Kabo MCP 문서

빠른 시작

몇 분이면 연결할 수 있어요.

Kabo는 HTTP로 원격 MCP 서버를 추가하고 OAuth로 로그인할 수 있는 클라이언트에서 작동합니다. 메뉴 이름은 달라도 단계는 같습니다.

1. 원격 서버 추가

   클라이언트의 MCP 또는 커넥터 설정을 열고 URL https://kabo.sh/mcp-pub로 서버를 추가하세요.

2. Kabo에 로그인

   클라이언트가 브라우저에서 Kabo 로그인 페이지를 엽니다. 로그인하거나 계정을 만들고, Kabo가 요청하는 접근 권한을 확인한 뒤 승인하세요.

3. 사용 가능한 도구 확인하기

   어시스턴트에게 빈 객체로 get_research_capabilities를 호출해 달라고 요청하세요. 할당량을 사용하지 않고 내 계정에서 준비된 데이터 리서치 도구를 확인할 수 있어요.

{
  "mcpServers": {
    "kabo": {
      "url": "https://kabo.sh/mcp-pub"
    }
  }
}

클라이언트가 JSON 파일을 쓴다면 항목은 보통 이렇게 생겼습니다. 필드 이름은 클라이언트마다 다르니 해당 문서를 확인하세요.

Skills

MCP 연결에 Skills를 추가하세요.

이미 연결하셨나요? Kabo의 선택형 Skills 10개로 계정 검토, 트렌드와 경쟁자 조사, 영상 분석, 아이디어 및 스크립트 작성 워크플로를 추가할 수 있어요. 기존 MCP 연결과 Kabo 로그인을 그대로 사용해요. MCP 연결만으로 Skills가 자동 설치되지는 않아요.

Kabo Skills는 컴퓨터, 원격 워크스페이스 또는 클라우드 환경의 호환 에이전트에서 사용할 수 있어요. Codex, Claude Code, Cursor는 예시이며 지원 환경의 전체 목록이 아니에요.

에이전트 실행 환경은 SKILL.md와 포함된 파일을 읽고, Python 3로 필요한 스크립트를 실행하며, 승인된 Kabo MCP 연결을 사용할 수 있어야 해요. 호환 여부는 데스크톱 앱인지 웹페이지인지가 아니라 이러한 기능에 달려 있어요.

공식 저장소와 README
https://github.com/kabo-sh/kabo-mcp-plugin

방법 1: GitHub 저장소 복제

git clone --branch stable --single-branch https://github.com/kabo-sh/kabo-mcp-plugin.git

복제한 뒤 kabo-mcp-plugin/skills/의 전체 Skill 폴더를 읽도록 에이전트를 설정하거나, 지원하는 Skills 위치로 폴더를 복사하거나 가져오세요. 스크립트, 참고 자료, 리소스를 모두 유지하세요. 저장소를 복제하는 것만으로 Skills가 에이전트에 등록되지는 않아요.

방법 2: skills CLI(npx) 사용

skills CLI는 선택해서 사용할 수 있는 설치 방법이에요. GitHub 저장소를 복제하거나 ZIP을 다운로드할 수도 있어요. 환경과 선호에 맞는 방법을 선택하세요.

npx skills add 'kabo-sh/kabo-mcp-plugin#stable' --skill '*'

프로젝트 디렉터리에서 이 명령을 실행하고 설치 프로그램에서 에이전트를 선택하세요. 기본적으로 현재 프로젝트에 설치돼요. 모든 프로젝트에서 사용하려면 -g를 추가하세요.

CLI 대상 지정 예시: --agent codex, --agent claude-code 또는 --agent cursor. Kabo Skills를 사용할 수 있는 에이전트가 이 예시로 제한되지는 않아요.

npx skills list로 설치 결과를 확인하세요. 전역 설치라면 npx skills list -g를 사용하세요. 클라이언트에서 새 세션을 시작하면 Skills를 불러올 수 있어요.

방법 3: ZIP 다운로드

릴리스 ZIP은 전체 플러그인 패키지예요. Skills만 수동으로 설치하려면 skills/ 아래의 각 폴더를 스크립트, 참고 자료, 리소스와 함께 클라이언트의 Skills 디렉터리에 복사하세요. SKILL.md만 복사하면 충분하지 않아요. 수동으로 복사한 내용은 CLI 업데이트 도구에서 추적하지 않아요.

버전과 업데이트

stable 브랜치는 공개된 릴리스를 따라가요. 설치된 Skills는 백그라운드에서 자동으로 업데이트되지 않아요. GitHub Releases에서 새 버전과 릴리스 노트를 확인한 뒤 원할 때 업데이트하세요.

git -C kabo-mcp-plugin pull --ff-only

stable 브랜치 복제본은 kabo-mcp-plugin이 있는 디렉터리에서 이 명령을 실행해 업데이트하세요. Skill 폴더를 다른 곳에 복사하거나 가져왔다면 해당 복사본도 교체하세요. Git이나 ZIP으로 설치한 내용은 skills CLI 업데이트 도구에서 추적하지 않아요.

skills CLI로 설치한 Skills는 업데이트 범위를 선택하세요:

npx skills update -p

npx skills update -g

이 명령은 선택한 범위에서 추적하는 모든 Skills를 업데이트하며, 다른 출처도 포함해요. Kabo만 새로 설치하려면 같은 에이전트와 프로젝트 또는 전역 범위로 설치 명령을 다시 실행하세요.

skills CLI 1.7.4에서 skills check는 업데이트 로직을 실행하므로 설치된 파일을 바꿀 수 있어요. 설치 내용을 변경하지 않고 업데이트 정보를 보려면 릴리스 페이지를 확인하세요.

#stable을 #v1.0.1로 바꾸면 해당 릴리스로 고정할 수 있어요. 고정된 설치를 업데이트해도 새 태그로 전환되지 않아요. 새 태그를 명시해서 설치하세요.

검증된 클라이언트와 워크플로 요구 사항은 README를 확인하세요. 설치 성공만으로 전체 워크플로의 동작이 확인되는 것은 아니에요.

도구

어시스턴트가 호출할 수 있는 도구.

클라이언트의 tools/list 요청으로 현재 도구와 입력 스키마를 확인할 수 있어요. 다음은 시작할 때 유용한 주요 도구예요.

이 서버에는 YouTube, Instagram, TikTok 공개 데이터 도구도 있어요. 프로필, 게시물, 댓글, 스크립트, 검색, 인기 사운드 차트를 다룰 수 있어요.

작업을 다시 시작하지 않고 결과 확인하기

데이터 작업은 job_id를 get_research_data_job에 전달하고 read_research_data_artifacts로 산출물을 읽어요. 동영상 분석은 반환된 id를 get_analysis_run에 전달해요. 처리 중인 작업은 새로 시작하지 말고 상태를 확인하세요.

인증

Kabo 계정으로 로그인하세요.

로그인: PKCE와 동적 클라이언트 등록을 쓰는 OAuth, 복사할 API 키 없음

OAuth 리소스

https://kabo.sh/mcp-pub

지원하는 권한 범위

offline_accessopenidprofileemaildatavideoworkspace:readworkspace:write

서버 메타데이터:

https://kabo.sh/.well-known/oauth-protected-resource/mcp-pub

OAuth 리소스는 위의 서버 엔드포인트와 정확히 일치해야 해요. /mcp나 다른 엔드포인트용으로 발급된 토큰은 여기서 사용할 수 없어요.

브라우저 없이 로그인하기

MCP 클라이언트가 브라우저를 열 수 없고 OAuth 리디렉션도 받을 수 없는 환경(원격 서버나 화면 없는 터미널 등)에서 실행된다면 OAuth 디바이스 플로(RFC 8628)로 로그인할 수 있어요. 아래의 고정 클라이언트 ID를 사용하세요. 동적 클라이언트 등록으로 받은 클라이언트 ID는 디바이스 로그인에 쓸 수 없어요.

클라이언트 ID

kabo-mcp-pub

디바이스 인가 엔드포인트

https://kabo.sh/api/auth/device/code

승인 페이지

https://kabo.sh/device

curl -X POST https://kabo.sh/api/auth/device/code \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"client_id":"kabo-mcp-pub","scope":"openid offline_access data video"}'

curl -X POST https://kabo.sh/api/auth/oauth2/token \
  -d grant_type=urn:ietf:params:oauth:grant-type:device_code \
  -d device_code=DEVICE_CODE \
  -d client_id=kabo-mcp-pub

응답에는 user_code와 verification_uri_complete 링크가 들어 있어요. 아무 기기에서나 링크를 열고 Kabo에 로그인한 뒤 코드가 일치하는지 확인하세요. 그동안 반환된 interval 간격으로 토큰 엔드포인트를 폴링해서 authorization_pending 대신 액세스 토큰이 돌아올 때까지 기다리세요. scope에는 offline_access가 꼭 있어야 하고, 위에 나온 지원 scope 중 무엇이든 추가할 수 있어요. 토큰은 위의 서버 엔드포인트에서만 쓸 수 있고, 갱신할 때는 리프레시 토큰을 사용하세요.

디바이스 코드는 15분 뒤에 만료돼요(응답의 expires_in). interval(5초)보다 자주 폴링하지 말고, 서버가 slow_down을 반환하면 5초를 더하세요. authorization_pending은 같은 코드로 계속 폴링하라는 뜻이에요. expired_token은 코드가 만료됐다는 뜻이니 새 코드를 요청하세요. access_denied는 사용자가 거절했다는 뜻이니 멈추고 알아서 다시 시도하지 마세요. 코드가 아직 유효하면 새 코드를 요청하지 마세요. 요청할 때마다 새 코드가 만들어지고, 사용자가 승인한 코드만 로그인돼요.

디바이스 로그인은 resource 파라미터를 쓰지 않아요. kabo-mcp-pub에 발급된 토큰은 항상 위의 서버 엔드포인트에 묶여요.

권한과 사용할 수 있는 기능

작업에 필요한 권한만 요청하세요. 각 도구는 권한 하나를 확인하고, 없으면 그 이름과 함께 403 insufficient_scope를 반환해요.

offline_access

리프레시 토큰을 받는 데 필요해요. 이 권한이 없으면 2시간짜리 액세스 토큰이 만료될 때 세션이 끝나요. 디바이스 로그인에는 꼭 필요해요.

openidprofileemail

로그인 신원 정보만 다루고 도구는 쓸 수 없어요. profile을 주면 get_kabo_info에 이름과 사진이, email을 주면 이메일 주소가 추가돼요.

data

공개 리서치 데이터: 트렌드·조회 도구, 리서치 데이터 작업, get_research_capabilities.

video

저장한 동영상 분석과 동영상 리메이크. 새 분석을 시작하려면 Kabo Pro와 사용자의 승인이 필요해요.

workspace:read

Kabo 워크스페이스 읽기: Kabo 정보, 연결된 계정, 크리에이터 프로필, 스크립트, 동영상 라이브러리.

workspace:write

스크립트를 저장·수정하고 공개 크리에이터 계정을 연결해요.

작업이 끝나도 연결 유지하기

액세스 토큰은 2시간 동안 유효해요. 리프레시 토큰은 30일 동안 유효하고 쓸 때마다 새것으로 바뀌어서 각각 한 번만 쓸 수 있어요. 호스트의 안전한 자격 증명 저장소에 보관하고 대화나 일반 로그에는 절대 남기지 마세요. 갱신은 한 번에 한 곳에서만 하세요. 예전 리프레시 토큰을 다시 쓰면 그 클라이언트로 해당 계정에 로그인한 모든 세션이 로그아웃돼요. 작업이 끝났다고 로그인을 끝낼 필요는 없어요. 작업 후 자격 증명을 보관할 수 없는 환경이라면 로그인하기 전에 사용자에게 다음에 다시 로그인해야 한다고 알려 주세요.

사용량과 접근 권한

연결은 무료예요. 공개 데이터 요청은 계정의 일일 할당량을 사용할 수 있어요. 새 동영상 분석을 시작하고 저장하려면 Kabo Pro와 사용자 승인이 필요해요. 준비 상태와 결과 확인에는 데이터 할당량이 사용되지 않아요.

어시스턴트는 Kabo를 통해 무엇을 볼 수 있나요?

Kabo가 요청을 위해 모은 공개 크리에이터 근거와, 내 Kabo 계정으로 시작한 분석 및 리서치 작업입니다. Kabo는 다른 사용자의 작업도, 누구의 비공개 메시지·임시 저장 글·비공개 인사이트도 읽을 수 없습니다.

아니요. Kabo는 리서치와 분석만 합니다. 어떤 플랫폼에서도 게시, 댓글, 메시지 전송, 콘텐츠 편집을 하지 않습니다.

문제 해결

연결 문제를 해결해 보세요.

Kabo에 연결하는 에이전트는 다음 규칙을 따라야 해요.

1. 로그인 전에 먼저 확인하기

   먼저 기존 연결을 쓰고, 서버가 401을 반환할 때만 다시 로그인하세요. 사용량을 쓰지 않고 확인하려면 get_research_capabilities나 get_kabo_info를 호출하세요.

2. 작업에 필요한 권한만 요청하기

   리서치 데이터에는 data, 저장한 동영상 분석에는 video, Kabo 워크스페이스에는 workspace:read나 workspace:write를 요청하세요. 기본으로 모든 권한을 요청하지 말고, 작업에 필요한 권한을 빠뜨리지도 마세요.

3. 오류에 맞게 해결하기

   401: 로그인하세요. 403 insufficient_scope: 오류에 나온 권한으로 다시 승인하세요. invalid_client: 클라이언트 ID를 확인하세요. 사용량, 구독, 요청 빈도, 동시 실행 오류는 로그인 문제가 아니니 사용자에게 다시 로그인하라고 하지 마세요.

4. 시간 초과 후에는 반복하기 전에 확인하기

   요청이 이미 실행됐을 수 있어요. 먼저 결과를 확인하세요. 저장·수정 도구는 멱등 키를 받으므로 같은 요청을 다시 보내도 안전해요.

5. 디바이스 코드는 하나만 쓰기

   디바이스 코드가 유효한 동안에는 새 코드를 요청하지 말고 그 코드로 계속 폴링하세요.

6. Skills가 곧 연결은 아니에요

   Kabo Skills가 로드됐다고 Kabo MCP 서버가 연결된 건 아니고, 플러그인을 업데이트해도 현재 세션의 도구는 새로 고쳐지지 않아요. 사용하기 전에 Kabo 도구가 목록에 있는지 확인하세요.