제품 간 튜토리얼
팀 AI CLI 통합 접속
각 엔지니어의 기기에 흩어져 있는 AI CLI 설정, MCP 서버, 모델 Key를 하나의 중앙 설정으로 수렴합니다: Switch가 MCP와 동기화를 맡고, Lurus API가 모델과 과금을 맡습니다.
연동 제품
Switch(데스크톱 도구 관리) · Lurus API(통합 게이트웨이) · MCP 서버(Kova / GitHub / PostgreSQL 등). 본 튜토리얼은 각 제품 문서에 이미 있는 기능만 참조합니다.
얻게 되는 것
| Before(제각각) | After(Switch 통합) |
|---|---|
각자 mcp_servers.json을 직접 작성, 도구 버전 제각각 | 하나의 중앙 mcp.yaml, visible_to로 필요에 따라 배포 |
| CLI마다 따로 Provider Key 입력 | 통합 Lurus API 경유, Key 하나, 청구서 하나 |
| 모델 비용 비가시 | Switch 비용 대시보드가 도구 / 모델별로 집계 |
1단계
Switch 설치 후 게이트웨이에 연결
설치 가이드에 따라 Switch(macOS / Windows / Linux)를 설치합니다.
설정에서 Lurus API KeyAPI KeyAPI에 접근하기 위한 비밀 자격 증명으로, 비밀번호와 유사합니다. 각 Key마다 할당량과 권한을 개별 설정할 수 있습니다.더 알아보기 →(발급 방법)를 입력하면, 모든 CLI가
https://hub.lurus.cn/v1을 통해 통합으로 모델을 호출합니다 —— Key 하나, 청구서 하나.로컬 프록시가 기동되었는지 확인합니다(기본 포트 19090):
bashcurl http://localhost:19090/v1/models
2단계
중앙 MCP 설정 하나 작성하기
Switch는 하나의 ~/.lurus-switch/mcp.yaml로 모든 MCP 서버를 관리하며, visible_to가 각 CLI가 어떤 것을 보는지 결정합니다.
yaml
servers:
github:
command: npx
args: [-y, '@modelcontextprotocol/server-github']
env:
GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN}
visible_to: [claude-code, codex]
postgres:
command: docker
args: [run, -i, --rm, mcp/postgres, 'postgres://localhost/dev']
visible_to: [claude-code]
kova: # Kova Agent 作为工具暴露
url: http://localhost:3333
type: http
visible_to: [claude-code, codex, gemini] 3단계