기술 제원 및 공개 범위

AI 에이전트가 사용하는 스킬과 도구, 컨텍스트, 권한 및 식별자를 중앙에서 관리하는 제어 평면 Hexis가 오픈소스로 공개됐다. Bevel 플랫폼의 핵심 코어인 이 도구는 MCP(Model Context Protocol) 네이티브 방식으로 설계되어 Claude, Cline, Cursor, ChatGPT 등 MCP를 지원하는 모든 클라이언트와 연결된다. 사용자는 기업 내부의 AI 플러그인과 지식 베이스를 한곳에서 관리하고, 역할 기반의 접근 제어(RBAC)를 통해 에이전트가 접근할 수 있는 범위를 제한할 수 있다.

인프라 구성은 Docker Compose와 Postgres 17을 기반으로 하며, Node 22(>=22 <23), pnpm 10, git 2.41 이상의 환경을 요구한다. 모든 스킬 정의와 도구 매뉴얼, 권한 설정은 사용자가 소유한 Git 저장소(GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps 등)의 파일로 저장된다. 에이전트는 실행하는 사용자의 권한 범위 내에서만 동작하며, 사용되는 자격 증명(Credentials)을 에이전트가 직접 보유하지 않는 구조를 취한다.

Git 기반 작동 방식 및 API 구조

저장소 계층을 Git으로 설정한 것이 핵심이다. 모든 스킬과 권한 설정이 파일 형태로 존재하므로, 누가 언제 무엇을 변경하고 누가 승인했는지에 대한 감사 추적(Audit Trail)이 Git 커밋 이력으로 남는다. 변경 사항은 보호된 브랜치(Protected branches)에서 리뷰 과정을 거쳐 승인된 후에만 팀 에이전트에게 배포된다. 특히 작업 중 스킬 오류를 발견한 에이전트가 직접 수정안을 제안하고, 사람이 이를 검토해 반영하는 파이프라인을 지원한다.

에이전트와 제어 평면 사이의 통신은 MCP를 통해 이루어진다. 에이전트가 모든 스킬을 한꺼번에 로드하는 대신, 필요할 때마다 조회하는 방식을 사용한다. 이를 위해 `list_skills`와 `search`로 대상 범위를 좁히고, 호출 시점에 `get_skill`을 통해 특정 스킬의 세부 내용을 가져온다. Cline의 경우 원격 스트리밍 HTTP MCP 서버로 직접 연결할 수 있으며, 아래 명령어를 통해 데모 연결을 설치할 수 있다.

bash
cline install mcp demo.bevel.software

배포 환경 및 구현 제약

설치 과정에서는 `.env` 파일에 필수 값 4가지를 설정해야 하며, `docker compose up -d` 명령어로 Postgres와 애플리케이션을 구동한다. 리버스 프록시(Coolify, Traefik, nginx)를 사용하는 환경에서는 `TRUST_PROXY` 값을 프록시 홉 수(단일 프록시의 경우 1)로 설정해야 실제 클라이언트 IP를 기반으로 레이트 리밋(Rate Limit)을 적용할 수 있다. 프록시 없이 직접 노출할 경우 기본 포트는 3001번이며, 다른 포트를 사용하려면 `APP_PORT=8080 docker compose up -d`와 같이 환경 변수를 지정해야 한다.

개발 환경에서는 `pnpm test`, `pnpm typecheck`, `pnpm lint` 명령어로 검증하며, 마이그레이션은 부팅 시 자동으로 실행되어 별도의 단계가 필요 없다. 운영 환경으로 전환 시에는 단일 로그인(SSO) 설정과 상태 백업, 헬스 체크 구성이 필요하며, 이는 설정 화면이나 환경 변수를 통해 제어한다.

실무자는 기존의 프롬프트 기반 도구 관리 방식에서 벗어나, AI 에이전트의 기능을 코드처럼 버전 관리하고 PR(Pull Request) 기반의 승인 절차를 통해 운영 환경에 배포하는 GitOps 체계로 전환하는 것을 검토해야 한다.