Launch HN: Dedalus Labs (YC S25) – 에이전트를 위한 Vercel

HN 여러분 안녕하세요! 저희는 Dedalus Labs( https://www.dedaluslabs.ai/ )의 Windsor와 Cathy입니다. Dedalus Labs는 개발자가 에이전틱 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 클라우드 플랫폼입니다. 저희 SDK를 사용하면 어떤 LLM이든 로컬 또는 저희가 호스팅하는 어떤 MCP 도구든 연결할 수 있습니다. Dockerfile이나 YAML 설정은 필요 없습니다. 데모는 여기 있습니다: https://youtu.be/s2khf1Monho?si=yiWnZh5OP4HQcAwL&t=11 작년 10월, 저는 LLM이 tool-call로 호출할 수 있는 클라우드 기반의 상태 유지(stateful) 코드 실행 샌드박스를 만들려고 했습니다. 그때는 MCP가 나오기 전이었고, 솔직히 말하면 만들기가 정말 짜증났습니다… 그동안 계속 이런 생각을 했죠. "왜 그냥 모델에 `tools=code_execution`을 넘기면 그냥… 작동하게 할 수 없는 거지?" MCP가 있어도 로컬 서버를 돌리고, OpenAI, Anthropic, Google 등에 걸쳐 API 인증과 포맷을 손수 연결해야 무언가를 출시할 수 있습니다. 변경이 있을 때마다 재배포, 네트워킹 설정, AWS와 씨름하며 몇 시간을 잃게 됩니다. 제품을 만들 때 문서를 몇 시간씩 읽고 클라우드 설정과 씨름하는 건 원하는 일이 아니죠! Dedalus는 이를 단 하나의 API 엔드포인트로 단순화해서, 예전에 2주 걸리던 설정을 5분으로 줄여줍니다. 저희 플랫폼에는 streamable HTTP MCP 서버를 업로드할 수 있습니다. 배포되면 OpenAI 호환 SDK를 제공해서, 여러분의 코드베이스에 그대로 넣어 MCP 기반 LLM을 사용할 수 있습니다. 아이디어는 누구든 어디서든 자신의 LLM에 함수 호출을 위한 강력한 도구를 갖추게 하자는 것입니다. 작성하는 코드는 대략 이렇게 생겼습니다: python client = Dedalus() runner = DedalusRunner(client) result = runner.run( input=prompt, tools=[tool_1, tool_2], mcp_servers=["author/server-1”, “author/server-2”], model=["openai/gpt-4.1”, “anthropic/claude-sonnet-4-20250514”], # Defaults to first model in list stream=True, ) stream_sync(result) # Streams result, supports tool calling too 문서는 https://docs.dedaluslabs.ai 에서 시작합니다. 간단한 Hello World 예제는 여기 있습니다: https://docs.dedaluslabs.ai/examples/01-hello-world . 기본 도구 실행은 https://docs.dedaluslabs.ai/examples/02-basic-tools 를 참고하세요. 사이트에는 더 많은 예제가 있으며, Open Meteo MCP를 사용해 일기 예보를 하는 것 같은 더 복잡한 예제도 있습니다: https://docs.dedaluslabs.ai/examples/use-case/weather-foreca... . MCP 생태계에는 아직 여러 문제가 있는 게 분명합니다. 큰 문제 중 하나는 인증입니다(저희는 농담으로 MCP의 "S"가 "security"를 뜻한다고 합니다). 현재 MCP 서버는 인증 서버와 리소스 서버 역할을 모두 해야 하는 것으로 기대됩니다. 이는 서버 작성자에게 너무 과한 요구입니다. 사람들은 그저 리소스 엔드포인트를 노출하고 끝내고 싶어 하죠. 그래도 저희는 MCP에 대해 낙관적입니다. 현재의 단점들은 회복 불가능한 것이 아니며, 향후 개정으로 해결되리라 기대합니다. 유용한 AI 에이전트는 습관적인 도구 호출자가 될 수밖에 없고, MCP는 모델에 도구를 갖추게 하는 꽤 괜찮은 방법이라고 생각합니다. 작년 10월에 제가 원했던 상태 유지 코드 실행 샌드박스에는 아직 이르지 못했지만, 거기에 가까워지고 있습니다! 안전하고 상태 유지되는 MCP 서버를 출시하는 것은 저희 우선순위에서 높은 항목이며, 다음 달에 인증 솔루션을 출시할 예정입니다. 또한 MCP 마켓플레이스도 작업 중인데, 이를 통해 사람들이 자신의 도구로 수익을 낼 수 있고 저희는 결제와 수익 배분을 처리합니다. 저희는 오픈 소싱을 중요하게 생각하며, 지금까지 다음 SDK들을 공개했습니다(MIT 라이선스): https://github.com/dedalus-labs/dedalus-sdk-python https://github.com/dedalus-labs/dedalus-sdk-typescript https://github.com/dedalus-labs/dedalus-sdk-go https://github.com/dedalus-labs/dedalus-openapi 현재 워크플로에 MCP 서버를 통합하거나 tool calling LLM을 사용하는 데 있어 가장 큰 장벽이 무엇이라고 생각하시는지 피드백을 듣고 싶습니다. 감사합니다 HN!