 경우 번호가 매겨진 목록을 반환합니다.

예시 호출:

grok_image_generate를 사용해 빛나는 키보드 위에 앉은 검은 고양이의 사이버펑크 스타일 포스터를 만들어 줘, n=2

grok_image_understand

Grok의 비전 기능을 사용해 이미지를 분석합니다.

입력값:

• image_url (string, 필수) — 이미지 URL (jpg, jpeg 또는 png)

• prompt (string, 필수) — 이미지에 대해 알고 싶은 내용

• model (string, 선택) — 모델 재정의 (기본값: grok-4.3)

예시 호출:

grok_image_understand를 https://example.com/dashboard.png에 사용 — 어떤 UX 문제가 보이나요?

grok_image_edit

텍스트 프롬프트로 기존 이미지를 편집합니다.

입력:

• image_url (string, 필수) — 원본 이미지의 URL

• prompt (string, 필수) — 편집 내용 설명

• model (string, 선택) — 모델 오버라이드 (기본값: grok-imagine-image-quality)

반환값: 편집된 이미지 URL.

호출 예시:

grok_image_edit를 https://example.com/banner.jpg에 사용 — 배경을 노을로 바꾸고 오른쪽 위에 작은 달을 추가해 주세요

grok_video_generate

텍스트나 이미지로 짧은 동영상(최대 10초, 720p)을 생성합니다.

입력:

• prompt (string, 필수) — 동영상 설명

• image_url (string, 선택) — 이미지-투-비디오용 시작 이미지

• model (string, 선택) — 모델 오버라이드 (기본값: grok-imagine-video)

반환값: 동영상 URL. 참고: 생성에는 일반적으로 20-60초가 소요됩니다.

호출 예시:

grok_video_generate를 프롬프트 "노을 속 바위에 부서지는 파도, 슬로우 모션"과 함께 사용

grok_structured_output

Grok에서 JSON 스키마가 적용된 응답을 받습니다.

입력:

• prompt (string, 필수) — Grok이 생성하길 원하는 내용

• schema (object 또는 문자열화된 JSON, 필수) — 기대하는 응답 형태를 설명하는 JSON Schema

• system (string, 선택) — 시스템 프롬프트

• model (string, 선택) — 모델 오버라이드 (기본값: grok-4.3)

반환값: 제공된 스키마와 일치하는 JSON.

호출 예시:

grok_structured_output을 사용해 이 텍스트에서 사람, 회사, 위치를 추출하세요. 스키마: { type: "object", properties: { people: { type: "array", items: { type: "string" } }, companies: { ... }, locations: { ... } }, required: ["people", "companies", "locations"] }

grok_reasoning

심층 분석을 위해 Grok의 추론 모드를 사용합니다.

입력:

• prompt (string, 필수) — 질문이나 문제

• effort ("low" | "medium" | "high", 선택) — 추론 깊이 (기본값: medium)

• system (string, 선택) — 시스템 프롬프트

• model (string, 선택) — 모델 오버라이드 (기본값: grok-4.3)

호출 예시:

grok_reasoning을 effort=high로 사용해 개인 MCP 서버를 구축하는 것이 유지보수 비용 대비 가치가 있는지, 기존 커넥터를 사용하는 것과 비교해 분석하세요.

로컬 개발

배포 전에 변경 사항을 테스트하려면:

1. 리포지토리 루트에서 .env.example을 .dev.vars(git에서 무시됨)로 복사하고 자신의 값으로 채우세요:

   XAI_API_KEY="xai-..."
   AUTH_SECRET="<output of: openssl rand -hex 32>"

2. 개발 서버를 실행하세요:

   npm run dev

3. 이제 서버는 http://localhost:8787에서 실행됩니다.

아키텍처

MCP client (Claude / Cursor / anything)
        │
        │  Streamable HTTP MCP, Bearer auth (static secret or OAuth token)
        ▼
Cloudflare Worker (this repo)
        │  gateMcp() — fails closed without AUTH_SECRET
        │
        │  Bearer auth via Worker secret
        ▼
xAI Grok API (api.x.ai/v1)
  ├── /responses       — chat, search, vision, structured, reasoning
  ├── /images/generations — image gen
  ├── /images/edits    — image edit
  └── /videos/generations — video gen

• 전송: /mcp에서 Streamable HTTP를 통한 MCP

• 상태: 요청별 무상태(stateless), Durable Objects 없음, 세션 메모리 없음

• 인증(서버 → xAI): XAI_API_KEY Worker 시크릿을 통한 Bearer 토큰

• 인증(클라이언트 → 서버): AUTH_SECRET(src/auth.ts)으로 제어되며, fail-closed 방식입니다. 두 가지 경로가 있습니다: 헤드리스 클라이언트(Claude Code)용 정적 Bearer 경로와, claude.ai 커넥터용 무상태 HMAC 서명 토큰을 사용하는 OAuth 2.0 + PKCE 경로입니다. KV도, 데이터베이스도 없습니다 — 전체 요청 라우팅 및 토큰 검증 과정은 docs/ARCHITECTURE.md를 참조하세요.

시크릿 교체, 재배포, 일반적인 장애 모드에 대해서는 docs/RUNBOOK.md를 참조하세요.

도구 추가

src/index.ts는 MCP SDK의 server.tool() 패턴을 사용하여 도구를 정의합니다:

server.tool(
  "tool_name",
  "Tool description for the LLM",
  { param: z.string() },
  async ({ param }) => {
    // your logic here
    return { content: [{ type: "text", text: "..." }] };
  }
);

모든 도구는 xAI API 호출을 위한 단일 xaiFetch(env, path, body) 헬퍼를 공유합니다. 다른 xAI 엔드포인트를 감싸는 새 도구를 추가하려면 xaiFetch에 엔드포인트 경로와 요청 본문만 전달하면 됩니다.

새 도구를 추가한 다음 로컬 테스트를 위해 npm run dev를 실행하고, 배포하려면 npx wrangler deploy를 실행하세요.

Worker 이름

기본적으로 Worker는 grok-mcp-server로 배포됩니다. 이름을 바꾸려면 배포 전에 wrangler.jsonc의 name 필드를 편집하세요:

{
  "name": "grok-mcp-server"  // change this
}

각 Cloudflare 계정에는 자체 네임스페이스가 있으므로 grok-mcp-server.<you>.workers.dev는 다른 사람의 배포와 충돌하지 않습니다.

왜 존재하나요?

대부분의 MCP 서버는 여러분의 머신에서 로컬로 실행됩니다. 노트북이 아닌 다른 곳에서 Claude를 사용하고 싶어지기 전까지는 아주 잘 작동합니다.

그런 순간이 오면:

• Claude Routines은 로컬 서버에 접근할 수 없습니다 — Anthropic의 클라우드에서 실행되며, 여러분의 머신에서 실행되지 않습니다.

• 휴대폰의 Claude는 데스크톱과 통신할 수 없습니다.

• 노트북이 아닌 다른 곳에서 실행되는 모든 에이전트나 자동화는 접근이 차단됩니다.

• 여러분의 설정을 공유하려면 상대방에게 Node를 설치하고, 리포지토리를 클론하고, 노트북을 켜 둔 채 유지해 달라고 요청해야 합니다.

호스팅형 MCP는 이 모든 문제를 해결합니다. 서버는 공개 인터넷 — 여러분의 Cloudflare 계정에 있는 시크릿 뒤 — 에서 실행됩니다. Claude는 어디서든 접근할 수 있습니다. 동일한 도구, 동일한 키, 동일한 동작을 어떤 기기나 워크플로에서도 사용할 수 있습니다.

개발자라면: 이것이 프로덕션 패턴입니다. 프로토타이핑은 로컬에서, 배포는 호스팅으로. 동일한 코드가 dev와 prod에서 실행됩니다.

크리에이터나 자동화 사용자라면: 이것이 노트북 밖에서도 마법이 따라다니게 해줍니다. 여러분이 자는 동안에도 루틴이 실행됩니다. 휴대폰은 데스크톱과 같은 능력을 갖습니다. 컨텍스트는 휴대 가능합니다.

더 자세한 내용 — 아키텍처, 트레이드오프, Claude를 중심으로 이런 컨텍스트 시스템을 구축하기 위한 템플릿 — 은 CLAUDE.md is the Starting Point에서 확인할 수 있습니다. Claude와 단순히 채팅하는 것이 아니라 Claude를 중심으로 시스템을 구축하려고 생각 중이라면 읽어볼 만합니다.

변경 내역

v1.2.0 — fail-closed 방식의 이중 경로 인바운드 인증(src/auth.ts)을 추가했습니다: 헤드리스 클라이언트용 정적 Bearer 경로와 claude.ai 커넥터용 자체 포함(self-contained) OAuth 2.0 + PKCE, 둘 다 하나의 AUTH_SECRET으로 보호됩니다. KV도, 데이터베이스도 없습니다 — 무상태 HMAC 서명 토큰입니다. verify.sh, mcp.json, AGENTS.md, .env.example, docs/를 추가했습니다.

v1.1.0 — 새 도구 6개를 추가했습니다: grok_image_generate, grok_image_understand, grok_image_edit, grok_video_generate, grok_structured_output, grok_reasoning. 공통 xaiFetch 헬퍼로 리팩터링했습니다. 이제 서버는 Grok의 전체 기능 영역을 노출합니다.

v1.0.0 — 최초 릴리스. 세 가지 도구: x_search, grok_web_search, grok_chat. Cloudflare Workers에서 실행되는 무상태 MCP 서버.

라이선스

MIT. 포크하고, 배포하고, 변경하고, 판매하세요.

관련 자료

• auny-ai/claude-os — 이 프로젝트가 속한 멀티 AI 운영 체제

• Cloudflare Agents SDK 문서 — 이 프로젝트의 기반이 되는 SDK

• Model Context Protocol — 이 프로젝트가 구현하는 표준

• xAI API 문서 — 이 프로젝트가 감싸는 기본 API

이 위에 재미있는 무언가를 만들었다면 이슈를 열거나 X에서 저를 태그해 주세요. 🧡