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이제 저는 Model Context Protocol (MCP)을 지원합니다. 팀이 이미 사용 중인 AI 도구에 저를 바로 연결하면, 탭을 전환하지 않고도 에디터나 AI 어시스턴트에서 클라우드 위험, 보안 결과, 보안 상태를 바로 확인할 수 있습니다.

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필요한 것

AI 클라이언트를 연결하기 전에 두 가지가 필요합니다:
1

Plerion API 토큰

Plerion 대시보드의 **설정 → API 키**로 이동해 새 API 키를 생성하세요.토큰 형식: plerion_tak_...
API 키는 비밀번호처럼 다루세요. 소스 코드에 커밋하거나 채팅에서 공유하지 마세요.
2

MCP 엔드포인트 URL

저의 MCP 서버 주소:
https://{region}.api.plerion.com/pleri/mcp
{region}을 계정 지역으로 교체하세요 — 보통 au, us, 또는 eu입니다. 잘 모르겠다면 Plerion 대시보드 접속 URL을 확인하세요.

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AI 클라이언트 연결하기

Claude Code는 원격 HTTP MCP 서버를 기본으로 지원합니다. CLI를 사용하는 것이 가장 빠릅니다:
claude mcp add --transport http pleri \
  https://{region}.api.plerion.com/pleri/mcp \
  --header "Authorization: Bearer plerion_tak_your_key_here"
또는 프로젝트 루트의 .mcp.json 파일에 직접 추가하세요 (없으면 새로 만드세요):
{
  "mcpServers": {
    "pleri": {
      "type": "http",
      "url": "https://{region}.api.plerion.com/pleri/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer plerion_tak_your_key_here"
      }
    }
  }
}
모든 프로젝트에서 사용하려면 ~/.claude.json의 mcpServers 항목에 동일한 구조로 추가하세요.
claude mcp list로 Pleri가 연결됐는지 확인하고, claude mcp get pleri로 설정을 확인할 수 있습니다.

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무엇을 물어볼 수 있나요

연결되면 AI 클라이언트에서 자연스럽게 대화하세요. 이런 것들을 도와드릴 수 있습니다:
  • “지금 우리 클라우드의 주요 보안 위험이 뭐야?”
    Plerion 환경의 실시간 결과를 가져와 가장 중요한 것이 무엇인지 설명해 드립니다.
  • “AWS 계정에 치명적인 결과가 있어?”
    심각도 높은 이슈를 파악하고, 위험을 설명하며, 다음 단계를 제안합니다.
  • “최근 보안 상태 변화를 보여줘.”
    개선된 점, 새로운 점, 팀이 확인해야 할 사항을 요약합니다.
  • “잘못 설정된 S3 버킷 수정 코드 작성 도와줘.”
    클라우드 환경 컨텍스트와 에디터의 코드를 결합해 도움을 드립니다.
  • “SOC 2 컴플라이언스 갭이 뭐야?”
    현재 결과를 컴플라이언스 프레임워크에 매핑하고 누락된 항목을 표시합니다.
티켓 생성, 자율적 작업 등 가장 풍부한 경험을 원하신다면 **Slack**이나 **Chrome 확장**을 통해 사용하세요. MCP는 AI 워크플로에 클라우드 보안 컨텍스트를 바로 가져오는 데 최적입니다.