Skrun – 모든 에이전트 스킬을 API로 배포

Show HN: Skrun – Deploy any agent skill as an API

📅 2026-04-08 📰 Hacker News (Top) ⬆ 37

요약

Agent Skill을 POST /run API로 변환하여 배포할 수 있는 오픈소스 도구다. 다중 모델, 상태 유지, 로컬 및 클라우드 배포를 지원한다.

핵심 포인트

SKILL.md 표준으로 작성된 에이전트를 CLI를 통해 간단히 API로 배포 가능
Anthropic, OpenAI, Google, Mistral, Groq 등 다중 모델 지원 및 자동 폴백 기능
MCP 서버 및 CLI 도구를 통한 다양한 도구 호출 방식 제공

왜 중요한가

AI 에이전트를 실제 API 서비스로 운영하려는 개발자에게 배포와 관리를 간편하게 해주는 도구다.

📄 전문 번역

Agent Skill을 API로 변환하기 — SkRun

Agent Skill(SKILL.md)을 POST /run 엔드포인트로 호출 가능한 API로 만들어보세요. 여러 모델을 지원하고, 상태를 유지하며, 완전히 오픈소스입니다.

빠른 시작

npm install -g @skrun-dev/cli
# 기존 skill을 가져온 후 배포하고 호출하기
skrun init --from-skill ./my-skill
skrun deploy
curl -X POST localhost:4000/api/agents/dev/my-skill/run \
-H "Authorization: Bearer <token>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"input": {"query": "analyze this"}}'

시작하기

새로운 Agent 만들기

skrun init my-agent
cd my-agent
# SKILL.md(지시사항) + agent.yaml(설정) 파일이 생성됩니다

기존 Skill 가져오기

skrun init --from-skill ./path-to-skill
# SKILL.md를 읽고 2-3가지 질문을 한 뒤 agent.yaml을 자동 생성합니다

로컬에서 개발 및 테스트하기

skrun dev
# ✓ Server running at http://localhost:3000
# POST /run 준비 완료 — 파일 변경사항 감시 중...

skrun test
# ✓ basic-test (output.score >= 0)
# 1 passed, 0 failed

배포하기

skrun deploy
# ✓ Validated → Built → Pushed
# 🚀 POST http://localhost:4000/api/agents/you/my-agent/run

현재 v0.1은 로컬 런타임을 제공합니다. 클라우드 배포는 로드맵에 포함되어 있으며, 아키텍처는 이미 준비되어 있습니다(RuntimeAdapter 인터페이스를 통해).

핵심 개념

Agent Skills — SKILL.md 표준을 따르며, Claude Code, Copilot, Codex와 호환됩니다.

agent.yaml — 런타임 설정: 모델, 입출력 스키마, 권한, 상태 관리, 테스트 정의

POST /run — 모든 Agent는 API입니다. 입력값 검증, 구조화된 응답을 제공합니다.

다중 모델 지원 — Anthropic, OpenAI, Google, Mistral, Groq를 지원하며 자동 폴백이 가능합니다.

상태 유지 — Agent는 키-값 저장소를 통해 실행 간 상태를 기억합니다.

Tool 호출 — 두 가지 방식을 지원합니다. CLI 도구(scripts/ 디렉토리에 직접 작성하고 Agent와 함께 번들링)와 MCP 서버(npx를 통해 표준 생태계 활용, Claude Desktop과 동일).

데모 Agent

모든 예제는 기본적으로 Google Gemini Flash를 사용합니다. agent.yaml의 model 섹션을 수정하면 지원되는 다른 제공자를 사용할 수 있습니다.

Agent	설명
code-review	Skill을 가져와서 코드 품질 검사 API 만들기
pdf-processing	로컬 스크립트를 통한 Tool 호출
seo-audit	상태 유지 — 두 번 실행하면 비교 결과를 기억
data-analyst	타입 지정 입출력 — CSV 입력, 구조화된 인사이트 출력
email-drafter	실제 사용 사례 — 개발자가 아닌 사용자를 위한 API
web-scraper	MCP 서버 — @playwright/mcp를 통한 헤드리스 브라우저

예제 실행해보기

# 1. 레지스트리 시작
cp .env.example .env # GOOGLE_API_KEY 추가
pnpm dev:registry # 이 터미널은 열어둡니다

# 2. 다른 터미널에서
skrun login --token dev-token
cd examples/code-review
skrun build && skrun push

# 3. Agent 호출
curl -X POST http://localhost:4000/api/agents/dev/code-review/run \
-H "Authorization: Bearer dev-token" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"input": {"code": "function add(a,b) { return a + b; }"}}'

Windows(PowerShell): curl 대신 curl.exe를 사용하고, body는 @input.json 형식으로 작성하세요.

CLI 명령어

명령어	설명
`skrun init [dir]`	새로운 Agent 생성
`skrun init --from-skill <path>`	기존 Skill 가져오기
`skrun dev`	POST /run을 지원하는 로컬 서버 실행
`skrun test`	Agent 테스트 실행
`skrun build`	.agent 번들로 패키징
`skrun deploy`	빌드 → 푸시 → 라이브 URL 생성
`skrun push / pull`	레지스트리 업로드/다운로드
`skrun login / logout`	인증
`skrun logs <agent>`	실행 로그 확인

전체 CLI 참고서는 [여기](https://skrun.dev/docs/cli)를 확인하세요.

문서

[agent.yaml 스펙](https://skrun.dev/docs/agent-yaml)
[CLI 참고서](https://skrun.dev/docs/cli)

기여하기

git clone https://github.com/skrun-dev/skrun.git
cd skrun
pnpm install && pnpm build && pnpm test

자세한 사항은 CONTRIBUTING.md를 참고하세요.

라이선스

MIT

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