OPSCALE

AI Native 조직을 위한 Skill 및 Agent 자동화 인프라

AI Native 조직에서지켜야 할 워크플로우,이제 한 번에 끝.

OPSCALE

팀의 Skill을 하나의 기준으로 연결하고,반복 업무는 AI Agent가 자동으로 실행합니다.

진정한 AI Native 조직은 단순히 AI를쓰는 것이 아니라, 우리만의 데이터와시스템 위에서 움직이는 AI를 가집니다.

SKILL PROJECT

AI Native 조직의 협업은,구조화된 워크플로우 위에서 작동합니다

팀원이 만든 Skill을 동료와 AI Agent가 즉시 쓰고, 운영자는 권한과 라이프사이클을 통합 관리합니다. 단순한 도구가 아니라 AI Native 협업 체계가 생산성을 만듭니다.

01공유

한 사람의 노하우가, 팀 전체의 기준이 됩니다

팀원이 만든 Skill은 MCP 표준으로 등록되어, 어떤 에이전트에서도 즉시 호출됩니다. GitHub Skills 저장소의 공개 Skill도 가져와 팀의 업무 기준에 맞게 운영할 수 있습니다.

어떤 코딩 에이전트에서도 호출
Claude Code

Claude Code

Anthropic CLI

OpenAI Codex

OpenAI Codex

OpenAI Agent

OpenCode

OpenCode

Open Source

Cursor

Cursor

IDE Agent

02협업

Skill 위에서 팀이 같은 방식으로 일합니다

Skill은 AI 에이전트가 직접 호출하거나 반복 업무 자동화의 기준으로 사용할 수 있습니다. 필요한 Skill을 연결하면 팀의 업무 방식이 실행마다 일관되게 적용됩니다.

Skill 체인 예시

TRIGGER

PR 생성

SKILL

코드 분석

SKILL

리뷰 코멘트

RESULT

작성자에게 DM

03운영

담당자가 바뀌어도, 팀의 업무 흐름은 이어집니다

OPSCALE은 누가 어떤 Skill과 자동화를 쓰는지, 멤버 변경 시 어떤 권한을 회수해야 하는지 관리합니다. 모든 실행은 감사 로그에서 추적할 수 있습니다.

자동 온보딩

새 멤버가 합류하면, 소속 팀의 Skill 권한이 자동으로 부여됩니다.

즉시 오프보딩

퇴사 처리 한 번으로, 모든 Skill 호출 권한이 일괄 회수됩니다.

전체 감사 로그

누가 어떤 Skill을, 언제, 어떤 입력으로 호출했는지 모든 기록이 남습니다.

AGENT AUTOMATION

반복되는 업무도,회사의 방식으로 자동 실행됩니다

프로젝트에서 사용하던 회사 Skill과 지식을 그대로 연결하면 Agent가 정해진 시간에 직접 실행합니다.완성된 결과는 OPSCALE 보관함에서 확인하고 이메일로도 받을 수 있습니다.

자동화 사례

주간 프로젝트 리스크 보고 자동화

AI에게 맡길 일만 설명하세요

“매주 월요일, Jira와 Slack에서 프로젝트 위험을 확인하고 경영진용 보고서를 만들어 주세요.”

연결한 정보와 Skill

  • Jira
  • Slack
  • 회사 Skill

아래와 같은 실행 결과가 전달됩니다

주간 프로젝트 위험 보고서.pptx

근거 링크와 상세 Markdown 포함

MD

근거와 요약.md

Jira · Slack 원본 링크 포함

결과물 받기

  • 보관함에 저장
  • 이메일로 전송

실행 주기는 매주

월요일 오전 9:00

입니다

설정은 간단하게, 실행은 자동으로

  1. 01

    하고 싶은 일을 말로 적으세요

    복잡한 설정 없이 '매주 월요일 프로젝트 현황을 정리해줘'처럼 적으면 됩니다.

  2. 02

    이미 만든 Skill을 바로 연결

    프로젝트에서 검증한 업무 Skill을 그대로 가져와 자동화에 바로 연결할 수 있습니다.

  3. 03

    결과를 자동으로 전달

    실행 결과는 보관함에 쌓이고, 원한다면 이메일로도 바로 받아볼 수 있습니다.

KEY FEATURES

에이전트가 달라도,회사 방식은 하나입니다

CLAUDE.md, AGENT.md 파일로 개인 관리하던 규칙을,팀 전체가 쓰는 Skill로 바꿉니다.

에이전트 중립

Claude든 Cursor든,팀의 Skill은 하나입니다

MCP 표준으로 등록된 Skill은 어떤 에이전트에서도 동일하게 호출됩니다. 팀원마다 다른 에이전트를 써도 회사 컨벤션은 흔들리지 않습니다.

즉시 배포

Skill로 배포하면,팀 전체가 활용합니다

draft에서 발행 버튼 한 번. Skill이 팀원 모두의 에이전트에 즉시 반영됩니다.

효율적인 팀 관리

누가 무엇을 호출했는지,한 화면에서 끝납니다

Project 단위로 Skill 접근 권한을 멤버별로 지정합니다. 모든 Skill 호출은 감사 로그에 기록됩니다.

HOW TO START

OPSCALE로 AI 네이티브한프로젝트를 시작하세요

조직을 만들고 팀원을 초대하세요

조직은 앞으로 skill이 들어갈 프로젝트들을 팀원들과 함께 공유하게 하는 hub입니다.

DIFFERENCE

효율적인 워크플로우가 만드는 차이

기존 CLAUDE.md / AGENT.md 을 활용하는 방식
레포마다 각각 파일로 흩어짐
레포를 하나씩 열어봐야 파악 가능
git 커밋 이력에 섞여 추적이 어려움
파일을 읽어야 하고, 읽지 않으면 적용 안 됨
어떤 레포에 어떤 파일이 있는지 파악해야 함
파일 수정 후 각자 pull 해야 반영
파일 길이만 늘어남, 구조화 어려움
개인마다 cron·script·에이전트 설정을 따로 관리
테크리더의 반복 코드리뷰 코멘트, 온보딩 시간, 보안 사고 대응으로 인한 비용 발생
OPSCALE
웹 콘솔 한 곳에서 통합 관리
콘솔에서 전체 Skill 목록 일람
발행 단위로 버전 생성 및 저장
에이전트가 Skill을 자동 호출 → 읽지 않아도 규칙 적용
MCP 토큰 발급 한번으로 허용된 Project Skill 전부 즉시 사용
관리자 발행 즉시 팀 전원 IDE에 반영
Skill 단위로 분리 (마이그레이션 Skill, 보안 Skill 등)
팀의 Skill과 권한으로 실행하고 결과를 함께 보관
최초 Skill 작성 후 낮은 유지 비용

HOW IT WORKS

팀에서 반복되던 일들이,이렇게 달라집니다

사례 1신입 개발자 박**님
AS-IS

"입사 2주차에 PR을 올렸더니 '우리는 이런 패턴 안 씁니다' 리뷰 코멘트가 4개 달렸어요. 회사 컨벤션이 어디 있는지도 몰랐는데.."

TO-BE

"Cursor에 OPSCALE MCP를 연결했더니 회사 마이그레이션 규칙을 바로 알고 양식에 맞게 적용해줬어요. 다음 PR은 한 번에 통과됐어요."

사례 2테크리드 한**님
AS-IS

"'N+1 쿼리 확인하세요'를 이번 스프린트에만 6번 썼어요. 같은 코멘트를 다음 스프린트에도 또 쓰니까 번거로워요."

TO-BE

"N+1 검사 Skill을 한 번 발행하고 필요할때 에이전트 통해서 꺼내 쓰니까 다음 스프린트부터 그 코멘트를 한 번도 쓰지 않게 되었어요."

사례 3기획자 최**님
AS-IS

"PRD 템플릿 Slack에 올렸는데 에이전트는 결국 제각각으로 써줘요. 공유한 건데 적용이 안 되는 거죠."

TO-BE

"발행 한 번이면 팀 전원 에이전트가 우리 형식대로 기획서를 뽑아줘요. 다시 설명할 일이 없어졌어요."

다음은 당신 차례입니다

팀에 OPSCALE을 도입하고더 AI 네이티브한 프로젝트 관리를 시작해보세요

IMPACT NUMBERS

OPSCALE을 연결하면,이만큼 달라집니다

반복 작업이 줄고, 거버넌스 공백이 사라집니다.

에이전트 환경 구성 시간83% 단축
퇴사자 에이전트 권한 회수3시간 → 5분
반복 설정 작업 시간68% 감소
팀 내 Skill 재사용률3.2배 증가

WHO IT'S FOR

이런 팀이라면,지금 바로 시작할 수 있습니다

AI 에이전트로 개발하는 팀이라면, 규모와 무관하게 바로 적용됩니다.

테크리더 · 아키텍트

팀 규칙을 한 번 만들면 모두가 따르게 하고 싶은 사람

  • 반복 코드리뷰 코멘트를 Skill로 자동화— 다시는 같은 코멘트를 쓰지 않아도 됩니다
  • GitHub 공개 Skill을 그대로 가져와 팀 자산으로 등록
  • Skill 버전별 이력 — 문제가 생기면 이전 버전으로 즉시 롤백
테크리더 · 아키텍트

소프트웨어 개발팀

Claude Code, Cursor, Codex 중 어떤 에이전트를 쓰든 회사 방식으로 일하고 싶은 팀

  • MCP 토큰 하나로 회사 Skill 전체 연결— 개인 설정 파일 관리 불필요
  • 새 팀원 합류 시 소속 Project Skill 접근 권한 즉시 부여
  • 어떤 에이전트를 쓰든 동일한 Skill, 같은 양식의 결과
소프트웨어 개발팀

CTO · 엔지니어링 리더

멀티 에이전트 환경에서 통제와 감사를 원하는 리더

  • 멤버별·Project별 Skill 접근 권한을 한 화면에서 관리
  • 퇴사자 비활성화 한 번으로 모든 에이전트 접근 일괄 차단
  • 모든 Skill 호출 감사 로그 — 누가 언제 무엇을 실행했는지 기록
CTO · 엔지니어링 리더

기획자 · 마케터

AI를 활용하여 서비스를 일관적인 워크프로세스에 안에서 기획하고 싶은 사람

  • Skill을 활용한 정형화된 문서화 가능
  • 모두 함께 활용하는 서비스 컨텍스트로 병목이 최소화되는 워크 프로세스
  • 조직의 기획 템플릿과 워크플로우를 만들고 즉시 공유 가능
기획자 · 마케터

PLANS

팀은 클라우드로 쉽게,전사는 온프레미스까지 확장하세요

Basic·Pro부터 Enterprise 온프레미스 LLM까지 확장합니다.

모든 플랜 공통

Skill 무제한 등록
MCP 표준 호환
모든 코딩 에이전트 연결
통합 권한 관리

Basic

Cloud

작은 팀이 OPSCALE을 가볍게 시작하고 Skill 공유 흐름을 검증하는 플랜

월 9,900원

1인 기준 · 월 구독

연간 결제 시 월 7,900원

  • Project 생성 수3개
  • 활성 자동화3개
  • Member 수5명
  • Skill 등록무제한
  • 지식 연동문서 마운트
  • 활동 로그 보관30일
  • 권한 관리기본
  • 지원이메일

Pro

추천

여러 팀이 공통 Skill을 만들고 운영하기에 가장 적합한 클라우드 플랜

월 19,900원

1인 기준 · 월 구독

연간 결제 시 월 16,900원

  • Project 생성 수10개
  • 활성 자동화10개
  • Member 수20명
  • Skill 등록무제한
  • 지식 연동외부 연동·온톨로지
  • 활동 로그 보관180일
  • 권한 관리기본
  • 지원우선 지원

Enterprise

On-Premise

고객사 인프라 위에 Plaid Labs가 직접 커스텀 빌드·배포하는 전사 플랜

협의

연간 라이선스 · 유지보수 포함

  • Project 생성 수무제한
  • 활성 자동화무제한
  • Member 수무제한
  • Skill 등록무제한
  • 지식 연동온톨로지 커스텀
  • 활동 로그 보관무제한
  • 권한 관리고급 권한 / 감사
  • 지원전담 지원

FAQ

자주 묻는 질문

OPSCALE은 조직 단위로 AI 에이전트용 Skill을 만들고, 버전을 관리하고, 팀원에게 배포하는 MCP Skill Control Plane입니다.
개발자가 Claude Code, Cursor, Codex 같은 AI 에이전트로 일할 때, "회사만의 규칙·절차·도메인 지식"을 모든 에이전트에 동일하게 공유하는 인프라입니다.
LLM 서버를 직접 운영하는 도구가 아니라, 팀의 AI 사용 방식을 표준화하고 관리하는 플랫폼입니다.

CLAUDE.md / AGENT.md는 파일을 레포에 두는 방식이라 버전 관리, 권한 제어, 감사 기록이 없고 에이전트마다 따로 관리해야 합니다.
OPSCALE은 이 한계를 조직 단위로 해결합니다.

MCP(Model Context Protocol) 표준을 지원하는 모든 에이전트와 호환됩니다.
현재 공식 확인된 에이전트: Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, OpenCode.

MCP 클라이언트 설정에 OPSCALE Endpoint와 Bearer 토큰 두 값만 입력하면 연결됩니다.
특정 에이전트에 종속되지 않으므로 팀원마다 다른 에이전트를 써도 동일한 Skill을 호출합니다.

Skill은 OPSCALE 웹 콘솔의 편집기에서 작성합니다.
코드 형태로 작성하지만, 아키텍처 규칙·코드 컨벤션·도메인 지식처럼 텍스트 기반의 지침도 Skill로 등록할 수 있습니다.

또한 GitHub Skills 저장소의 공개 Skill을 그대로 import해서 팀 자산으로 등록하는 것도 가능합니다.
처음에는 공개 Skill을 가져와 시작하고, 이후 팀 고유 규칙을 추가하는 방식으로 시작하는 것을 추천합니다.

3단계로 완료됩니다.

1. 운영자에게 팀 Project 초대를 받습니다.
2. OPSCALE 콘솔에서 MCP 토큰을 발급합니다 (사이드바 → MCP 토큰 → 발급).
3. 사용하는 에이전트(Claude Code, Cursor 등)의 MCP 설정 파일에 Endpoint + 토큰 두 값을 입력합니다.

이후 에이전트 도구 목록을 새로고침하면 권한 있는 Project의 Skill이 자동으로 나타납니다.

우측 발행 패널의 버전 목록에서 이전 버전을 선택해 "이 버전으로 롤백"을 클릭하면 즉시 이전 버전이 stable로 전환됩니다.
롤백은 현재 draft에 영향을 주지 않습니다. 작업 중이던 내용은 그대로 유지된 채로, 팀원 에이전트에만 이전 버전이 노출됩니다.
MCP 클라이언트가 도구 목록을 캐시하는 경우, 팀원에게 에이전트 도구 목록 새로고침을 안내하면 됩니다.

멤버 상세 페이지에서 비활성화 토글을 OFF로 전환하는 것으로 즉시 처리됩니다.
비활성화 즉시: MCP 토큰이 무효화되고, 콘솔 로그인이 차단됩니다. 에이전트에서의 모든 Skill 호출이 즉시 차단되며, 차단 이벤트가 활동 로그에 기록됩니다.
비활성화는 완전 삭제가 아니므로, 필요 시 다시 활성화할 수 있습니다.

보안 사고가 의심되는 경우에는 비활성화 + 토큰 폐기를 먼저 진행한 뒤 조사 결과에 따라 삭제 여부를 결정하는 것을 권장합니다.

네. Project는 팀 또는 도메인 단위로 Skill을 묶는 권한 경계입니다.
예를 들어 "백엔드 팀 Project", "프론트엔드 팀 Project", "공통 인프라 Project"처럼 분리해서 각 팀원에게 필요한 Skill만 노출할 수 있습니다.

OPSCALE은 Org 단위 테넌트 격리 구조로 운영됩니다. 각 Org의 데이터는 다른 Org와 완전히 분리되며, Project 단위로 멤버 접근 범위를 다르게 설정할 수 있습니다.
MCP 토큰은 발급 직후 한 번만 표시되며 이후 재조회가 불가능합니다. 관리자도 토큰값 자체는 조회할 수 없고, 발급·회전·폐기 메타데이터만 확인 가능합니다.

Enterprise 플랜은 고객사 인프라 위에 직접 배포하므로 데이터가 외부로 나가지 않는 완전한 온프레미스 환경에서 운영됩니다.

개별 에이전트의 예약 기능과 함께 사용할 수 있습니다.
OPSCALE 자동화는 특정 에이전트의 개인 설정 대신 팀의 Skill, 지식, 권한과 서비스 연결을 기준으로 실행합니다.
결과물과 실행 이력은 OPSCALE에 함께 보관되어 담당자나 사용하는 에이전트가 바뀌어도 같은 흐름을 이어갈 수 있습니다.

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