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LLM 키트
FastComments LLM 키트는 Claude, ChatGPT, Cursor와 같은 AI 코딩 어시스턴트가 간단한 검색 API를 통해 당사의 전체 문서에 접근할 수 있게 하여 FastComments를 이해하고 통합하도록 돕습니다.
프로젝트의 AGENT.md 또는 CLAUDE.md 파일에 스니펫을 추가하면 AI 어시스턴트가 관련 FastComments 문서를 빠르게 검색하고 검색 결과를 가져올 수 있어 구현이 더 빠르고 정확해집니다.
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이 스니펫을 프로젝트의 AI 어시스턴트 구성 파일(AGENT.md 또는 CLAUDE.md 등)에 추가하세요. AI 코딩 어시스턴트가 FastComments 문서를 검색하고 액세스하는 방법을 알려줍니다.

이렇게 하면 AI 어시스턴트가 최신 정보를 쉽게 얻고 더 짧은 시간 내에 더 정확한 구현을 제공할 수 있습니다.
사용 예시
Claude Code 또는 Cursor와 같은 AI 어시스턴트를 사용할 때 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:
- "React에 FastComments를 어떻게 설치하나요?"
- "FastComments로 SSO를 구성하는 방법을 보여주세요"
- "FastComments API 인증 옵션은 무엇인가요?"
AI 어시스턴트는 제공된 API 엔드포인트를 사용하여 자동으로 문서를 검색하고 공식 문서를 기반으로 정확하고 최신의 답변을 제공합니다.
MCP 서버 
FastComments는 호스팅된 Model Context Protocol (MCP) 서버를 운영하여 AI 코딩 어시스턴트 및 에이전트형 클라이언트가 FastComments API를 직접 호출할 수 있도록 합니다. MCP 서버가 노출하는 모든 도구는 공개 OpenAPI 스펙에서 자동 생성되므로 REST API가 할 수 있는 모든 작업을 MCP 클라이언트도 수행할 수 있습니다.
해당 엔드포인트는 무상태(stateless)이며 스트리밍 가능한 HTTP 기반입니다. 유지해야 할 세션이 없고, 클라이언트 등록 단계가 없으며, 클라이언트별 서버 측 상태가 없습니다.
엔드포인트

인증은 REST API와 동일한 API 키를 사용합니다. 클라이언트가 커스텀 헤더를 지원하면 tenantId와 키를 x-tenant-id 및 x-api-key HTTP 헤더로 전달할 수도 있습니다.
미리 채워진 설정
대시보드에는 인기 있는 MCP 클라이언트용으로 URL과 바로 붙여넣을 수 있는 구성 스니펫을 생성하는 설정 도우미가 있습니다. 계정 대시보드에서 Integrate -> MCP Server를 열거나 직접 방문하세요:

드롭다운에서 사용할 API 키를 선택한 다음, 생성된 스니펫 중 하나를 복사하세요.
Claude Code
한 명령으로 FastComments 서버를 등록합니다:

등록한 후에는 Claude Code 세션 내에서 /mcp를 실행하여 연결을 확인하고 사용 가능한 도구를 나열하세요.
Claude Desktop / Cursor
이 블록을 클라이언트의 MCP 서버 구성에 추가하세요(Claude Desktop의 경우 claude_desktop_config.json, Cursor의 경우 mcp.json):

보안
API 키가 URL에 포함되어 있습니다. URL을 비밀처럼 취급하세요: 공개 채팅, 스크린샷, 커밋 등에 붙여넣지 마십시오. 키가 노출된 경우, 대시보드의 API 키 페이지에서 키를 교체하세요.