AI 에이전트를 위한 무료 신뢰 계층 API 및 MCP 서버 공개

실용적 조언

LLM의 JSON 출력이 불안정할 경우 Strale의 json-repair 기능을 호출하여 파싱 에러를 방지할 수 있다.
Cursor나 Claude Desktop 설정에서 MCP 서버 URL로 https://api.strale.io/mcp를 추가하여 즉시 도구를 연동할 수 있다.

섹션별 상세

AI 에이전트의 신뢰성을 보장하기 위해 별도의 인증 절차 없이 즉시 호출 가능한 5가지 핵심 기능을 API 형태로 제공한다. 사용자는 curl 명령어를 통해 IBAN 검증, 이메일 유효성 확인, DNS 조회, URL-to-Markdown 변환, JSON 복구 기능을 무료로 이용할 수 있다. 입력 데이터에 대해 구조화된 JSON 응답과 함께 품질 점수 및 감사 추적 데이터를 반환하여 에이전트의 판단 근거를 강화한다. 실무적으로 에이전트가 외부 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 오류를 사전에 필터링하는 가드레일 역할을 수행한다.

bash

curl -X POST https://api.strale.io/v1/do \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"capability_slug": "iban-validate", "inputs": {"iban": "DE89370400440532013000"}}'

IBAN 계좌 번호 유효성을 검증하는 API 호출 예시

Claude나 Cursor와 같은 도구에서 즉시 연동 가능한 MCP(Model Context Protocol) 서버를 지원하여 에이전트의 도구 사용 능력을 확장한다. 별도의 설치 과정 없이 스트리밍 HTTP 엔드포인트를 MCP 서버 주소로 지정하기만 하면 에이전트가 Strale의 기능을 직접 호출할 수 있는 구조이다. 이는 로컬 환경에서 실행되는 LLM 에이전트가 복잡한 외부 도구를 설정하는 번거로움을 줄여주며, 표준화된 프로토콜을 통해 상호운용성을 확보한다. 개발자는 복잡한 백엔드 로직 구현 없이도 에이전트에게 강력한 데이터 검증 능력을 부여할 수 있다.

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — Anthropic에서 제안한 개방형 표준으로, AI 모델이 로컬 데이터나 외부 도구에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있게 해주는 프로토콜이다.
JSON 복구(JSON Repair): — LLM이 생성한 불완전하거나 형식이 잘못된 JSON 문자열을 분석하여 구문 오류를 수정하고 유효한 JSON 형식으로 복구하는 기술이다.
감사 추적(Audit Trail): — 시스템 내에서 발생한 일련의 활동이나 데이터 변경 이력을 시간 순서대로 기록하여 사후 검증이나 보안 점검이 가능하도록 하는 기록물이다.

언급된 도구

Strale추천링크

AI 에이전트용 신뢰 계층 및 데이터 검증 API

MCP추천링크

모델 컨텍스트 프로토콜을 통한 도구 연동

언급된 리소스

API DocsStrale API Endpoint

DemoStrale MCP Server URL