에이전트: MCP와 skill

의사결정 하나는 약 10밀리초가 걸리고 비용도 들지 않으므로, 에이전트는 라우팅, 트리아지, 모데레이션, 에스컬레이션 단계마다 그 앞에서 한 번 내릴 수 있습니다. Ollaya는 에이전트에게 두 가지를 줍니다:

MCP 서버, ollaya mcp. 로컬 모델을 도구로 노출합니다.
agent skill, ollaya-decisions. 타입 지정된 의사결정이 언제 텍스트 추론보다 나은지, 좋은 질문을 어떻게 쓰는지, 확률에 따라 어떻게 행동하는지를 에이전트에게 가르칩니다.

MCP 서버

ollaya mcp는 Model Context Protocol을 stdio로 말합니다. 다른 모든 명령처럼 로컬 서버와 통신하고, 서버가 실행 중이 아니면 시작합니다.

Claude Code

claude mcp add ollaya -- ollaya mcp

Claude Desktop

claude_desktop_config.json에 추가하십시오(Settings → Developer → Edit Config):

{
  "mcpServers": {
    "ollaya": { "command": "ollaya", "args": ["mcp"] }
  }
}

Claude Desktop이 ollaya를 찾지 못하면 전체 경로를 쓰십시오. 예를 들어 /usr/local/bin/ollaya 또는 ~/.local/bin/ollaya입니다.

Cursor, VS Code 및 기타 클라이언트

클라이언트의 MCP 설정에서 같은 명령 ollaya mcp를 쓰십시오. Cursor는 .cursor/mcp.json, VS Code는 .vscode/mcp.json("type": "stdio" 포함)입니다.

HTTP로

네트워크로 접속하는 클라이언트에는 대신 스트리밍 가능한 HTTP를 제공하십시오:

ollaya mcp --http                  # http://127.0.0.1:11436/mcp
ollaya mcp --http 127.0.0.1:9000   # another address

기본적으로 루프백 호스트만 받습니다.

도구

도구	하는 일
`decide`	어떤 상태에 대해 타입 지정된 질문에 답합니다. 인수: `state`(문자열 또는 임의의 JSON), `questions` 또는 `preset`, 그리고 `model`(기본값 `laya`). 결과는 `POST /v1/systemone`이 반환하는 것과 정확히 같습니다.
`list_models`	이 머신의 모델. `ollaya list`와 같습니다.
`show_model`	모델의 세부 정보, 기능, 라이선스와 내장 질문.
`pull_model`	모델을 내려받습니다. 진행 알림이 함께 옵니다. `decide`도 처음 사용할 때 풀합니다.

리소스

URI	내용
`ollaya://models`	설치된 모델
`ollaya://presets/<name>`	내장 프리셋의 질문: `triage`, `email`, `guard`, `moderation`, `router`, `agent`

agent skill

이 skill은 SKILL.md이며, Agent Skills를 지원하는 에이전트(예: Claude Code)가 작업에 필요할 때 로드합니다. 모델 고르기, choice, score, noul 질문 쓰기, 프리셋, 행동이나 에스컬레이션을 위한 신뢰도 임계값, 그리고 MCP·CLI·HTTP를 통한 Ollaya 호출을 다룹니다.

프로젝트에 설치하십시오(모든 프로젝트에 넣으려면 -g 추가):

npx skills add ollaya-dev/ollaya --skill ollaya-decisions

이 skill은 모든 릴리스에도 함께 제공되며, 바이너리 옆의 share/ollaya/skills/ollaya-decisions/(시스템 설치라면 /usr/local/share/ollaya/skills/)에 있으므로 네트워크 없이 .claude/skills/로 복사할 수 있습니다.

이 skill은 단독으로도 작동합니다. skill과 ollaya만 설치된 에이전트는 CLI를 호출합니다.