Remote AI 워크스페이스

mcp.pilab.kr을 통해 ChatGPT, Claude Desktop, Cursor 등 MCP 호환 AI를 CQ 지식 베이스에 연결하세요.

Remote AI 워크스페이스가 필요한 이유

로컬에 설치된 CQ는 169개의 MCP 도구와 GPU 접근을 제공합니다. Remote AI 워크스페이스는 지식 레이어를 제공합니다 — 로컬 설치 없이 어떤 AI 도구에서도, 어떤 디바이스에서도 접근 가능합니다.

• Claude Code에서 기록한 지식이 ChatGPT에서 사용 가능
• GPU 서버의 실험 결과가 데스크톱에 동기화
• 어떤 AI든 공유 워크스페이스를 읽고 쓸 수 있음

2단계로 연결

1단계: mcp.pilab.kr에 로그인

https://mcp.pilab.kr을 방문하여 GitHub로 로그인합니다. OAuth 토큰이 생성됩니다.

2단계: AI 도구에 MCP 서버 추가

{
  "mcpServers": {
    "cq-brain": {
      "url": "https://mcp.pilab.kr/mcp",
      "type": "streamable-http"
    }
  }
}

이것으로 끝입니다. GitHub OAuth가 인증을 처리합니다 — URL은 모든 사람에게 동일하며, 접근은 토큰으로 제어됩니다.

AI 도구별 설정

Claude Desktop

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 편집:

{
  "mcpServers": {
    "cq-brain": {
      "url": "https://mcp.pilab.kr/mcp",
      "type": "streamable-http"
    }
  }
}

Claude Desktop을 재시작하세요.

ChatGPT (Custom GPT / Connector)

ChatGPT의 MCP 커넥터 설정에 추가:

URL: https://mcp.pilab.kr/mcp
Auth: OAuth 2.1 (GitHub)

Cursor

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 전역의 ~/.cursor/mcp.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "cq-brain": {
      "url": "https://mcp.pilab.kr/mcp",
      "type": "streamable-http"
    }
  }
}

Remote AI 워크스페이스의 기능

Remote MCP 서버는 지식에 집중된 CQ 도구의 하위 집합을 노출합니다:

도구	설명
cq_knowledge_record	발견, 실험 결과, 결정 저장. 다중 프로젝트 시 선택지 제공.
cq_knowledge_search	모든 프로젝트에서 합산 검색 — 개인 + 팀 + 글로벌.
cq_session_summary	세션 요약을 지식 베이스에 캡처.
cq_status	프로젝트 상태, 태스크, 진행률 확인.

3계층 지식 검색

검색 시 CQ는 3개 계층의 결과를 합산합니다:

계층	범위	예시
개인	어떤 AI에서든 저장한 내 지식	ChatGPT에서 논의한 "JWT 리프레시 설계"
프로젝트	팀원 전원의 태그된 지식	동료가 Claude Code에서 기록한 API rate limit 결정
글로벌	익명화된 커뮤니티 지식	전체 CQ 사용자의 Go 에러 핸들링 패턴

어떤 계층을 검색할지 선택할 필요 없습니다 — 3계층이 자동 합산됩니다. 결과에 출처(personal, team, global)가 표시됩니다.

이 도구들은 Claude Code, ChatGPT, Cursor에서 동일하게 작동합니다 — 같은 데이터, 같은 백엔드.

AI 자동 캡처

Remote AI 워크스페이스는 AI 도구가 당신이 요청하지 않아도 자발적으로 지식을 저장하도록 설계되었습니다.

도구 설명이 자동 저장을 트리거하도록 작성되어 있습니다:

• AI가 버그 근본 원인을 발견하면 → cq_knowledge_record가 자동으로 실행됨
• 난해한 문제의 해결책을 찾으면 → 즉시 저장됨
• 여러 파일에 걸쳐 패턴이 드러나면 → 컨텍스트와 함께 기록됨

"이걸 저장해"라고 프롬프트할 필요 없습니다 — AI가 보존할 가치가 있다고 인식하면 스스로 저장합니다.

세션 요약

세션이 종료될 때, AI가 cq_session_summary를 호출하여 캡처합니다:

• 내린 주요 결정
• 표현된 선호도
• 해결한 문제와 방법
• 변경된 파일과 이유

이것이 Knowledge Loop에 직접 반영됩니다 — 요약에서 추출된 선호도가 hint와 rule로 쌓입니다.

OAuth 플로우

AI 도구 → mcp.pilab.kr/mcp
                │
          OAuth 2.1 (GitHub)
                │
          토큰 검증
                │
          Supabase 네임스페이스로 라우팅
                │
          지식 결과 반환

Cloudflare Worker (mcp.pilab.kr)가 OAuth 2.1 프록시 역할을 합니다. GitHub 토큰을 검증하고, Supabase에서 사용자 네임스페이스를 식별하고, 지식 작업을 프록시합니다. 원격 머신에 CQ 바이너리가 필요 없습니다.

크로스 플랫폼 지식 동기화

어떤 도구에서든 지식을 기록하면 즉시 다른 모든 곳에서 사용 가능합니다:

Claude Code 세션:  캐싱 버그 근본 원인 발견
  → cq_knowledge_record("익명 세션에 Redis TTL 미설정")

같은 날, ChatGPT:  "캐시가 왜 일관성 없이 동작하죠?"
  → cq_knowledge_search("cache")가 이전 발견 반환

복사-붙여넣기 없음. 재설명 없음. 지식이 당신을 따라다닙니다.

요구사항

• CQ 계정 (무료 — mcp.pilab.kr에서 가입)
• OAuth용 GitHub 계정
• MCP 호환 AI 도구

Remote AI 워크스페이스 연결에 로컬 CQ 설치가 필요하지 않습니다.

로컬 설치와의 관계

Remote AI 워크스페이스와 로컬 CQ는 동일한 Supabase 백엔드를 사용합니다. 별개의 시스템이 아닙니다:

기능	로컬 CQ	Remote AI 워크스페이스
태스크 오케스트레이션	있음	없음
GPU 작업 실행	있음	없음
파일 접근	있음	없음
지식 읽기/쓰기	있음	있음
Knowledge Loop	있음	있음 (요약 경유)
필요한 설정	설치 + 빌드	OAuth 로그인

GPU 실험과 개발에는 로컬 CQ를 사용하세요. 소프트웨어를 설치할 수 없는 도구에서 지식 접근에는 Remote AI 워크스페이스를 사용하세요.

다음 단계

• Knowledge Loop — 지식이 선호도와 규칙으로 쌓이는 방법
• 티어 — Remote AI 워크스페이스는 Pro와 Team 티어에서 사용 가능