1. 하이퍼미디어 API와 HATEOAS의 핵심 가치
하이퍼미디어 API는 RESTful 아키텍처의 최종 단계인 HATEOAS를 구현합니다. 이는 API 응답 내에 _links와 같은 객체를 포함하여 클라이언트가 다음에 수행할 수 있는 작업이나 접근 가능한 리소스를 동적으로 파악할 수 있게 합니다. 예를 들어, 특정 API의 루트 엔드포인트에 접근하는 것만으로도 상태 확인(status), 팀 정보(team) 등 하위 리소스의 URL 템플릿을 발견할 수 있습니다. 이러한 구조는 클라이언트가 서버의 구체적인 URL 구조를 미리 알 필요가 없게 만들며, 서버 측의 변경 사항이 클라이언트에 미치는 영향을 최소화하는 유연성을 제공합니다.
2. Ruby 생태계의 범용 클라이언트: Hyperclient
Ruby 환경에서 하이퍼미디어 API를 처리할 때 가장 널리 사용되는 도구는 Hyperclient입니다. 이 라이브러리는 특정 애플리케이션에 종속되지 않는 범용 클라이언트로, API가 제공하는 링크 정보를 기반으로 메서드를 동적으로 생성합니다. 개발자가 api.status나 api.team(id: '1234')와 같이 코드를 작성하면, Hyperclient는 내부적으로 링크 템플릿을 해석하고 적절한 HTTP 요청을 수행합니다. 이러한 방식은 API 자체가 스스로의 사용법을 설명하는 ‘자가 문서화’ 특성을 극대화합니다.
3. hyperclient-mcp를 통한 MCP 서버 구축
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구에 접근하기 위한 표준 규격입니다. 하이퍼미디어 API의 리소스 발견 메커니즘은 MCP의 리소스 정의 방식과 매우 유사하기 때문에, 이를 자동 변환하는 것이 가능합니다.
- 리소스 자동 발견: hyperclient-mcp 명령어를 사용하면 대상 API의 모든 하이퍼미디어 링크를 분석하여 MCP 리소스로 나열합니다.
- 서버 실행 및 인증: --header 옵션을 통해 API 토큰을 전달하며 MCP 서버를 구동할 수 있습니다. 이는 표준 입출력이나 SSE(Server-Sent Events)를 통해 AI 모델과 통신합니다.
- Claude 연동: 생성된 MCP 서버 주소를 Claude 데스크톱 설정에 추가하면, AI가 직접 API의 리소스를 탐색하고 데이터를 가져올 수 있는 상태가 됩니다.
4. AI 에이전트와의 실무적 상호작용 사례
실제로 Claude와 같은 AI 모델에 MCP 서버를 연결하면 사용자는 자연어로 API 기능을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, “로컬 MCP를 사용하여 봇의 현재 상태를 확인해줘”라는 요청을 하면, AI는 MCP 도구를 통해 API의 상태 리소스에 접근하고 응답을 해석하여 사용자에게 보고합니다. AI는 하이퍼미디어 응답에 포함된 구조적 정보를 이해하므로, 복잡한 필터링 조건이나 페이징 처리도 문맥에 맞게 수행할 수 있습니다. 이는 개발자가 AI 전용 API 엔드포인트를 따로 만들지 않아도 기존 API를 통해 고도화된 AI 기능을 즉시 구현할 수 있음을 시사합니다.