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AI 도구

Skills​

SVAR skills는 Claude Code, Cursor, OpenAI Codex CLI, Gemini CLI 등 SKILL.md 규약을 지원하는 AI 코딩 에이전트와 함께 작동합니다.

다음 명령어를 실행하여 skill을 설치하세요:

npx skills add svar-widgets/skills --skill svar-svelte

skills 저장소에서 skill 폴더를 직접 다운로드할 수도 있습니다.

Skills 사용​

Skills는 에이전트가 작업에 적합하다고 판단하면 자동으로 로드됩니다. Skill이 반드시 사용되도록 하려면 명시적으로 호출하세요:

  • Claude Code에서: 프롬프트를 /svar-svelte로 시작
  • OpenAI Codex CLI에서: 프롬프트를 $svar-svelte로 시작

다른 도구를 위한 플랫 컨텍스트 파일​

ChatGPT, GitHub Copilot, 브라우저 기반 플레이그라운드처럼 네이티브 skill 지원이 없는 도구를 사용하는 경우, guides 폴더에서 붙여넣거나 첨부할 수 있는 일반 마크다운 파일로 동일한 컨텍스트를 제공합니다:

  • svar-svelte-editor.md — editor 패키지를 위한 컨텍스트
  • svar-svelte-all.md — 모든 패키지를 하나의 파일로 통합한 컨텍스트

MCP​

현대 개발 환경에서 AI 자동화 도구는 효율적인 코딩과 문제 해결에 필수적인 요소가 되었습니다. 이를 지원하기 위해, AI 에이전트가 당사 제품을 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 전용 리소스를 제공합니다.

SVAR MCP​

현재 Model Context Protocol (MCP) 서버를 제공하며, 이를 통해 AI 어시스턴트를 최신 문서 및 코드 예제에 직접 연결할 수 있습니다.

SVAR MCP 서버는 당사 문서와 AI 코딩 도구 사이의 브릿지 역할을 합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 학습 데이터 기준일이 존재하여 라이브러리의 최신 기능, API 변경 사항, 권장 사례를 알지 못할 수 있습니다.

당사의 MCP 서버는 다음을 제공하여 이 문제를 해결합니다:

  • 최신 문서: 최신 버전 문서에 대한 실시간 접근.
  • RAG 기반 솔루션: 관련 정보를 찾아내고 특정 쿼리에 기반한 정확한 코드 스니펫을 생성하는 커스텀 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 솔루션.

활성화되면 AI 에이전트가 당사 서버에 도움을 "요청"할 수 있어, 생성된 코드가 정확하고 최신 상태이며 권장 패턴을 따르도록 보장합니다.

서버 URL: https://docs.svar.dev/mcp

호스팅 서비스​

SVAR MCP 서버는 완전히 관리되는 호스팅 서비스로 제공됩니다. 높은 리소스 요구 사항과 상태 비저장 특성(로컬 사용자 데이터에 접근하거나 저장하지 않음)으로 인해 로컬 배포는 지원되지 않습니다.

서비스는 MCP 사용자의 개인 정보를 저장하지 않습니다. 다만 서버로 전송된 쿼리는 디버깅 및 서비스 개선 목적으로 저장될 수 있습니다. 이를 거부하려면 info@svar.dev로 문의하시면, 로깅 없음을 보장하는 상업용 버전의 서비스를 제공해 드릴 수 있습니다.

통합 가이드​

인기 있는 AI 코딩 도구에서 SVAR MCP 서버를 활성화하는 방법을 안내합니다.

Claude Code​

Claude Code에서 MCP 서버를 사용하려면 명령줄을 통해 추가하거나 프로젝트 설정에서 구성할 수 있습니다.

CLI 사용:

터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:

claude mcp add --transport http svar-mcp https://docs.svar.dev/mcp

수동 구성:

~/.claude.json 또는 .mcp.json 구성 파일에 직접 추가할 수도 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "svar-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.svar.dev/mcp"
    }
  }
}

자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요.

Cursor​

Cursor에는 MCP 서버에 대한 내장 지원이 있습니다.

  1. Cursor Settings를 엽니다 (Cmd+Shift+J 또는 Ctrl+Shift+J).
  2. Tools & MCP로 이동합니다.
  3. Add Custom MCP를 클릭합니다.
  4. 서버 구성을 입력합니다.
{
  "mcpServers": {
    "svar-mcp": {
      "url": "https://docs.svar.dev/mcp"
    }
  }
}

추가 후 채팅에서 참조할 수 있습니다 (예: "Check SVAR Docs for how to configure the editor").

또는 한 번의 클릭으로 Cursor에 SVAR MCP 서버를 직접 설치할 수 있습니다:

Install MCP for Cursor

자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요.

VS Code​

버튼을 클릭하여 VS Code에 SVAR MCP 서버를 직접 설치하세요:

Install MCP for VS Code

Gemini CLI​

Gemini CLI 도구에서 서버를 사용하려면:

gemini mcp add --transport http svar-mcp https://docs.svar.dev/mcp

또는 수동으로 구성할 수 있습니다:

  1. 구성 파일(일반적으로 ~/.gemini/settings.json)을 찾습니다.
  2. mcpServers 객체에 서버를 추가합니다:
{
  "mcpServers": {
    "svar-mcp": {
      "url": "https://docs.svar.dev/mcp"
    }
  }
}
  1. Gemini CLI를 재시작합니다.

자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요.

Antigravity (Google)​

Google의 Antigravity 에이전트의 경우:

  1. 명령 팔레트를 열고 "mcp add"를 입력합니다.
  2. "HTTP"를 선택합니다.
  3. URL https://docs.svar.dev/mcp를 입력합니다.
  4. Name svar-mcp를 입력합니다.

자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요.

기타 IDE / 도구​

  1. Model Context Protocol 또는 Context Sources 설정을 확인합니다.
  2. URL https://docs.svar.dev/mcp로 새로운 커스텀 소스를 추가합니다.

ChatGPT​

ChatGPT에서 서버를 활성화하려면:

  1. ChatGPT를 열고 Settings / Apps & Connectors로 이동합니다.
  2. Advanced settings를 클릭합니다.
  3. Developer mode를 활성화합니다.
  4. "Back"으로 돌아가면 "Connectors" 화면에 "Create" 버튼이 나타납니다. 클릭합니다.
  5. Name svar-mcp를 입력합니다.
  6. URL https://docs.svar.dev/mcp를 입력합니다.
  7. Authentication으로 No authentication을 선택합니다.
  8. Create를 클릭하여 완료합니다.

이제 Svelte Editor에 관한 질문을 할 때 Custom GPT에 "Consult the SVAR MCP server"라고 요청할 수 있습니다.

전체 설정 세부 정보는 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.