MOCO AI Coworker MCP Server
Automates task and project management operations in ClickUp.
Integrates with Confluence for automated documentation and monitoring.
Automates email sending, monitoring, and management through Gmail.
Creates and updates Google Docs automatically from various triggers.
Allows reading, writing, and organizing files in Google Drive.
Monitors and manages Jira issues, enabling automated updates and reporting.
Enables real-time messaging, channel communication, and automated responses in Slack.
Facilitates voice communication and telephony integration via Twilio.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MOCO AI Coworker MCP ServerPrepare a meeting agenda for tomorrow's standup using recent Slack threads."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MOCO — AI Coworker Platform
Slack에 상주하는 AI 동료. 데스크톱 앱 하나를 설치하면 백그라운드에서 Python AI 서버가 떠서, 동료가 던진 메시지를 받아 역할별 전문 에이전트가 협업해 처리하고, Gmail·Google Workspace·Jira· Confluence·CRM·전화까지 219개+ 도구를 자율적으로 사용한다. 단순 챗봇이 아니라 라우팅 → 멀티 에이전트 오케스트레이션 → 메모리 → 능동적 제안을 갖춘, 약 50K LOC 규모의 프로덕션 시스템.
포트폴리오 공개본 — 이 저장소는 실무 프로젝트에서 회사·고객·개인 식별 정보(사내 데이터, 실사용 메모리·녹취·DB, 규제 문서 코퍼스, 하드코딩 크리덴셜)를 모두 제거하고 코드 아키텍처만 남긴 버전입니다. 전화(AICC)·데모 CRM 시드 데이터 등 회사 특화 데이터는 포함하지 않으며, 모든 시크릿은 환경변수로 주입됩니다.
Demo
여섯 개의 실제 업무 자동화 장면. 한 문장 지시가 여러 도구(캘린더·Drive·Docs·Gmail·ClickUp·Slack)를 가로질러 하나의 결과물로 끝난다. 각 영상의 ▶ 를 누르면 이 자리에서 바로 재생됩니다.
Related MCP server: CodePilot MCP
What is MOCO
설치된 데스크톱 앱이 사용자의 유일한 화면이다. 앱은 시작 버튼을 누르면 uv run python -m app.main으로
Python AI 서버를 백그라운드에 띄우고 그 생명주기를 관리한다. 서버 안에서는 네 축이 동시에(asyncio) 돈다.
Electron 앱 (설정 GUI · 실시간 로그 · 대시보드)
└─ Python AI 서버 (asyncio)
① Slack Socket Mode 실시간 메시지 수신·응답 (핵심)
② APScheduler 이메일/Jira/Confluence 주기 감시 (능동)
③ FastAPI :8000 웹·음성·전화·CRM·자체 MCP 서버
④ ClawOps 070 전화 AICC 상담핵심 메시지는 하나다 — 에이전트 두뇌는 Claude를 빌리되, 그것들이 협업·기억·선제 행동·자가 확장하게 만드는 오케스트레이션 레이어는 직접 설계·구현했다. 동료를 한 명 더 채용하는 게 아니라, AI 한 명이 회사 안에서 24시간 살면서 메일·전화·문서·코드·고객 응대를 동시에 처리하고, 필요한 도메인이 생기면 자기가 또 다른 동료를 만들어내는 시스템.
Why it exists
단일 거대 프롬프트는 컨텍스트가 폭주하고, 도구가 많아질수록 정확도가 떨어진다. 그래서 문제를 계층적으로 분해했다: 가벼운 분류기(Haiku)가 앞에서 걸러내고, 복잡한 일만 오케스트레이터(Opus)로 올라가며, 오케스트레이터는 혼자 다 하지 않고 도메인 전문 서브에이전트에게 위임한다. 작업 난이도별로 Haiku/Sonnet/ Opus 3-티어를 갈아 끼워 비용·속도·정확도를 동시에 잡는다.
그리고 이 시스템은 API 키 없이 동작한다 — 뒤의 인증 모델 참고. 이 설계가 "앱 설치만으로 동작(Zero-Setup)"을 가능하게 하는 핵심이고, 대신 한도가 계정 레이트리밋이라 견고성 장치들(세마포어·컨텍스트 자동 압축·재시도)이 필요해졌다.
Agentic Runtime Model
메시지 한 건이 수신되어 라우팅·오케스트레이션을 거쳐 응답·저장까지 처리되는 전체 경로.
수신 & 디바운싱 — 끊어 보낸 메시지를
{채널}:{유저}키로 짧게 모아 하나로 병합. 같은 요청에 LLM을 여러 번 부르는 낭비 방지.Session Lane — 대화 단위 독립 큐 + 단일 워커. 같은 대화는 순서대로, 다른 대화는 병렬로. 고정 워커풀과 달리 락 경합이 없다. 15분 유휴 시 워커가 스스로 종료.
라우팅 결정 트리 — 봇이 호출됐는지, 인가된 사용자인지, 복잡한지(약 60개 키워드 8개 카테고리 또는 첨부파일)를 판정해 simple/complex 경로를 정한다.
오케스트레이터 — Observer가 30초마다 진행 하트비트를 보내고, 관련 메모리를 검색해 프롬프트에 실어준다. 하드 타임아웃 20분.
서브에이전트 협업 —
call_sub_agent로 도메인 전문가에게 위임. 결과는 표준 스키마(status/summary/data/artifacts/next_suggestions/error)로 회수. 병렬은TaskExecutor, 중간 결과는TaskWorkspace공유 메모리에 네임스페이스로 쌓아 다음 에이전트에 넘긴다.응답 & 기억 — 최종 응답을 올린 뒤 대화는 별도 메모리 큐로 넘어가 비동기 저장 — 사용자를 기다리게 하지 않는다.
Features
여덟 개의 축이 "챗봇"과 "AI 동료"를 가른다.
🧠 멀티 에이전트 오케스트레이션
분류기(Haiku) → 오케스트레이터(Opus) → 도메인 서브에이전트 7종의 계층 구조.
7종 전문가 — research · communication · code · pm · document · data · web. 각자 필요한 MCP 도구만 화이트리스트로 받는다
3-티어 모델 — 난이도별 Haiku/Sonnet/Opus로 비용·속도·정확도를 동시에
협업 프로토콜 — 표준 결과 스키마 회수,
TaskWorkspace공유 메모리로 결과 전달, 실패 시 최대 2회 재계획
🗂️ 순수 Python 메모리 (LLM 없는 검색)
대화를 Markdown으로 누적하되 검색·저장 판단에 LLM을 쓰지 않는다.
검색 — JSON 인덱스 토큰 스코어링(제목·태그·채널/유저 가중치)으로 즉시, 없으면 파일 스캔 키워드 점수
저장 판단 — 규칙 기반(명시 신호·지속 신호·도구 사용량)으로 잡담에 불필요한 LLM 호출 차단
빠르고, 토큰 비용 0
🔔 능동(Proactive) 시스템
요청을 기다리지 않고 먼저 일한다.
주기 감시 — 이메일 5분 · Jira 30분 · Confluence 60분, 2단계(수집 → LLM 분석) 패턴
선제 제안 — Dynamic Suggester(15분)가 메모리를 분석해 요청 전에 제안 → 승인 시 자동 실행
🏭 자동 에이전트 생성 (Agent Factory)
MOCO가 사용 패턴을 감지해 새 에이전트를 직접 만들어낸다. 자유 코드 작성의 위험은 템플릿 슬롯만 채우게 해 원천 차단하고, 6단계 자동 검증과 사람 승인을 거쳐 재시작 없이 배포한다.
🔌 양방향 확장성
안으로 — Google Drive에
SKILL.md를 올리면 런타임에 능력 추가 (Skill Marketplace)밖으로 —
/mcp엔드포인트로 MCP 서버를 노출, 팀원이 자기 Claude에서 MOCO 능력 호출 (정적 토큰 + OAuth 2.1 PKCE/DCR)
📞 멀티 채널 진입점
Slack · ChatGPT 스타일 웹 챗 · 070 전화(AICC) · Twilio · 브라우저/Gemini Live 음성
웹 챗의 도메인 전문 에이전트(법령 자문 등)는 도구·인용·결정 권한을 제한해 모달로 분리
🛡️ 프로덕션 견고성
서브에이전트 동시 실행 세마포어(20) 로 레이트리밋 폭주 방지
컨텍스트 오버플로우 감지 시
/compact자동 실행 후 재시도SDK 초기화 지수 백오프 재시도 · graceful shutdown
📊 운영 모니터링 (Daemon Plane)
모든 에이전트 실행을 JSONL로 기록
/daemon/대시보드에서 업타임 · 실행 통계 · 세션 · 리소스 조회
인증 모델 — API 키 없이 동작
자주 받는 질문: "API 키도 안 넣었는데 어떻게 Claude를 쓰지?" MOCO는 Anthropic API를 직접 부르지
않고 claude CLI를 거친다.
MOCO (claude-agent-sdk)
└─ ClaudeSDKClient → claude CLI(자식 프로세스) 실행 → stdio로 대화
└─ CLI가 자기 저장소의 로그인 토큰으로 인증·모델 라우팅SDK는 HTTP 클라이언트가 아니라 Claude Code CLI를 서브프로세스로 띄운다. claude로 한 번 로그인하면
토큰이 CLI 저장소(~/.claude/·OS 키체인)에 캐시되고, MOCO가 매번 CLI를 띄우면 그 로그인 상태를 그대로
상속한다. 그래서 MOCO 설정에 ANTHROPIC_API_KEY가 없다. (대안: CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1로 GCP
서비스계정을 통한 Vertex AI 인증.) 둘 다 Anthropic API 키가 필요 없다.
Project Structure
moco-ai-coworker/
└─ app/ # Python AI 서버
├─ main.py # 부팅·워커·스케줄러 등록
├─ cc_slack_handlers.py # Slack 이벤트 → 라우팅 결정 트리
├─ queueing_extended.py # Session Lane 동시성
├─ cc_agents/ # 에이전트들
│ ├─ orchestrator/ operator/ # 복잡작업 총괄 (Opus)
│ ├─ simple_chat/ bot_call_detector/ # 경량 분류 (Haiku)
│ ├─ sub_agents/{research,communication,code,pm,document,data,web}/
│ ├─ memory_retriever/ memory_manager/ # 순수 Python 검색 / 저장
│ ├─ agent_factory/ generated/ # 자동 에이전트 생성 + 격리 로더
│ ├─ atticus/ ra_regulatory_expert/ # 도메인 전문 에이전트 (웹 챗)
│ └─ task_executor.py workspace.py # 병렬 실행 / 공유 메모리
├─ cc_checkers/ # Proactive 체커 (ms365, atlassian, skill_sync)
├─ cc_tools/ # MCP 도구 구현 (slack, google, crm, phone…)
├─ cc_mcp/ # 자체 MCP 서버 (JSON-RPC + OAuth 2.1)
├─ cc_utils/ # SDK 재시도·프롬프트·메모리 인덱스·Daemon Plane
├─ cc_web_interface/ # FastAPI: 웹 챗 · 음성 · CRM · AICC 콘솔
└─ config/settings.py # Pydantic 설정 + 피처 플래그Quick Start
이 공개본은 아키텍처 열람용입니다. 실제 구동에는 Slack 앱, claude CLI 로그인, 각 MCP 자격증명이 필요합니다.
uv sync # 의존성 설치
cp app/config/env/dev.env.example app/config/env/dev.env # 설정 채우기
uv run python -m app.main # 서버 기동모델·MCP·체커·웹/음성·Agent Factory 등 모든 기능은 settings.py의 피처 플래그(*_ENABLED)로 켜고 끈다.
시크릿은 전부 환경변수(dev.env / ~/.moco/config.env)로 주입되며, 코드에 하드코딩된 키는 없다.
Development
uv run python dev.py # 핫 리로드 개발 서버
uv run python -m py_compile app/**/*.py # 구문 점검
uv run black app/ # 포매팅Notes
Zero-Setup 철학 — 비개발자가 터미널 없이 데스크톱 앱만으로 배포·운영하는 것을 목표로 설계됨. 이 공개본에는 Electron 앱과 빌드 산출물은 포함하지 않았다.
데이터 거버넌스 — 실사용 데이터, 학습/운영 상태, 회사·고객·개인 식별 정보, 규제 문서 코퍼스, 하드코딩 크리덴셜은 모두 제거했다. CRM 데모 시드, 전화(AICC) 시나리오 등 회사 특화 데이터는 스텁으로 대체했다.
실무 프로젝트를 포트폴리오 열람용으로 재구성한 저장소입니다. 코드 열람 목적이며 별도 라이선스는 부여하지 않습니다.
🗂️ 포트폴리오
이 저장소는 포트폴리오의 일부입니다. → 전체 프로젝트 보기
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Maintenance
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