moai-core — 프로젝트·라우터·AI 슬롭 + MCP 3커넥터 셋업

cowork-plugins 전체의 기반이 되는 코어 플러그인입니다. 다른 플러그인을 사용하기 전에 반드시 먼저 설치하세요.

moai-core를 한마디로 이해하려면 건물의 기초공사·수도·전기 배선을 떠올리면 됩니다. 콘텐츠를 만드는 플러그인, 사업·법무를 다루는 플러그인이 각 층의 방이라면, moai-core는 그 방들이 공통으로 쓰는 수도·전기·도면을 깔아두는 지하 인프라 층입니다. 그래서 다른 방을 꾸미기 전에 이 층부터 먼저 시공(설치)해야 합니다. 여기서 인프라(infrastructure)란 “각 방이 제 몫을 하려면 반드시 깔려 있어야 할 공용 바탕 시설"을 가리키는 말입니다.

이 인프라 층이 구체적으로 까는 것은 크게 세 가지입니다. 첫째, 프로젝트의 도면 역할을 하는 작업 지침서(CLAUDE.md)를 자동으로 그려주는 /project 마법사, 둘째, 완성된 글에서 기계적으로 튀어나오는 AI 특유 어투를 마지막 한 번 솎아내는 ai-slop-reviewer, 셋째, 외부 도구(Drive·Notion·Higgsfield)를 연결하는 발주 창구 겸 가이드인 mcp-connector-setup입니다. 이 세 가지가 자리잡아야 비로소 다른 플러그인이 만든 산출물이 안정적으로 흘러나옵니다.

moai-core는 cowork-plugins 마켓플레이스의 모든 도메인 플러그인이 공유하는 인프라를 제공합니다. 프로젝트별 작업 지침(CLAUDE.md)을 자동 생성하고 프로젝트 맞춤 에이전트까지 합성하는 /project 마법사, 모든 텍스트 산출물의 마지막 단계에서 AI 패턴을 다듬어주는 ai-slop-reviewer, 버그·기능 요청을 GitHub Issues로 바로 등록하는 feedback 스킬, Drive·Notion·Higgsfield 3커넥터 인증·환경변수·트러블슈팅 통합 가이드 mcp-connector-setup을 포함한 총 8개 스킬이 포함되어 있습니다.

ai-slop-reviewer는 모든 한국어 텍스트 산출물(블로그·뉴스레터·계약서·사업계획서·이메일 등)의 체인 마지막 단계에서 호출되어, 과장된 수식어·기계적 접속어·모호한 일반화 같은 AI 글쓰기 패턴을 진단하고 사람 톤으로 다듬어줍니다.

/project 한 번이면 설치된 moai-* 플러그인을 자동 감지해 산출물별 스킬 체인을 설계하고, 코디네이터 에이전트까지 동적 스캔(agents/*.md frontmatter 인벤토리)해 멀티스텝 체인을 에이전트 우선으로 매핑합니다. 200라인 이내의 CLAUDE.md를 프로젝트 루트에 생성하고, 자격 조건을 갖춘 워크플로우에 한해 프로젝트 맞춤 sub-agent를 .claude/agents/에 합성합니다. (/project init은 레거시 별칭으로 계속 동작합니다.)

8개 스킬 표를 한 번에 펼쳐 보면 “내가 지금 뭘 써야 하지?” 하고 망설이게 됩니다. 그래서 이 표를 읽기 전에 먼저 공장 하나를 떠올려 보세요. 공장에는 두 구역이 있습니다. 하나는 완성된 망치·드라이버·펜치를 진열해 둔 완제품 진열대이고, 다른 하나는 그 공구를 직접 깎아 만드는 작업장입니다.

moai-core의 8개 스킬도 똑같이 두 갈래로 나뉩니다. project·ai-slop-reviewer·feedback·mcp-connector-setup은 진열대 위에 올라온 바로 집어 쓰는 완성된 공구입니다 — “프로젝트 세팅해줘”, “AI 티 고쳐줘”, “버그 신고할게"라고 말하면 즉시 작동합니다. 반면 skill-builder·skill-template·skill-tester는 공구를 깎아 만드는 작업장 도구입니다. 이 셋은 새 스킬을 만들거나 고칠 때만 찾는, 이른바 메타 스킬(meta-skill) — 도구를 다루는 도구를 뜻합니다.

핵심은 일반 사용자는 진열대만 둘러봐도 충분하다는 점입니다. 평소에는 project로 도면을 깔고 ai-slop-reviewer로 마무리 다듬기를 반복하면 됩니다. 작업장(skill-builder 일가)은 “기존 스킬에 없는 새로운 일이 생겼다, 내가 직접 스킬 하나 더 만들어야겠다"는 날이 오기 전까지는 굳이 열어볼 필요가 없습니다. 즉, 이 표를 읽을 때 진열대 영역(바로 쓰는 스킬)과 작업장 영역(메타 스킬)을 구분해서 보면, 어디서부터 시작할지 막막하지 않습니다.

flowchart LR
    subgraph Shelf["① 완제품 진열대 (바로 집어 쓰는 스킬)"]
        S1["project
도면 깔기"]
        S2["ai-slop-reviewer
마무리 다듬기"]
        S3["feedback
버그 신고"]
        S4["mcp-connector-setup
외부 연결"]
    end

    subgraph Workshop["② 공구 제작 작업장 (메타 스킬)"]
        W1["skill-builder
새 공구 깎기"]
        W2["skill-template
공구 설계도"]
        W3["skill-tester
공구 시험"]
    end

    User(["일반 사용자"]) --> Shelf
    Workshop -. 필요할 때만 .-> Shelf

    style Shelf fill:#e6f0ef,stroke:#144a46,color:#09110f
    style Workshop fill:#fbf0dc,stroke:#c47b2a,color:#09110f
    style User fill:#eaeaea,stroke:#6e6e6e,color:#09110f

서브에이전트(sub-agent)란 AI가 스스로 불러 쓰는 “작업 담당 조수"입니다. 블로그를 쓰는 스킬 하나, 발표자료를 만드는 스킬 하나처럼 단일 일을 하는 도구를 넘어, “사업계획서를 완성해 줘"처럼 여러 단계를 묶어 한 번에 끝내는 역할을 합니다.

moai-core의 /project 마법사는 **“이 프로젝트에선 어떤 산출물을, 얼마나 자주 만드나”**를 몇 가지 질문으로 파악한 뒤, 설치된 moai-* 플러그인에 이미 딸려 온 담당 조수(코디네이터 에이전트)가 있는지 먼저 살핍니다. 있으면 그것을 그대로 씁니다. 예컨대 “사업계획서 만들어줘"라고 하면 moai-business 플러그인에 들어있는 business-plan-coordinator가 기획→시장분석→검수→발표자료까지 알아서 엮어 줍니다.

문제는 기존 조수가 아무도 담당하지 않는 일입니다. 이때는 그 빈자리를 채우는 전담 에이전트를 새로 짜서 .claude/agents/ 폴더에 기록합니다. 단, 무조건 만드는 게 아니라 (1) 반드시 거쳐야 할 정해진 단계가 있거나, (2) 여러 결과물을 동시에 찍어내야 하거나, (3) 사용자가 매일처럼 반복하는 일일 때만 만듭니다. 그냥 한두 단계짜리 단순 작업은 굳이 에이전트를 새로 만들지 않고, 기존 스킬 몇 개를 차례로 부르는 것으로 충분하다고 판단합니다.

핵심은 **“있는 것부터 쓰고, 정말 비어 있는 자리만 새로 합성한다”**는 절제입니다. 덕분에 프로젝트마다 “이 팀은 재무 리포트를 주로 뽑으니까 재무 담당 조수를 한 명 더 두자” 식으로 맞춤 인력을 배치하는 효과를 얻으면서도, 에이전트가 불필요하게 늘어나는 혼란은 막습니다. 새로 합성된 에이전트는 다음 세션(또는 /reload-plugins)부터 “재무 리포트 조립해 줘” 같은 자연어 한 줄로 바로 불러 쓸 수 있습니다.

flowchart TD
    A["① Interview
업무 맥락 수집"] --> B["② Detect
플러그인 감지"]
    B --> C["③ Chain Design
체인 설계"]
    C --> CA["③·5 Agent Synthesis
맞춤 에이전트 합성"]
    CA --> D["④ Confirm
승인"]
    D --> E["⑤ Generate
CLAUDE.md 생성"]
    E --> F["⑥ APIKey
키 등록"]
    F --> G["⑦ First Run
첫 작업 예시"]

    style A fill:#eaeaea,stroke:#6e6e6e,color:#09110f
    style CA fill:#fbf0dc,stroke:#c47b2a,color:#09110f
    style G fill:#e6f0ef,stroke:#144a46,color:#09110f

1. Interview — 최대 3개 질문으로 이번 프로젝트의 업무 맥락 수집 (이름·회사는 묻지 않음)
2. Detect — 설치된 moai-* 플러그인 자동 감지 (화이트리스트 동적 도출)
3. Chain Design — 산출물별 스킬 체인 설계 (예: 사업계획서 → strategy-planner → docx-generator → ai-slop-reviewer)
4. Agent Synthesis (Phase 3.5) — 고정 다단계·병렬 fan-out·빈번 반복 등 자격 조건을 갖춘 워크플로우에 한해 프로젝트 맞춤 sub-agent를 .claude/agents/에 합성 (새 세션에서 활성화, 플러그인 번들보다 우선순위 높음)
5. Confirm — AskUserQuestion으로 체인·에이전트 설계 최종 승인
6. Generate — CLAUDE.md 자동 생성 (200라인 이내)
7. APIKey — 선택된 플러그인이 요구하는 키만 프로젝트 격리 저장
8. First Run — 첫 작업 예시 3개 제안

flowchart TD
    subgraph INPUT["입력 — 설치된 cowork 플러그인 (사용자 환경)"]
        direction LR
        IN_SKILL["스킬
(단일 작업 도구)
예: pptx-designer"]
        IN_COORD["코디네이터 에이전트 (번들)
여러 스킬을 묶은 완성형 실행기
예: business-plan-coordinator"]
        IN_CTX["프로젝트 맥락
(인터뷰로 수집)
어떤 산출물을 얼마나 자주 만드나"]
    end

    SCAN["① SCAN — 인벤토리 (Phase 2)
설치된 플러그인의 agents/*.md frontmatter 동적 스캔
코디네이터+스킬 전체 목록을 inventory.json으로 도출 (하드코딩 X)"]
    MATCH{"② 매칭되는 코디네이터가 있는가?
(Phase 3 결정 규칙)"}
    REUSE["③-A 기존 코디네이터 우선 (재사용 경로)
CLAUDE.md 체인 표에 해당 코디네이터를 실행기로 지정
새 에이전트 생성 없음"]
    QUALIFY{"③-B 자격 판정 (Phase 3.5)
아래 중 하나 이상 만족?
(a) 고정 다단계 + 비우회 게이트
(b) 병렬 fan-out (여러 산출물 동시)
(c) 사용자가 매우 자주 반복"}
    SYNTH["④ SYNTHESIZE — 신규 전담 에이전트 합성
.claude/agents/<name>.md 작성
도구: Read, Grep, Glob, Write, Edit, WebSearch"]
    INLINE["⑤ 인라인 스킬 체인 (충분함 경로)
단순 1-2단계이거나 자격 미충족 → 에이전트 생성 X
CLAUDE.md에 스킬 나열로 처리"]

    subgraph OUTPUT["산출물 — 프로젝트에 기록됨"]
        direction LR
        OUT_CLAUDE["CLAUDE.md (200라인 이내)
산출물별 체인 표 — 실행기가 코디네이터면 [에이전트], 없으면 스킬 나열"]
        OUT_AGENTS[".claude/agents/<name>.md
프로젝트 맞춤 서브에이전트
빈 자리만 합성됨, 번들보다 우선순위 높음"]
    end
    ACTIVE["다음 세션에서 활성화
디스크의 에이전트는 세션 시작 시 로드
새 세션(또는 /reload-plugins)부터 자연어 위임으로 자동 호출"]

    IN_COORD --> SCAN
    IN_CTX -.-> SCAN

    SCAN --> MATCH
    MATCH -- "예" --> REUSE
    MATCH -- "아니오" --> QUALIFY
    QUALIFY -- "자격 충족" --> SYNTH
    QUALIFY -- "미충족" --> INLINE

    REUSE -.-> OUT_CLAUDE
    INLINE -.-> OUT_CLAUDE
    SYNTH ==> OUT_AGENTS
    OUT_AGENTS ==> ACTIVE

    classDef highlight fill:#D97757,stroke:#B85C3E,color:#FFFFFF,font-weight:bold
    classDef reuse fill:#788C5D,stroke:#5F6F4A,color:#FFFFFF,font-weight:bold
    classDef plain fill:#FFFFFF,stroke:#D1CFC5,color:#141413
    classDef decision fill:#FAF9F5,stroke:#D97757,color:#141413

    class SYNTH highlight
    class REUSE reuse
    class IN_SKILL,IN_CTX,SCAN,INLINE,OUT_CLAUDE plain
    class MATCH,QUALIFY decision

왜 이 스킬이 체인의 맨 마지막에 와야 할까요? 출간 전 원고교정 편집자를 떠올리면 됩니다. 원고가 아무리 잘 쓰였어도 기계적으로 반복되는 수식어와 늘어진 접속어는 마지막 한 번 더 솎아내야 비로소 “사람이 쓴 듯한” 문장이 됩니다. 냄비에 재료를 다 넣고 끓인 뒤, 마지막에 불을 줄여 거품을 걷어내는 것과 같습니다 — 거품(AI 패턴)을 걷어내야 맑고 깔끔한 국물(완성된 글)이 되듯, 이 검수가 빠지면 산출물 표면에 기계적인 티가 그대로 남게 됩니다.

그래서 순서가 중요합니다. 글이 다 쓰이기도 전에 검수를 끼워 넣으면 검수할 원문 자체가 없고, 포맷 변환 전에 검수하면 나중에 형식이 바뀌면서 다시 AI 어투가 스며들 수 있습니다. 글의 내용과 형식이 모두 완성된 가장 마지막 한 번에 통과시켜야 효과가 남습니다.

AI가 작성한 글에는 공통된 패턴이 있습니다.

• 과장된 수식어(“혁신적인”, “획기적인”, “업계 최고의”)
• 기계적 접속어(“첫째”, “둘째”, “마지막으로"가 과하게 반복)
• 모호한 일반화(“많은 사람들은…”)
• 불필요한 요약 반복

ai-slop-reviewer는 이러한 패턴을 진단하고, 수정 텍스트를 제시하며, 주요 변경사항을 리포트로 남깁니다. cowork-plugins의 모든 텍스트 스킬 체인은 이 단계로 종료하는 것이 권장됩니다.

moai-core가 전체 산출물 흐름의 어디에 서 있는지 한눈에 보려면 요리 스튜디오의 공용 설비를 떠올리면 됩니다. 각 분야 플러그인(moai-business·moai-content·moai-legal 등)이 메뉴를 만드는 주방이라면, moai-core는 레시피 북(project), 맛 점검역(ai-slop-reviewer), 식자재 발주 창구(mcp-connector-setup)를 갖춘 중앙 지원 구역입니다. 주방에서 요리가 다 나와도 마지막엔 반드시 맛 점검역이 한 번 더 기계적 맛(AI 티)을 솎아내야 완성된 산출물이 됩니다.

아래 그림은 산출물이 도메인 스킬(내용 만들기)에서 포맷 스킬(형식 갖추기)을 거쳐, 마지막으로 moai-core의 품질 스킬(기계적 어투 솎아내기) 단계로 흘러들어 완성되는 과정을 보여줍니다.

flowchart LR
    subgraph Domain["① 도메인 스킬 (내용 만들기)"]
        D1["moai-business"]
        D2["moai-content"]
        D3["moai-legal"]
    end

    subgraph Format["② 포맷 스킬 (형식 갖추기)"]
        F1["docx-generator"]
        F2["pptx-designer"]
        F3["xlsx-creator"]
    end

    subgraph Core["③ moai-core (품질·지원)"]
        C1["project
작업 지침서 생성"]
        C2["ai-slop-reviewer
AI 어투 솎아내기"]
        C3["mcp-connector-setup
외부 도구 연결"]
    end

    Domain --> Format
    Format --> C2
    C1 -. 지침서 제공 .-> Domain
    C3 -. 키·연결 .-> Domain

    style Domain fill:#eaeaea,stroke:#6e6e6e,color:#09110f
    style Format fill:#fbf0dc,stroke:#c47b2a,color:#09110f
    style Core fill:#e6f0ef,stroke:#144a46,color:#09110f

그림에서 실선은 산출물이 실제로 흘러가는 방향(내용 → 형식 → 품질 점검)이고, 점선은 moai-core가 앞단계에 지원으로 끼워 넣는 것 — 작업 지침서(project)와 외부 연결(mcp-connector-setup)을 미리 깔아두는 역할입니다. 이렇게 보면 왜 이 스킬들이 한 플러그인에 묶였는지, 그리고 다른 플러그인의 결과물 품질을 어떻게 떠받치는지가 한눈에 드러납니다.

(도메인 스킬)
  → (포맷 변환 스킬, 예: docx-generator)
  → ai-slop-reviewer   ← 필수

코드·데이터·차트 같은 비텍스트 산출물은 ai-slop-reviewer를 스킵합니다.

/project

이 블로그 글에서 AI 티 나는 부분 고쳐줘.

MCP 커넥터 3개 연결 방법 알려줘 — Drive·Notion·Higgsfield

→ mcp-connector-setup

Drive·Notion·Higgsfield 3커넥터를 Cowork에 연결하는 단계별 가이드입니다. 커넥터별 인증 절차·환경변수 설정·트러블슈팅을 한 곳에서 다루며, 셋업 완료 체크리스트는 3커넥터 모두 인증 성공 + 1회 호출 성공입니다.

커넥터라는 단어가 처음이면 레스토랑의 외부 발주 전화선을 떠올리세요. 주방(moai 스킬)이 Google Drive에 있는 문서를 읽어 오거나 Higgsfield에서 이미지를 찍어 내려면, 그 외부 서비스에 “주문 전화"를 걸 수 있는 전화선과 인증된 전화번호가 미리 깔려 있어야 합니다. 전화선이 안 깔리면 아무리 주방이 뛰어나도 외부 식자재를 당겨올 수 없습니다.

여기서 두 낯선 용어가 등장합니다. MCP(Model Context Protocol)는 그 전화선 규격, 즉 “AI가 외부 도구와 통신하는 표준 연결 방식"입니다. 커넥터는 그 규격에 맞춰 깔은 전화선 한 가닥 — Drive 선, Notion 선, Higgsfield 선 3가닥입니다. 그리고 API 키(또는 OAuth 토큰)는 “이 전화를 걸 권리가 있는, 인증된 전화번호” 역할을 합니다.

mcp-connector-setup은 바로 이 전화선 3가닥을 설치하고 인증된 전화번호를 등록해 주는 통신 설치 가이드입니다. 각 커넥터가 어떤 인증을 요구하는지, 환경변수(설정값)를 어디에 적어 넣어야 하는지, 선이 안 깔리거나 번호가 만료됐을 때(트러블슈팅) 어떻게 고치는지를 차례로 안내합니다. 3가닥이 모두 연결되고 한 번씩 “여보세요” 호출이 성공해야 셋업이 끝난 것으로 봅니다.

flowchart LR
    subgraph Kitchen["주방 (moai 스킬)"]
        K1["문서 읽기"]
        K2["이미지 생성"]
        K3["음성·영상 생성"]
    end

    Setup["mcp-connector-setup
통신 설치 가이드"]

    subgraph Lines["외부 발주 전화선 (MCP 커넥터)"]
        L1["Drive 선
(문서·파일)"]
        L2["Notion 선
(메모·DB)"]
        L3["Higgsfield 선
(이미지·영상)"]
    end

    Keys["API 키 · OAuth
(인증된 전화번호)"]

    Setup --> Lines
    Keys -. 등록 .-> Lines
    Kitchen ==>|주문 전화| Lines

    style Kitchen fill:#eaeaea,stroke:#6e6e6e,color:#09110f
    style Setup fill:#fbf0dc,stroke:#c47b2a,color:#09110f
    style Lines fill:#e6f0ef,stroke:#144a46,color:#09110f
    style Keys fill:#eaeaea,stroke:#6e6e6e,color:#09110f

트러블슈팅 커버리지:

• Windows MAX_PATH (260자 제한) 오류
• 한글 파일명 30자 초과 오류
• computer:// 링크가 열리지 않는 경우
• API 키 만료·rate limit·OAuth 토큰 갱신
• Higgsfield Secret Key 발급 절차 (워크스페이스 사전 비용 충전 1.5배 권장)

• 빠른 시작 — 실제 프로젝트 초기화 전 과정
• Cowork 플러그인 사용

• modu-ai/cowork-plugins README
• moai-core 디렉터리