Series: MCP 서버랑 스킬 리뷰
Claude Code나 Hermes에 붙일 만한 도구를 하나씩 검토한 기록. MCP 서버(코드베이스 지식 그래프 등)뿐 아니라 워크플로 스킬(Superpowers), 토큰 절약 도구(Headroom, OmniRoute)까지 — 'Claude Code에 실제로 붙일 만한가'라는 같은 기준으로 다룬다.
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MCP 서버랑 스킬 7개를 리뷰한 하루 — 설치한 건 하나뿐이었다
쓸만한 MCP 서버나 스킬이 있는지 찾다가, graphify·gitnexus-explorer·Playwright MCP·Firecrawl·Sequential Thinking MCP·notebooklm-py·ponytail 일곱 개를 그 자리에서 조사하고 붙일지 말지 판단한 하루. 결과적으로 실제로 설치한 건 ponytail 하나뿐이었다.
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MCP 서버랑 스킬 리뷰 2편 — ponytail이 redundant하다는 판단은 틀렸다
ponytail을 Hermes에만 설치하고 Claude Code한테는 필요 없다고 판단했는데, 그 판단의 근거를 파고들어보니 틀렸다. 직접 A/B 테스트로 확인한 이야기.
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기능 하나 만드는데 대화·스펙·플랜·서브에이전트를 거쳤다
Claude Code 스킬 세트 Superpowers를 켜고 블로그에 시리즈 모아보기 페이지를 만들면서 쓴 워크플로 소개. 아이디어를 대화로 다듬고, 스펙 문서로 정리하고, 태스크 단위 플랜을 쓴 다음, 태스크마다 서브에이전트가 구현하고 별도 리뷰어가 검토하고, 마지막에 전체 브랜치를 다시 리뷰하는 순서로 진행했다.
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MCP 서버랑 스킬 리뷰 4편 — 문제는 모델이 아니라 도구였다
코드베이스를 지식 그래프로 만들어주는 MCP 도구(Codebase Memory MCP, Graphify) 두 개를 검토해달라는 요청으로 시작해서, 이름부터 잘못 짚고, 마케팅 문구 뒤의 정확도 트레이드오프와 별 10만 개짜리 이상 신호를 찾고, 같은 질문을 Gemini·GPT-5.6 Luna 등 다른 AI 세 곳에 던져 비교하는 데까지 갔다. 결론은 처음 생각과 달랐다 — 문제는 어떤 모델이냐가 아니라, 그 모델이 실제로 도구를 써서 확인하느냐였다.
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Headroom과 OmniRoute를 리뷰하다가 — 검색 요약만으로는 둘 다 판단할 수 없었다
토큰/비용을 아껴준다는 Claude 관련 스킬 두 개(컨텍스트 압축 프록시 Headroom, AI 게이트웨이 OmniRoute)를 훑어봤다. Headroom은 검색 요약에 붙어있던 CVE 번호들이 전부 다른 프로젝트(OpenClaw, NLTK) 걸 잘못 갖다 붙인 것이었고, OmniRoute는 여러 계정에 올라온 동일한 저장소가 진짜 fork인지부터 GitHub API로 확인해야 했다. Headroom의 텔레메트리 beacon 기본 켜짐과 OmniRoute의 기본 JWT 시크릿 노출 우려는 소스코드와 독립 리뷰를 직접 뒤진 뒤에야 알았다. 개인 의견이라 틀렸을 수 있다는 전제로, 결론은 둘 다 안 쓰기로 했다.