> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.acestudio.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.acestudio.ai/docs/product-wiki-ko/ai-3/external-agent-access.md). # 외부 에이전트 액세스 MCP 및 CLI를 통해 ACE Studio를 AI 어시스턴트 및 에이전트에 연결하세요. {% hint style="warning" %} #### 실험적 상태 ACE Studio의 외부 에이전트 액세스는 현재 실험 단계이며 활발히 개발 중입니다. **참고 사항:** * **호환성이 깨지는 변경 사항:** 도구 명령, 형식 및 규칙은 업데이트 간에 변경될 수 있습니다. * **개발 진행 중:** 아직 모든 ACE Studio 기능을 에이전트가 완전히 사용할 수 있는 것은 아닙니다. * **미흡한 부분:** 에이전트 상호작용을 개선하는 과정에서 버그, 예기치 않은 엣지 케이스 또는 부자연스러운 동작이 발생할 수 있습니다. 문제가 발생했거나 제안 사항이 있으시면 다음으로 알려 주세요. [**support@acestudio.ai**](mailto:support@acestudio.ai). {% endhint %} Claude, ChatGPT, OpenClaw 또는 Hermes Agent와 같은 AI 어시스턴트 및 에이전트를 ACE Studio에 직접 연결하여 음악 프로젝트를 실시간으로 이해하고 편집할 수 있습니다. ### 에이전트가 할 수 있는 작업 연결되면 에이전트는 ACE Studio의 대부분의 기능에서 프로젝트를 검사하고 편집할 수 있습니다: * **편곡 및 작곡** — 트랙, 클립, 음표, 가사, 코드 및 재생 헤드를 관리합니다. * **보컬 및 악기** — 음성 모델, 음원, 다중 싱어 합창단 레이어 및 보컬 매개변수(피치, 숨, 긴장)를 조정하고 타사 악기 플러그인을 로드합니다. * **타이밍 및 구조** — BPM, 박자표, 루프 마커 및 트랜스포트를 설정합니다. * **프로덕션 및 AI 도구** — 레이어 추가, 보컬을 MIDI로, 스템 분리기, Music Enhancer를 실행하고 FX 체인 또는 프리셋을 로드합니다. * **세션 제어 및 딜리버리** — 프로젝트를 새로 만들고 저장하며, 오디오 및 MIDI를 가져오고, 전체 믹스다운, 개별 스템, 비디오 등을 내보냅니다. 원하는 작업을 자연어로 설명하기만 하면 어시스턴트가 프로젝트를 검사하고 변경합니다. *** ### 어시스턴트 연결하기 워크플로에 맞는 설정 방법을 선택하세요: #### 방법 A: AI 에이전트가 자동으로 구성하도록 하기 로컬 환경 또는 컴퓨터 액세스가 가능한 에이전트(예: **Claude Code**, **Codex**, **OpenClaw**, 또는 **Hermes Agent**)를 사용하는 경우, 자동으로 자체 구성할 수 있습니다. {% hint style="info" %} 이 방법을 사용하려면 명령 실행 및 구성 파일 편집 권한이 있는 에이전트가 ACE Studio와 동일한 컴퓨터에서 실행되고 있어야 합니다. {% endhint %} 가장 빠른 방법은 ACE Studio 내에서 설정하는 것입니다. 다음을 클릭하세요. **에이전트 아이콘** 창의 오른쪽 하단에서 다음을 선택합니다. **ChatGPT**, **Claude**, 또는 **기타 에이전트**, 그리고 표시되는 세 단계를 따르세요. 에이전트를 열고, **복사** 버튼으로 연결 프롬프트를 복사해 전송한 다음, 예시 프롬프트 중 하나로 작업을 시작하세요. 동일한 연결 프롬프트를 여기에도 제공합니다. 이를 복사하여 에이전트에 붙여넣고 전송을 누르세요: ``` acestudio-cli 또는 MCP를 사용하여 ACE Studio에 연결해 주세요. 기본 위치: - macOS MCP: "/Applications/ACE Studio.app/Contents/Helpers/ace-mcp-server" - macOS CLI: "/Applications/ACE Studio.app/Contents/Helpers/acestudio-cli" - Windows MCP: "C:\Program Files\ACE Studio\ace-mcp-server.exe" - Windows CLI: "C:\Program Files\ACE Studio\acestudio-cli.exe" 먼저 CLI를 사용해 보고, 도구 경로를 지침/메모리에 기억해 두세요. 샌드박싱이나 권한 때문에 CLI 접근이 제한된다면, MCP 서버를 등록하세요(사용자/전역 범위에서 "ace-studio" 이름으로). 기본 위치에서 찾을 수 없다면, ACE Studio의 환경설정 → 일반 → 외부 에이전트 액세스에서 경로를 알려 달라고 요청하세요. 그런 다음 ACE Studio의 공식 저장소 https://github.com/BeatMagic/acestudio_agent_plugin 에서 스킬/에이전트 플러그인을 설치하세요. ACE Studio와 상호작용할 때 필요한 노하우를 제공하므로, 이 플러그인이 설치되어 있고 사용할 수 있어야 합니다. ACE Studio와 에이전트 통합에 대한 추가 문맥이 필요하면 https://docs.acestudio.ai/llms.txt의 문서를 참고하세요. 하네스가 자체 구성하지 못하거나 로컬 명령을 실행할 수 없다면, 사용 중인 플랫폼에 대한 수동 설정 단계를 안내해 드리겠습니다. ``` *** #### 경로 B: 하네스에서 수동으로 구성 에이전트 하네스가 자동으로 구성되지 않는다면, ACE Studio의 MCP 서버를 구성에 수동으로 추가해야 합니다. [모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro) 는 AI 어시스턴트를 외부 애플리케이션에 연결하는 개방형 표준입니다. ACE Studio는 로컬 STDIO 서버로 실행되므로, MCP 호환 클라이언트는 실행 명령을 사용해 직접 연결할 수 있습니다. **터미널로 구성** Claude 또는 Codex를 사용하고 터미널에서 직접 구성하는 것을 선호한다면: {% tabs %} {% tab title="Claude" %} 터미널에서 실행: **macOS:** ```bash claude mcp add --scope user ace-studio -- "/Applications/ACE Studio.app/Contents/Helpers/ace-mcp-server" ``` **Windows:** ```cmd claude mcp add --scope user ace-studio -- "C:\Program Files\ACE Studio\ace-mcp-server.exe" ``` {% endtab %} {% tab title="Codex" %} 터미널에서 실행: **macOS:** ```bash codex mcp add ace-studio -- "/Applications/ACE Studio.app/Contents/Helpers/ace-mcp-server" ``` **Windows:** ```cmd codex mcp add ace-studio -- "C:\Program Files\ACE Studio\ace-mcp-server.exe" ``` {% endtab %} {% endtabs %} **데스크톱 채팅 앱** 구성 절차가 포함된 전체 단계별 가이드를 보려면: * [**Claude Desktop 및 Cowork**](/docs/product-wiki-ko/ai-3/external-agent-access/claude-desktop-and-cowork.md) — 구성 파일 안내와 함께 Claude Desktop을 위한 단계별 구성. * [**데스크톱용 ChatGPT**](/docs/product-wiki-ko/ai-3/external-agent-access/chatgpt-for-desktop.md) — ChatGPT Work 및 Codex 모드에 대한 단계별 설정. **기타 하네스 및 IDE(VS Code, Cursor, 사용자 지정 클라이언트)** 대부분의 MCP 클라이언트와 IDE는 동일한 구성 매개변수를 요구합니다: * **트랜스포트 유형:** STDIO(때로는 "Local" 또는 "Command"로 표시됨) * **명령:** ACE Studio에서 복사한 실행 명령 * **인수 / 환경:** 없음 JSON 파일을 통해 구성된 하네스의 경우: {% tabs %} {% tab title="표준 MCP 구성(Cursor 등)" %} Cursor에서 사용(`~/.cursor/mcp.json` 또는 `.cursor/mcp.json`) 및 대부분의 표준 MCP 하네스에서 사용됩니다: ```json { "mcpServers": { "ace-studio": { "command": "/Applications/ACE Studio.app/Contents/Helpers/ace-mcp-server" } } } ``` {% endtab %} {% tab title="VS Code (GitHub Copilot)" %} 에 추가 `.vscode/mcp.json` 프로젝트 작업 영역에: ```json { "servers": { "ace-studio": { "type": "stdio", "command": "/Applications/ACE Studio.app/Contents/Helpers/ace-mcp-server" } } } ``` {% endtab %} {% endtabs %} {% hint style="info" %} **JSON에서 Windows 경로 이스케이프:** JSON 파일에서 백슬래시를 사용해 Windows 경로를 수동으로 작성하는 경우, 각 백슬래시를 두 개의 백슬래시로 이스케이프하세요(`\\`), 또는 슬래시(/)를 사용하세요 (`/`). {% endhint %} {% hint style="warning" %} **브라우저 기반 AI 어시스턴트:**\ ACE Studio의 MCP 서버는 STDIO를 통해 사용자의 컴퓨터에서 로컬로 실행됩니다. ChatGPT나 웹 브라우저의 Claude와 같은 웹 전용 인터페이스는 로컬 STDIO 서버에 직접 연결할 수 없습니다. 대신 각 데스크톱 애플리케이션 또는 터미널 클라이언트를 사용하세요. {% endhint %} {% hint style="info" %} **사용자 지정 설치 경로:** ACE Studio를 사용자 지정 디렉터리에 설치했다면, 다음을 여십시오 **환경설정 → 일반 → 외부 에이전트 접근** 에서: * 클릭 **명령 복사** 옆에 **MCP 서버 (stdio)** MCP 서버 경로용입니다. * 클릭 **복사** 옆에 **acestudio-cli 실행 파일 경로** CLI 경로용입니다. {% endhint %} *** ### 연결 확인 ACE Studio가 열려 있고 실행 중인지 확인한 다음, 어시스턴트에게 다음과 같이 요청하세요: ``` 현재 ACE Studio 프로젝트 정보를 확인해 주세요 ``` 어시스턴트가 프로젝트의 템포, 조표, 트랙 목록을 응답하면 설정이 완료되어 바로 사용할 수 있습니다. *** ### 창의적인 프롬프트 예시 ACE Studio에서 AI 어시스턴트와 협업할 수 있는 실제 예시는 다음과 같습니다: #### 1. 보컬 프로덕션 및 다중 싱어 하모니 ``` 리드 보컬 트랙(트랙 1)에서 합창단 모드를 켜고, 백업 싱어 두 명을 추가한 다음 음성, 스테레오 스프레드를 넓히고, 레벨을 -3 dB 낮춰 풍성한 백그라운드 하모니를 만드세요. ``` #### 2. 사용자 지정 음성 혼합 ``` 트랙 2에서 사용자 지정 혼합 보이스를 만드세요: 따뜻한 어쿠스틱 팝 소스의 70% 와 공기감 있고 브레시한 음성 소스의 30%를 섞은 뒤, 혼합을 "Velvet 에어"라고 이름 붙입니다. ``` #### 3. 코드 및 송 드래프팅 ``` 코드 트랙의 1–8 마디에 네오 소울 진행을 입력하세요: Ebmaj9 — G7#9 — Cm9 — F13 (각 2마디). 그런 다음 루트 음을 따라 로즈 피아노 트랙과 그루비한 베이스라인을 추가합니다. ``` #### 4. AI 반주 및 오디오 추출 ``` 트랙 1에서 가져온 오디오 클립을 보컬, 드럼, 베이스 및 기타 스템으로 분할합니다. 그런 다음 추출된 보컬 스템에 보컬을 MIDI로 변환 기능을 실행하여 편집 가능한 Sing 트랙을 만듭니다. ``` #### 5. 생성형 송 아이디어 및 레이어 ``` 9바부터 25바까지의 편곡을 듣고 레이어 추가를 사용하여 생성합니다 현재 프로젝트 템포에 맞는 시네마틱 스트링 패드 반주 레이어를 생성합니다. ``` #### 6. 표현력 있는 보컬 튜닝 및 다이내믹 ``` 트랙 1의 코러스 보컬 음표를 확인합니다. 피치 전환을 부드럽게 다듬고, 시작 음표의 숨소리감을 높이고, 길게 유지되는 음표에 은은한 비브라토 곡선을 추가합니다. ``` #### 7. FX 체인 및 스템 전달 ``` 리드 보컬 FX 체인에 빈티지 보컬 컴프레서와 따뜻한 플레이트 리버브를 로드한 다음, 그런 다음 모든 개별 트랙을 24비트 48kHz WAV 스템으로 내보내어 데스크톱의 "스템" 폴더에 저장합니다. ``` --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.acestudio.ai/docs/product-wiki-ko/ai-3/external-agent-access.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. 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