AdaptOrch MCP는 AdaptOrch의 공개 MCP 래퍼입니다: Claude Code가 작업을 라우팅하고, 오케스트레이션된 실행을 시작하고, 증거 아티팩트를 채팅으로 다시 가져올 수 있게 해주는 신뢰성 커널입니다.
코딩 작업이 너무 크거나, 너무 모호하거나, 단일 패스 응답 하나에 맡기기에는 비용이 너무 많이 들 때 사용하세요.
Claude Code → AdaptOrch MCP → route topology → run with synthesis → retrieve artifactsAdaptOrch는 인증이 필요합니다. 두 단계로 토큰을 받으세요:
API 키 생성 → adaptorch.com/app/api-keys → 키 생성(ado_로 시작)
해당 키를 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN으로 사용하세요:
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="ado_..."컨트롤 플레인이 BYOK 전용인 경우, 공급자 자격 증명을 로컬 MCP 프로세스 환경에 보관하세요:
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER="openai"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL="gpt-4.1-mini"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY="<provider-api-key>"이 값들은 MCP 도구 인수나 JSON 본문 필드가 아닙니다. 실행 제출 헤더에만 첨부되며, 공급자 키는 오류에서 삭제되고 상태, 아티팩트, 사용량 요청에서는 생략됩니다.
/app/signup에서 가입하고 /app/api-keys를 엽니다.
ado_* 키를 생성하고 원시 값을 한 번 복사합니다.
로컬 MCP 환경에 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN으로만 설정합니다.
Claude Code에서 adaptorch_run 또는 adaptorch_list_runs를 실행합니다.
대시보드에서 /app/runs를 새로고침하여 동일한 테넌트의 실행 목록을 확인합니다.
한국어 요약: 가입 → /app/api-keys에서 ado_* 생성 → MCP env에 설정 → Claude Code에서 실행/목록 확인 → 대시보드 /app/runs에서 같은 실행 목록 확인.
Token | 용도 | 획득 위치 |
| 모든 AdaptOrch API 호출(실행, 상태, 아티팩트) | 가입 후 대시보드 |
| 로컬 HTTP MCP 엔드포인트 보호 | 직접 정의(모든 보안 문자열) |
스타터 $0에는 API 키 액세스, 월 1,000회 호출, 섀도우 모드가 포함됩니다. Pro/Team 요금제는 adaptorch.com에서 확인하세요.
AdaptOrch MCP는 선택적 알고리즘 제어를 설치된 adaptorch 엔진에 전달합니다. 래퍼는 이러한 알고리즘을 구현하지 않습니다. 이는 퀵스타트 기본값이 아닌 벤치마크/평가 또는 운영자 제어로 취급하세요.
Control | 범위 | 검증된 동작 |
| 벤치마크/평가 베타 | 벤치마크 클록/RNG 소스를 고정하고 레코드 타이밍/경로 필드를 정규화합니다. 라이브 공급자 출력, 병렬 스위트 레코드 순서, 카세트, 트레이스, 보고서 타이밍 집계는 포함하지 않습니다. |
| 벤치마크 매니페스트 |
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| 온라인 라우터 |
|
| 온라인 라우터 학습 |
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| 합성 | 기본값은 |
| 라우팅 임계값 | 명시적 debate-singleton 선호가 우선하지 않는 한, 앙상블 공급자가 두 개 이상 존재하고 합성 모드가 |
| 합성 | 지원 모드는 |
| 앙상블 추출 | 엔진 추출기는 |
Related MCP server: aacworkflow-mcp
AdaptOrch MCP는 AdaptOrch 연구 계열을 따릅니다. arXiv에서 논문을 읽으세요:
초록 페이지: arxiv.org/abs/2602.16873
HTML 논문: arxiv.org/html/2602.16873v1
pip install adaptorch-mcpAdaptOrch 코어가 아직 PyPI에 없다면 먼저 GitHub에서 설치하세요:
pip install "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git"
pip install adaptorch-mcpuvx adaptorch-mcp --helpGitHub의 adaptorch 의존성 사용 시:
uvx --with "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git" adaptorch-mcp --help첫 실행 이점 | 도구 | 채팅에서 달라지는 점 |
증명 모호성 감소 |
| Claude는 선택기 내부를 노출하거나 |
실패하는 긴 작업 감소 |
| 큰 목표는 취약한 단일 패스 대신 AdaptOrch 라우팅, 합성, 텔레메트리를 거칩니다. |
컨텍스트 전환 없는 증거 |
| 출력, 트레이스, 실행 증명이 Claude Code 대화로 다시 돌아옵니다. |
더 안전한 설정 지원 |
| 사용자는 토큰을 유출하지 않고 편집된 진단 정보를 붙여넣을 수 있습니다. |
빠른 설치 루프 |
| 로컬 MCP 연결이 |
두 실험군 모두 동일한 30개 유닛, 동일한 시드, 동일한 세션(Cerebras의 gemma-4-31b)을 사용하므로, 짝지은 델타가 실행 간 드리프트를 상쇄합니다:
실험군 | 정확도 |
기준(robust, 검증기 게이트 없음) | 86.7% |
AdaptOrch 검증기 게이트 사용 | 100.0% |
짝지은 델타 +13.3pp, 95% CI [+3.3, +26.7] — 유의미합니다.
범위: 합성 원장 스위트에 대한 내부 재현 가능 회귀 증거(증거 실험
paired_confirmatory_ledger, 전체 실행 ID와 재현 명령은 코어 저장소에 포함). 공식 타사 벤치마크가 아닙니다.
**adaptorch.com**에서 호스팅 커널을 통해 자신의 워크로드를 실행하세요 — 무료 스타터에는 API 키와 월 1,000회 호출이 포함됩니다.
경로 | 패키지 | 용도 |
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래퍼는 의도적으로 런타임 동작을 adaptorch.mcp_server에 위임합니다. 이를 통해 MCP 도구, 리소스, 프롬프트, 안전 검사, 전송이 최신 AdaptOrch 코어 릴리스와 정렬됩니다.
git clone git@github.com:dmae97/Adaptorch-MCP.git
git clone git@github.com:dmae97/adaptorch.git # alongside Adaptorch-MCP
cd Adaptorch-MCP
uv sync --all-packages --extra dev
uv run adaptorch-mcp --helpuv.lock은 엔진을 게시된 adaptorch git 리비전에 고정합니다. 로컬 엔진 체크아웃(알고리즘 패리티 및 MCP BYOK 실행)에 대해 래퍼를 검증하려면 고정 위에 설치하세요:
make engine-local ENGINE_PATH=../adaptorch
make checkpackages/adaptorch-mcp/tests/test_engine_algorithm_parity.py는 노출된 합성 모드, 더 이상 사용되지 않는 별칭, 토폴로지 또는 출력 추출기가 엔진에서 벗어나면 폐쇄적으로 실패합니다.
Claude Code 또는 데스크톱 MCP 호스트와 같은 로컬 클라이언트에는 stdio를 사용하세요.
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp --transport stdio --base-url https://adaptorch.com로컬 게이트웨이, 리버스 프록시 또는 원격 MCP 클라이언트에는 HTTP를 사용하세요.
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<upstream-adaptorch-token>"
export ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN="<client-facing-mcp-token>"
adaptorch-mcp \
--transport http \
--base-url https://adaptorch.com \
--http-host 127.0.0.1 \
--http-port 8765인증된 상태 확인(health check):
python - <<'PY'
import os
from urllib.request import Request, urlopen
request = Request(
"http://127.0.0.1:8765/mcp/health",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN']}"},
)
with urlopen(request) as response:
print(response.read().decode("utf-8"))
PY명령 | 용도 | 주요 옵션 |
| stdio 또는 HTTP MCP 서버를 시작합니다. |
|
| 편집된 로컬 진단 정보를 출력합니다. |
|
| stdio |
|
adaptorch-mcp의 경우 공개 래퍼는 제어 플레인 URL을 다음 순서로 결정합니다: 명시적 --base-url, 그다음 트리밍/검증된 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_BASE_URL, 그다음 호스팅 폴백 https://adaptorch.com. adaptorch-mcp-smoke는 기본 URL이 구성되지 않은 경우 로컬 개발 폴백으로 http://127.0.0.1:8000을 유지합니다. 재현 가능한 동작을 위해 체크인된 MCP 클라이언트 구성에서 --base-url을 명시적으로 전달하세요.
변수 | 용도 | 참고 |
| 업스트림 AdaptOrch 토큰. |
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| HTTP(S)로 트리밍 및 검증됩니다. 자격 증명을 포함하지 마세요. |
| BYOK 공급자 이름. |
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| BYOK 공급자 모델. |
|
| BYOK 공급자 비밀값. | 프로세스 로컬이며 도구 스키마/본문 및 비실행 요청에서 제외됩니다. 키 없는 공급자에 한해 선택 사항입니다. |
| HTTP/SSE MCP용 클라이언트 대상 베어러 토큰. | 업스트림 제어 플레인 토큰과 분리하여 유지하세요. |
| 쉼표로 구분된 HTTP 오리진 허용 목록. | 브라우저 또는 원격 HTTP 클라이언트와 함께 사용하세요. |
| 허용되는 최대 HTTP 요청 본문 크기. | 공개 배포의 경우 제한된 값으로 유지하세요. |
| HTTP 요청 시간 제한 예산. | HTTP 서버 요청 처리에 적용됩니다. |
| 최대 동시 SSE 구독자 수. | 기본값은 |
| 앱 팩토리 사용을 위한 제어 플레인 클라이언트 시간 제한. | ASGI 앱을 임베드할 때 유용합니다. |
| 벤치마크/평가 재현성 베타. | 벤치마크/평가 범위에만 해당합니다. 일반 런타임 결정성은 아닙니다. |
| 온라인 라우터 학습 모델 게이트. |
|
| 페이퍼 모드 어휘/의미론적 혼합 비율. | 기본값 |
{
"mcpServers": {
"adaptorch": {
"command": "adaptorch-mcp",
"args": [
"--transport",
"stdio",
"--base-url",
"https://adaptorch.com"
],
"env": {
"ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN": "${ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN}"
}
}
}
}추가 템플릿:
examples/claude_desktop_config.json
examples/omk.mcp.json
examples/mcp-http.env.example
체크인된 예제는 플레이스홀더 또는 환경 변수 보간을 사용합니다. 실제 URL과 토큰은 로컬의 커밋되지 않은 구성 파일에만 채워 넣으세요.
편집된 로컬 진단 정보를 출력합니다:
adaptorch-mcp-doctor
adaptorch-mcp-doctor --json
adaptorch-mcp-doctor --strictstdio 스모크 테스트를 실행합니다. 토큰은 프로세스 인수가 아닌 하위 환경을 통해 전달됩니다. 기본 URL이 제공되지 않으면 스모크 테스트는 로컬 개발을 위해 http://127.0.0.1:8000을 대상으로 합니다.
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp-smoke --base-url https://adaptorch.com예상 JSON에는 "ok": true, adaptorch_plan_catalog 및 예상 핵심 도구 하위 집합이 포함됩니다. Doctor JSON에는 확인된 기본 URL 소스에 대한 편집된 controlPlane 메타데이터도 포함됩니다. 특정 호스팅/코어 릴리스를 검증할 때 반복 가능한 --expected-tool <name> 플래그를 추가하세요.
도구 | 용도 |
| AdaptOrch 작업 페이로드를 제출하고 선택적으로 대기합니다. |
|
|
| 실행에 대한 아티팩트 메타데이터를 읽습니다. |
| 최근 실행을 나열합니다. |
| 실행 추적을 읽습니다( |
| 실행 취소를 요청합니다(쓰기/파괴적 작업; 수동 승인 유지). |
| AdaptOrch의 토폴로지 라우터를 통해 DAG를 로컬에서 라우팅합니다( |
| 편집된 MCP 서버 메트릭을 읽습니다. |
| 합성 모드(더 이상 사용되지 않는 별칭 포함), 토폴로지, 출력 추출기, 커넥터 및 서버 기능을 읽습니다. |
| 호출 테넌트의 사용량 기간(플랜 등급, 기간, 사용량, 한도, 잔여량, 백분율)을 읽습니다. |
| 호스팅 플랜 카탈로그를 읽습니다: Starter |
기본 remote 프로필은 adaptorch_get_traces와 adaptorch_route_topology를 제외한 아홉 개 도구를 노출합니다. adaptorch_get_run은 폐쇄된 outputSchema와 안전한 structuredContent를 게시합니다. 선택적 correctness_wall은 참고용 관찰 가능성(observability)일 뿐, 정확성 증명, 선택기 결정 또는 적용 권한 부여가 아닙니다.
신뢰할 수 있는 로컬 클라이언트의 경우 해당 클라이언트에 출력이 안전한 도구만 자동 승인하세요. adaptorch_run과 adaptorch_cancel_run은 수동 승인으로 유지하세요. 공유 또는 프로덕션 클라이언트의 경우 해당 페이로드가 이미 정화(sanitize)되지 않았다면 실행, 아티팩트 및 추적 읽기 도구를 자동 승인하지 마세요.
GitHub 히어로: assets/readme-hero.png
GitHub 플로우 다이어그램: assets/mcp-flow.png
GPT-image-2.0 래스터 프롬프트 브리프: docs/brand/gpt-image-2-brief.md
게시 전:
uv run ruff check packages/adaptorch-mcp
uv run mypy packages/adaptorch-mcp/src
uv run pytest packages/adaptorch-mcp/tests -q
uv run python -m build packages/adaptorch-mcp --outdir dist
uv publish --dry-run dist/*그런 다음 PyPI Trusted Publishing 또는 토큰 기반 uv publish에 대해 docs/publishing.md를 따르세요.
.env, API 키, 베어러 토큰, 개인 키 또는 MCP 클라이언트 토큰을 커밋하지 마세요. SECURITY.md를 참조하세요.
독점(Proprietary) — Copyright ClassicMate. All rights reserved. LICENSE를 참조하세요.
This server cannot be deployed
AI work orchestration for plans, tasks, teams, and coding-agent dispatch.
Cross-agent artifact workspace with provenance across Claude Code, Codex, Cursor, LangGraph.
Retrieve citation-ready technical context and coordinate evidence-backed work between AI agents.
Reliable async execution for agent tool calls: schema gating, retries, idempotency, audit trail.
