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Mycelis: 스마트 라우팅과 MCP 에이전트를 갖춘 서버리스 AI 워크스페이스

Mycelis는 스마트 라우팅, RAG, MCP 에이전트 통합을 통해 서버 관리 없이 오픈소스 모델을 배포하고 운영할 수 있는 서버리스 AI 워크스페이스를 제공한다.

섹션별 상세

01
Mycelis는 하드웨어 설정을 완전히 추상화하여 최적화된 GPU 환경에서 오픈소스 모델을 즉시 구동한다. 사용자는 자체 API 키를 가져오거나 관리형 GPU를 선택해 인프라 유지보수 없이 AI 서비스를 배포할 수 있다.
Mycelis 대시보드 개요 화면
Screenshot현재 실행 중인 컴퓨트 대상, 활성 에이전트 수, 요청 통계 등을 한눈에 보여준다. 서버리스 환경의 상태를 모니터링하는 핵심 인터페이스를 나타낸다.
배포 구성 마법사 화면
Screenshot모델 선택, 동시 사용자 수 설정, GPU 크기 선택 및 예상 비용을 보여준다. 사용자가 인프라 사양을 쉽게 구성할 수 있는 과정을 나타낸다.
배포 검토 및 시작 화면
Screenshot최종 배포 설정을 확인하고 시작하는 단계이다. 모델, 사용자 수, 제어 모드 등 설정 요약을 통해 배포 전 최종 검증 과정을 보여준다.
02
OpenAI 호환 API 게이트웨이를 통해 기존 코딩 도구 및 데스크톱 애플리케이션과 즉각적인 연동을 지원한다. 별도의 복잡한 설정 없이 표준 API 인터페이스를 통해 모델을 호출할 수 있다.
03
조건부 스마트 라우팅과 벡터 기반 시맨틱 캐시 기술을 탑재하여 추론 비용을 최적화한다. 동일한 요청에 대해 캐시된 결과를 반환함으로써 불필요한 연산과 비용 발생을 줄인다.
04
통합 RAG 기능과 네이티브 MCP(Model Context Protocol) 에이전트를 제공하여 외부 데이터 및 도구 연결을 자동화한다. GitHub, Slack, Discord 등 다양한 외부 서비스와 연동된 에이전트 워크플로를 손쉽게 구성할 수 있다.
에이전트 워크플로 구성 화면
ScreenshotMCP 허브, 스마트 라우터, 지식 베이스(KBs)를 노드 기반으로 연결하는 워크플로 빌더를 보여준다. 복잡한 에이전트 로직을 시각적으로 설계할 수 있음을 나타낸다.

기술

  • OpenAI API
  • MCP
  • RAG
  • GPU

활용 사례

  • AI 인프라 관리
  • 오픈소스 모델 배포
  • AI 에이전트 워크플로 구축
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 05. 13.수집 2026. 05. 14.출처 타입 RSS

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