Fastey. MCP

AI가 워크플로우를 설계·수정하고, 실행은 Fastey가 결정적으로 돌립니다. 한 번 만들어 둔 워크플로우는 그다음부터 AI 추론을 거치지 않으므로, 자동화가 몇 번 돌아가든 토큰이 더 들지 않습니다. AI는 설계자이고 실행 주체는 앱입니다.

베타 준비 중 — MCP 엔드포인트 미개통
지금은 아직 연결할 수 없습니다. Fastey MCP 서버는 계획서 v1 단계이고, 사용자 인증(계정 연동)이 먼저 서야 엔드포인트를 엽니다. 아래 연결 절차는 각 플랫폼의 현행(2026-08) 공식 문서를 확인해 미리 정리해 둔 것입니다. 엔드포인트가 열리면 이 페이지가 갱신됩니다 — 이 주소(fastey.net/mcp)를 그대로 두고 다시 확인해 주세요.

01Fastey MCP가 하는 일

Fastey는 macOS 생산성 앱이고, 그 안에 워크플로우 엔진이 있습니다 — 여러 단계(파일 조작, 명령 실행, 캡처, 텍스트 확장 등)를 하나로 묶어 단축키나 트리거로 돌리는 기능입니다. MCP(Model Context Protocol)는 그 엔진을 AI 클라이언트에게 도구(tool)로 노출하는 표준입니다.

흐름은 이렇습니다.

  1. 사용자가 AI에게 말로 요청합니다. “매주 월요일 보고서 폴더를 정리하고 요약 파일을 만드는 걸 만들어줘.”
  2. AI가 validate_workflow로 자기 초안을 검증하고, 고쳐가며 완성한 뒤 save_workflow로 저장합니다.
  3. 저장된 워크플로우는 “검토 필요” 상태입니다. 사용자가 Fastey 앱에서 내용을 보고 승인해야 실행할 수 있습니다.
  4. 승인 후에는 Fastey가 그 파일을 그대로 실행합니다. 매 실행마다 AI를 부르지 않습니다.

그래서 “AI에게 매번 시키는 자동화”와 다릅니다. 설계 비용은 한 번, 실행은 영구히 결정적입니다.

02엔드포인트 · 인증 (예정)

용도주소상태
Streamable HTTP
권장 · 정식		 https://fastey.net/mcp/http예정
HTTP + SSE
레거시 호환		 https://fastey.net/mcp/sse예정
이 설명서https://fastey.net/mcp운영 중

왜 두 개인가 — 2026년 현재 네 플랫폼 모두 SSE 전송을 레거시로 표기하고 Streamable HTTP를 권장합니다. Gemini Enterprise는 SSE를 아예 받지 않습니다. 그래서 정식 주소는 /mcp/http로 열고, /mcp/sse는 SSE만 지원하는 클라이언트를 위해 함께 둡니다. 사람이 읽는 이 문서가 /mcp에 있으므로 프로토콜 엔드포인트는 하위 경로로 내렸습니다.

인증

Fastey 계정을 연동하면 커넥터 토큰이 발급되고, 그 토큰으로만 MCP 엔드포인트가 열립니다. 워크플로우는 셸 명령을 실행할 수 있으므로 — 즉 쓰기 권한은 임의 코드 실행 경로이므로 — 인증 없이는 절대 열지 않습니다. 발급 절차는 개통 시 이 절에 추가됩니다.

03제공되는 도구

파일을 통째로 주고받지 않습니다. 목록에는 메타데이터만, 본문은 단건 조회로 — 토큰을 아끼는 쪽으로 도구 표면을 잘게 쪼갰습니다.

도구하는 일필요 권한
list_workflowsid · 이름 · 트리거 · 파일명 · 수정일만 반환. 본문은 안 준다.읽기
get_workflow단건 전체(노드·연결) 반환.읽기
validate_workflow저장 없이 검증만. 스키마 · 노드 타입 · 연결 무결성 오류를 사람이 읽을 문장으로 돌려준다 → AI가 스스로 고치는 루프.읽기
save_workflow검증을 통과한 것만 저장. AI가 쓴 것은 무조건 “검토 필요” 상태로 들어간다.쓰기
run_workflow승인된 워크플로우만 실행.실행
get_run_results실행 결과·로그 조회. 민감정보가 섞일 수 있어 반환은 opt-in.실행

리소스(resource)로는 노드 타입 카탈로그와, 사용자가 올린 작성 지침 문서(사내 명명 규칙, 쓰면 안 되는 명령 등)를 함께 제공합니다. AI가 규칙을 추측하지 않게 하려는 것입니다.

04플랫폼별 연결 방법

지원 대상은 Claude · ChatGPT · Gemini · Grok 네 개입니다. 아래 절차는 각 회사 공식 문서에서 확인한 현행 방식이고, 절마다 확인한 출처와 확인하지 못한 부분을 같이 적었습니다. 각 플랫폼이 UI를 바꾸면 이 페이지도 갱신합니다.

설치 — ① claude.ai / Claude Desktop (권장 경로)

Anthropic의 공식 원격 MCP 연결 방식은 커스텀 커넥터(custom connector)입니다. 한 번 추가하면 웹 · 데스크톱 · 모바일에서 같이 쓰입니다. Free · Pro · Max · Team · Enterprise 전 플랜에서 가능하고, Free는 커스텀 커넥터 1개로 제한됩니다.

  1. claude.ai 또는 Claude Desktop 접속
  2. 사이드바 Customize → Connectors (직접 주소: claude.ai/customize/connectors)
  3. 우측 상단 Add → Add custom connector
  4. 서버 주소 입력: https://fastey.net/mcp/http
  5. 인증이 필요하면 Advanced settings에서 OAuth Client ID / Secret 또는 요청 헤더 입력
  6. Add → 안내에 따라 로그인 완료

Team · Enterprise는 Owner가 Organization settings → Connectors → Add → Custom(타입을 물으면 Web)으로 먼저 등록하고, 구성원 각자가 Customize → Connectors에서 Connect로 개별 인증합니다.

알아둘 점 — 접속 주체가 Anthropic 서버입니다. 커스텀 커넥터는 사용자 PC가 아니라 Anthropic 클라우드에서 Fastey 서버로 접속합니다. 그래서 서버가 공개 인터넷에서 닿아야 하고, 사내망·VPN 뒤에 있으면 연결되지 않습니다. Fastey MCP는 공개 HTTPS로 열리므로 이 조건은 충족합니다.

설치 — ② Claude Code (CLI)

# Streamable HTTP — 공식 권장
claude mcp add --transport http fastey https://fastey.net/mcp/http

# 토큰 헤더가 필요할 때
claude mcp add --transport http fastey https://fastey.net/mcp/http \
  --header "Authorization: Bearer 발급받은_토큰"

# SSE만 쓸 수 있는 환경 (SSE는 공식적으로 deprecated 표기)
claude mcp add --transport sse fastey https://fastey.net/mcp/sse

범위 플래그 -s local(기본·나만·현재 프로젝트) / project(.mcp.json, 팀 공유) / user(모든 프로젝트). claude mcp add는 자격증명을 검증하지 않고 저장만 하므로 반드시 확인하세요: 

claude mcp list        # 목록 + 연결 상태
claude mcp get fastey  # 개별 상세
# 세션 안에서는 /mcp

설정 파일(.mcp.json)로 직접 쓸 때는 type을 빼먹지 마세요 — url만 있으면 stdio로 읽혀 건너뜁니다. 

{
  "mcpServers": {
    "fastey": {
      "type": "http",
      "url": "https://fastey.net/mcp/http"
    }
  }
}

claude.ai 계정으로 로그인한 Claude Code는 웹에 추가한 커넥터를 자동으로 상속합니다 — ①을 했으면 CLI에서 따로 추가할 필요가 없습니다.

Claude Desktop 설정 파일(claude_desktop_config.json)은?

이 파일의 공식 예시는 로컬 stdio 서버뿐이고, 원격 서버는 위 ①의 커넥터로 안내됩니다. 데스크톱에서도 JSON을 편집할 필요가 없습니다. (커뮤니티에서 쓰는 mcp-remote 브릿지는 공식 문서에 근거가 없어 여기서는 권하지 않습니다.)

운영

  • 대화별로 켜고 끄기: 입력창 + → Connectors에서 토글.
  • 도구 단위 차단: Customize → Connectors → 커넥터 선택 → 해당 도구를 Blocked로.
  • 도구 결과 한도는 claude.ai·Desktop 약 15만 자 / 타임아웃 5분, Claude Code는 25,000 토큰 (MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS로 조정).

출처(확인 완료) support.claude.com/en/articles/11175166-get-started-with-custom-connectors-using-remote-mcp · claude.com/docs/connectors/building · claude.com/docs/connectors/custom/remote-mcp · code.claude.com/docs/en/mcp · modelcontextprotocol.io/docs/develop/connect-remote-servers
미확인 — claude_desktop_config.json이 원격(url+type) 항목을 받아들이는지에 대한 명시적 공식 서술은 찾지 못했습니다. 그래서 “지원한다”고 쓰지 않았습니다.

05운영 규칙과 안전장치

워크플로우는 셸 명령을 실행할 수 있습니다. 즉 AI에게 준 쓰기 권한은 곧 임의 코드 실행 경로입니다. 그래서 다음 세 겹이 기본값이고, 편의를 위해 끄는 옵션을 두지 않았습니다.

① 승인 게이트 — AI가 저장한 것은 바로 못 돈다

AI가 save_workflow로 만들거나 고친 워크플로우는 pending_review(검토 필요) 상태로 들어갑니다. Fastey 앱에서 무엇이 어떻게 바뀌었는지 diff로 확인하고 승인해야 실행할 수 있습니다. 승인하지 않으면 run_workflow는 거부됩니다.

② 권한 스코프 — 기본은 읽기 전용

스코프가능한 도구기본값
읽기list_workflows · get_workflow · validate_workflow기본 ✓
쓰기+ save_workflow (저장은 되지만 승인 전엔 실행 불가)수동 허용
실행+ run_workflow · get_run_results (승인된 것만)수동 허용

스코프는 커넥터별로 줍니다. Claude에는 쓰기까지, Grok API에는 읽기만 — 이런 식으로 따로 설정할 수 있습니다.

③ 결과 노출은 opt-in

실행 출력(stdout/stderr)에는 파일 경로나 내부 값이 섞일 수 있습니다. 그래서 get_run_results가 실제 내용을 돌려주는 것은 사용자가 켠 경우에만입니다. 기본값은 성공·실패와 소요 시간만 반환합니다.

권장 운용 흐름

  1. 처음에는 읽기 전용으로 붙여 AI가 기존 워크플로우를 이해하게 합니다.
  2. 새로 만들 단계가 되면 쓰기를 열고, AI에게 validate_workflow로 먼저 검증하게 시킵니다.
  3. 저장된 초안을 앱에서 읽어보고 승인합니다. 이해되지 않는 명령이 있으면 승인하지 않습니다.
  4. 실행은 처음 몇 번 수동으로 돌려보고, 결과가 안정되면 트리거(단축키·일정)에 붙입니다.
  5. 실행 권한은 필요할 때만 열고 끝나면 되돌립니다.

06개통 일정과 이 페이지

MCP 엔드포인트는 사용자 인증(계정 연동) 계층이 선 다음에 엽니다. 인증 없이 여는 것은 위 05절의 안전장치를 무의미하게 만들기 때문에, 순서를 바꾸지 않습니다.

단계내용상태
v0서버 · DB · 사용자 인증(계정 연동)진행 중
v1읽기 + 실행 MCP (list · get · run · results)예정
v2쓰기 계열 (validate · save) + 승인 diff 화면예정
v3.fasteyworkflow 포맷 · 지침 리소스 · 커넥터 권한 스코프예정

이 페이지가 개통 공지 채널입니다. 열리는 시점에 위 02절의 “예정” 표시가 사라지고 토큰 발급 절차가 추가됩니다. 각 플랫폼의 화면이 바뀌면 04절도 함께 갱신합니다.