Autograph MCP 서버

MCP(Model Context Protocol)는 AI 앱 또는 어시스턴트라고도 불리는 LLM(대형 언어 모델)이 외부 애플리케이션에 연결하고 해당 애플리케이션의 도구를 사용할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. Autograph MCP 서버는 이 표준을 활용하여 AI 앱을 Autograph에 연결하므로, 일상적인 언어로 작업을 설명하면 그 결과가 Autograph에 나타나는 것을 확인할 수 있습니다.

AI 앱(예: Claude Desktop 또는 ChatGPT Desktop)은 클라이언트라고 합니다. 클라이언트는 "별 모양 만들기" 또는 "노이즈 생성기 추가"와 같이 정의된 도구 집합을 통해 MCP 서버와 통신하며, Autograph는 열려 있는 프로젝트에서 각 도구 호출을 실행합니다.

Autograph MCP 서버는 다음과 같이 명확하게 정의된 반복적인 작업에서 가장 뛰어난 성능을 발휘합니다:

• 계층 구조의 이름 변경 및 재구성
• 다른 언어로 전달된 에셋의 이름 번역

이러한 절차적이고 반복적인 작업들은 기꺼이 보조자에게 맡길 수 있는 종류의 일입니다. X와 같은 작업은 오후 내내 수동으로 처리하는 대신, AI 어시스턴트가 몇 분 안에 처리하도록 맡기는 것이 훨씬 효율적입니다. 마찬가지로, 정기적인 유지 관리 작업도 1~2분이면 충분합니다. 

아닙니다. 지금처럼 계속 작업하시면 되고, 무언가를 넘길 시점도 직접 결정하실 수 있습니다. Autograph MCP 서버는 기본적으로 비활성화되어 있으며, 활성화하더라도 직접 지정한 특정 작업만 수행합니다. 브리프, 비주얼, 그리고 모든 크리에이티브 결정은 여전히 여러분의 몫입니다. 

아니요. Autograph MCP 서버는 Autograph에 내장되어 있으므로 별도의 설치가 필요하지 않습니다. Maxon은 Autograph와 AI 앱 간의 연결을 위해 이 서버를 지원합니다.

동일한 AI 앱에서 서드파티 서버를 설정한 경우, 내장 서버를 사용하는 동안에는 해당 서버를 비활성화하세요. 그러면 모델이 하나의 Autograph 도구 세트만 인식합니다.

아니요. Maxon은 Autograph MCP 서버에 대해 요금을 부과하지 않으며, 이 서버는 마찬가지로 무료인 Autograph와 함께 제공됩니다.

AI 앱과 해당 앱이 연결되는 모델은 사용자가 직접 준비해야 합니다. 모델이 클라우드에서 실행되는 경우, 해당 서비스 계정이 필요합니다. 관련 요금은 사용자와 AI 서비스(예: Anthropic 또는 OpenAI) 간의 계약에 따릅니다. LM Studio와 같은 앱을 통해 사용자의 컴퓨터에서 직접 실행되는 모델은 AI 서비스 계정이 필요하지 않습니다.

현재 Maxon은 Claude Desktop과 ChatGPT Desktop을 공식적으로 지원하며, Autograph의 환경 설정에서 직접 둘 중 하나를 설정할 수 있습니다. MCP를 지원하는 다른 AI 앱도 작동할 수 있지만, Maxon은 이를 테스트하지 않았으며 공식적으로 지원하지도 않습니다.

모든 AI 앱은 해당 앱이 연결할 수 있는 서버 목록이 담긴 설정 파일을 보관합니다. 목록에 있는 앱의 경우, Autograph가 해당 파일에 항목을 자동으로 작성해 줍니다. 그 외의 앱을 사용하는 경우에는 MCP 클라이언트 목록에서 기타를 선택한 후 구성 복사를 클릭하십시오. Autograph가 해당 항목을 클립보드에 복사하면, 이를 앱에 붙여넣기 할 수 있습니다.

네. LM Studio와 같이 사용자의 컴퓨터에서 모델을 실행하는 앱도 작동합니다. 최근 출시된 대부분의 모델은 기본적인 Autograph 작업을 처리할 수 있으며, 성능이 뛰어난 모델일수록 더 나은 결과를 제공합니다.

참고: 로컬 모델은 그래픽 카드를 Autograph와 공유합니다. 그래픽 메모리에 간신히 맞는 모델은 렌더링에 사용할 여유 메모리를 남기지 않으며, 속도가 느린 모델은 큐브 하나를 생성하는 데 1분이 걸릴 수도 있습니다.

전체 Autograph 애플리케이션(버전 2027.0 이상)과 원하는 AI 애플리케이션의 데스크톱 클라이언트가 동일한 컴퓨터에 설치되어 있어야 합니다. 그 외 다른 것은 필요하지 않습니다.

요청의 명확성이 결과의 품질을 결정하는 경우가 많습니다.

• 모델. 이름 변경과 같은 기본 작업은 현재 대부분의 모델에서 잘 작동합니다. 하지만 프로젝트에 대한 추론이 필요한 작업은 그렇지 않으며, 소형 모델과 고성능 모델 간의 격차는 빠르게 벌어집니다.
• 노력 수준 또는 추론 수준, 앱에서 노력 설정을 제공하는 경우. 간단한 이름 변경에는 낮은 수준으로도 충분합니다. 규모가 큰 프로젝트 설정에는 더 높은 수준을 적용하세요. 다만, 일부 모델은 과도하게 생각하는 경향이 있어 중간 설정이 높은 설정보다 나은 결과를 낼 때도 있습니다. 그에 맞게 테스트해 보세요.
• 요청 내용. 프로젝트 요소, 프레임 범위, 렌더러, 그리고 결과물을 이후에 어떻게 편집할 계획인지 설명하세요.

참고: 온라인에서 볼 수 있는 데모는 그 뒤에 사용된 프롬프트나 결과를 얻기까지 몇 번의 시도가 필요했는지를 거의 보여주지 않습니다. 첫 번째 시도에서 원하는 결과가 나오는 것은 예외적인 경우입니다. 대화를 이어가다 보면 두 번째나 세 번째 프롬프트에서 훨씬 개선된 결과를 얻을 수 있습니다. 

대기 시간의 대부분은 Autograph가 아닌 AI가 생각하는 데 소요됩니다. Autograph는 한 번에 단 몇 분의 1초 동안만 작동합니다.

참고로, 작업은 하나의 루프입니다. 모델이 요청을 읽고 명령을 선택합니다. Autograph는 해당 명령 하나를 실행하며, 보통 순식간에 처리한 후 결과를 반환합니다. 모델은 결과를 읽고 생각한 다음 다음 명령을 선택합니다. 이 루프는 수십 번 반복되는 경우가 많으며, 소요되는 시간의 대부분은 생각하는 데 사용됩니다. Autograph의 상태 표시줄에는 현재 실행 중인 명령이 표시됩니다. 작업이 오래 걸린다면 먼저 AI 앱을 확인하세요.

MCP 서버가 작업을 처리하는 동안에는 AI의 활동과 진행 상황을 모니터링하되, 컴퓨터와 Autograph를 함께 사용하지 않는 것이 좋습니다. 경우에 따라 사용자의 작업이 MCP 서버 작업과 충돌하거나 LLM 클라이언트의 프로세스 완료를 방해할 수 있습니다. 제어권을 가져오고 싶다면 작업이 완료될 때까지 기다리거나 작업을 일시 중지하는 것이 좋습니다.

모델은 해당 기능이 등장하기 이전의 학습 데이터를 바탕으로 답변을 제공하며, 일부 모델은 공식 Autograph MCP 서버가 존재하지 않는다고 주장하기도 합니다. 이 상황은 슈뢰딩거의 MCP라고 볼 수 있습니다. 지원 여부는 AI가 인식할 때에만 존재합니다.

앱이 연결되면 서버는 모델에게 Autograph 매뉴얼과 SDK 문서의 위치를 알려줍니다. 그러나 자신의 학습 데이터를 신뢰하는 모델은 이 힌트를 무시할 수 있으므로, AI에게 최신 문서를 직접 참조하도록 요청해야 할 수도 있습니다. 모델이 해당 사이트를 확인하려면 AI 앱을 통한 웹 접근 권한이 필요합니다.

AI는 자신의 작업을 실제보다 더 자신 있게 설명할 수 있습니다. 무언가가 수정되었거나 완료되었다고 받아들이기 전에 X와 X를 확인하세요.

Autograph에 연결할 수 있는 것은 직접 설정한 AI 앱뿐입니다. 원격 연결을 활성화하지 않는 한, MCP 연결의 양쪽 모두 동일한 컴퓨터에서 실행되어야 합니다.

자물쇠와 디지털 키를 떠올려 보세요. Autograph는 처음 실행될 때 자체 자물쇠와 그에 맞는 키를 생성합니다. 설정한 각 AI 앱에는 해당 키의 사본이 제공되며, 키가 없는 것은 모두 차단됩니다. Autograph가 키를 직접 전달해 드리므로, 복사하거나 붙여넣을 필요가 없습니다. 키는 반드시 비공개로 유지하세요. 키를 어딘가에 적어 두거나, AI 앱의 설정 파일 또는 Autograph 환경설정 폴더를 다른 사람이 접근할 수 있는 곳에 두지 마세요.

단, AI 앱이 연결된 이후 해당 앱이 사용자의 씬을 어떻게 활용하는지는 해당 앱과 그 제공업체에 달려 있습니다. 데이터 처리 방식이 궁금하다면 해당 앱의 설정을 확인하세요.

AI 앱이 묻는 것이지, Autograph가 묻는 것이 아닙니다. 얼마나 자주 물어볼지, 그리고 프롬프트를 끌 수 있는지 여부는 각 앱이 결정합니다. 예를 들어 Claude Desktop은 프롬프트 필드 왼쪽 하단에 자동 모드가 있습니다.

Autograph는 다른 것을 제어합니다. 편집 > 환경설정 > MCP에서 AI에게 제공할 도구와 AI가 Python을 실행할 수 있는지 여부를 선택할 수 있습니다.

도구 세트 섹션에서 편집 > 환경 설정 > MCP로 이동하세요. 각 체크박스는 하나의 도구 그룹을 제어합니다.

세부 정보: 전체 도구 목록과 각 도구의 기능은 Autograph 환경 설정 폴더(편집 > 환경 설정 > 환경 설정 폴더 열기…) 내 MCP 폴더에 있는 참조 파일에서 확인할 수 있습니다. AI가 전송하는 모든 명령은 감사 및 보안을 위해 동일한 폴더의 로그 파일에 기록되며, 상태 표시줄에는 각 호출이 실행될 때마다 해당 내용이 표시됩니다.

이 두 가지 Python 설정은 보안과 로깅에 중점을 둡니다. "Allow exec_python(exec_python 허용)"을 선택하면, 다른 도구들이 지원하지 않는 모든 기능을 위해 AI 어시스턴트가 세션 내에서 자체 Python 코드를 직접 실행할 수 있도록 허용합니다. "Verbose Logging(상세 로깅)" 기능은 실행된 모든 Python 코드와 매 호출 시 사용된 전체 인자 및 결과값을 기록합니다.

네. 각 변경 배치는 Autograph의 실행 취소 기능으로 되돌릴 수 있습니다.

배치가 중간에 실패하면, 이미 실행된 단계는 씬에 그대로 유지되고 나머지는 건너뜁니다.

네. Autograph MCP 서버는 언제든지 비활성화할 수 있습니다. Edit > Preferences > MCP에서 Enable MCP Server의 체크를 해제하거나, Extensions 메뉴 또는 Commander에서 Stop MCP Server를 실행하면 됩니다. 연결된 앱은 즉시 연결이 끊어지며, Start MCP Server를 실행하면 연결이 다시 복구됩니다.

원격 연결을 허용한 경우에만 가능합니다. 기본적으로 서버는 사용자 본인의 컴퓨터에서 오는 연결만 허용합니다.

다른 컴퓨터에서 서버에 접속하려면 원격 액세스 항목에서 세 가지를 설정해야 합니다. 먼저 원격 연결 허용(Allow Remote Connections)을 켜고 경고를 확인한 다음, 호스트(Host)를 상대 컴퓨터가 접근할 수 있는 주소로 설정하고, 해당 컴퓨터의 IP 주소(또는 192.168.1.0/24와 같은 범위)를 허용된 IP(Whitelisted IPs)에 추가하세요. 첫 번째 설정만 하고 멈추지 마세요. 원격 연결을 켜는 것만으로는 아무도 접속할 수 없습니다. 목록에 없는 주소에서 오는 요청은 거부되기 때문입니다. 브라우저 기반 앱의 경우, 해당 주소를 브라우저 클라이언트 출처(Browser Client Origins)에도 등록해야 합니다. 원격 연결은 암호화되지 않으므로, 신뢰할 수 있는 네트워크에서만 원격 액세스를 사용하세요.

Maxon 캡슐은 프로젝트를 크게 향상시킬 수 있는 고품질 모델, 재질 등을 제공합니다. Autograph MCP에는 프로젝트 내에서 Maxon의 캡슐 라이브러리에 있는 에셋을 검색하고 포함할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다.

Maxon 캡슐은 최종 사용자가 상업적 프로젝트에 포함하여 사용할 수 있도록 라이선스가 부여되어 있지만, AI 학습에는 사용할 수 없다는 점을 유의하시기 바랍니다. 씬 데이터가 AI 모델 학습에 사용되지 않도록 하려면, AI 도구의 환경 설정에서 관련 옵션을 비활성화할 수 있는 경우가 많습니다. AI 제공업체를 연결하기 전에 해당 제공업체의 데이터 사용 및 학습 정책을 꼼꼼히 검토하시기 바랍니다.

자세한 내용은 Maxon의 최종 사용자 라이선스 계약을 참조하시기 바랍니다.

일반적으로 MCP 내에서 LLM이 사용자를 대신해 수행하는 작업은 완전히 편집 가능한 Autograph 프로젝트를 생성하지만, LLM이 항상 편집하기 쉬운 방식으로 결과물을 구성하는 것은 아닐 수 있습니다.

결과물을 직접 다듬을 계획이라면, 요청 시 이를 명시하는 것이 특정 작업을 더 수월하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 생성된 애니메이션은 선형 보간법을 사용하여 매 두 번째 프레임마다 키프레임이 설정될 수 있으며, 이는 이후에 수작업으로 조정하기 어렵습니다.

답변은 AI가 결과물을 어떻게 구성했느냐에 따라 달라집니다. 생성된 Python으로 구동되는 리그는 해당 리그를 만들어낸 대화 내용 없이는 누구든 수정하기가 어렵습니다. 인수인계가 중요한 경우, Python 대신 표준 Autograph 기능을 사용하는 설정을 AI에 요청하세요.

AI 앱에 Autograph에서 별과 같은 간단한 도형을 만들어 달라고 요청해 보세요. 도형이 나타나면 연결된 것입니다.

세부 정보: 대부분의 앱은 연결된 서버 목록에 Autograph를 표시합니다. Claude Desktop에서는 설정 > 커넥터에서 autograph를 찾을 수 있으며, 상태 열에 체크 표시가 나타납니다. 또한 채팅창의 + 버튼 아래에서도 서버를 확인할 수 있습니다. 연결 상태 및 로그는 설정 > 개발자에서 확인할 수 있습니다.

이 문제는 보통 AI 앱이 시작될 때 Autograph가 실행되지 않았기 때문에 발생합니다. AI 앱을 종료한 후 다시 시작하세요.

재시작해도 문제가 해결되지 않는다면, 두 가지를 추가로 확인하세요. Autograph MCP 서버는 기본적으로 비활성화된 상태로 제공되므로, MCP 서버 활성화 설정이 체크되어 있는지 확인하세요(또는 확장 메뉴나 Commander에서 MCP 서버 시작을 실행하세요). 그리고 토큰 재생성을 클릭한 경우, 클라이언트 섹션에서 각 앱을 선택하고 선택한 클라이언트 업데이트를 다시 클릭하기 전까지는 대부분의 앱이 작동을 멈춥니다. 이는 해당 앱들이 이전 키의 자체 복사본을 보관하기 때문입니다.

대부분의 앱은 시작 시 연결을 시도하며 Autograph를 최대 20초간 기다립니다. 연결이 완료되면, 이후에 Autograph를 재시작하더라도 앱이 자동으로 재연결됩니다. 단, 처음 연결에 실패한 경우에는 앱이 재시도하지 않습니다. 일부 앱은 로그인 시 자동으로 시작되어 창을 닫은 후에도 백그라운드에서 계속 실행됩니다. 창을 다시 열어도 앱이 재시작되지는 않습니다.

Autograph는 자체 항목 하나를 추가하고 파일의 나머지 내용은 그대로 유지합니다. 앱이 새 설정을 읽을 수 있도록 앱을 완전히 재시작하세요.

Autograph는 파일을 쓰기 전에 백업을 저장합니다. 목록에 앱이 없거나 Autograph가 목록에 있는 앱의 설정 파일을 찾을 수 없는 경우, 기타(Other)를 선택하고 구성 복사(Copy Config)를 클릭한 다음 항목을 직접 붙여넣으세요.

아니요. Autograph는 자신이 직접 작성한 항목만 수정합니다.

다른 모든 항목은 그대로 유지되며, 파일은 쓰기 작업 전에 백업되고, Autograph가 작성하지 않은 항목은 보고된 후 변경 없이 남겨집니다. 이는 선택한 클라이언트 업데이트와 클라이언트에서 제거 모두에 적용됩니다.

AI 앱은 Autograph의 대화 상자를 볼 수 없으며, 아무 일도 없었던 것처럼 계속 진행할 수 있습니다. 대화 상자를 닫고, AI에게 메시지 내용을 알려준 다음, 계속 진행하기 전에 AI에게 장면을 확인하도록 요청하세요.

참고: 상태 표시줄에 실패한 호출이 보고됩니다. 단일 호출 실패는 정상적인 현상입니다. 모델이 작업을 시도했다가 실패한 후, 수정된 호출로 다시 시도하는 경우가 많기 때문입니다.

아니요. Autograph MCP 서버는 Autograph 인터페이스가 필요하며, 커맨드라인이나 팀 렌더 클라이언트 및 서버가 아닌 전체 애플리케이션에서만 실행됩니다.