MCP 서버

taco는 read-only MCP 서버를 제공합니다. Claude Code나 claude.ai·Claude 데스크톱에서 대화로 내 사용량을 조회할 수 있습니다.

연결 방식은 두 가지이며, 대상에 따라 조회 범위가 다릅니다.

방법 A — taco CLI (taco plugins)

taco plugins가 감지된 도구에 플러그인을 설치하며 MCP 서버를 자동 등록합니다 — 로컬(taco, stdio)과 원격(taco-remote, HTTP) 둘 다.

taco plugins

1. Claude Code 재시작(.mcp.json은 시작 시 로드).
2. /mcp에서 taco·taco-remote 연결 확인 → 승인. (taco-remote는 최초 1회 브라우저로 인프런 로그인)

이미 설치돼 있다면 /plugin에서 taco 플러그인을 최신으로 업데이트하거나 taco plugins를 다시 실행하세요.

방법 B — 커넥터 URL (claude.ai · Claude 데스크톱)

CLI 설치 없이, 커넥터에 URL만 추가하면 모든 컴퓨터 합산 사용량을 조회할 수 있습니다.

1. claude.ai · Claude 데스크톱의 커넥터(MCP) 설정에서 아래 URL을 추가.

   https://taco-api.inflearn.com/mcp
   

2. 연결하면 브라우저로 인프런 로그인(OAuth) 창이 한 번 뜹니다 → 승인하면 끝.

모든 도구는 읽기 전용입니다.

방법 C — 직접 등록 (Cursor · 그 밖의 MCP 클라이언트)

taco plugins 는 Claude Code·Codex 만 자동 등록합니다. Cursor 처럼 stdio MCP 를 지원하는 다른 클라이언트에는 직접 넣으면 됩니다 — taco mcp 가 그 서버입니다.

~/.cursor/mcp.json (또는 프로젝트의 .cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "taco": {
      "command": "/Users/<사용자>/.local/bin/taco",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

command 는 절대 경로로 쓰세요 — MCP 클라이언트는 셸 PATH 를 물려받지 않는 경우가 많습니다. 경로는 which taco 로 확인합니다. 등록 후 Cursor 를 재시작하면 대화로 사용량을 물어볼 수 있습니다.

로컬 vs 서버 — 무엇을 어디서 조회하나

여러 대의 컴퓨터에서 taco를 쓰면, 로컬(이 컴퓨터) 기록만으로는 사용량이 일부만 보입니다. 그래서 도구별로 조회 대상을 나눕니다.

• 로컬 taco 서버에서도 사용량 도구(taco_stats·taco_sessions)는 서버를 먼저 조회하고, 실패하면(오프라인·미로그인) 로컬로 자동 폴백합니다. 응답의 source 필드에 server(모든 컴퓨터 합산) / local(이 컴퓨터만 …)으로 어느 쪽인지 표시됩니다.
• 대화 원문은 서버에 저장하지 않으므로, 다른 PC에서 만든 세션은 그 PC에서만 열람됩니다.

제공 도구

5종의 도구를 제공합니다.

taco_stats

내 사용량 요약(비용·토큰·이벤트). 서버 우선 — 모든 컴퓨터 합산, 실패 시 로컬 폴백.

• by — 분해 차원: tool | model | branch | repo (생략 시 전체 요약). 로컬 폴백에서는 day도 사용 가능(서버 조회에서는 미지원).
• since — 기간: 숫자+단위 자유 형식 — h(시간)·d(일)·w(주)·m(월). 예: 24h, 12h, 7d, 3w, 3m. 생략 시 서버 조회는 최근 30일, 로컬 폴백은 전체 기간이라 결과 범위가 다를 수 있습니다(since 필드로 확인).

예시 프롬프트: "이번 주 도구별 AI 비용 정리해줘", "최근 한 달 모델별 사용량은?"

taco_sessions

비용순 상위 세션(비용·실작업 시간·모델·레포). 서버 우선 — 모든 컴퓨터 합산, 실패 시 로컬 폴백.

• limit — 최대 개수(기본 20)
• since — 기간: 24h | 7d | 4w | 3m 형식(생략 시 전체 기간). 세션의 마지막 활동 시각으로 거릅니다.

예시: "비용 많이 든 세션 top 10 보여줘"

taco_persona

내 코딩 유형(persona). 시간대·캐시 효율·모델 믹스·세션 길이·연속성을 바탕으로 대표 유형 1개와 특성 태그를 산출합니다. 서버 전용 — 모든 컴퓨터 합산(여러 컴퓨터를 합쳐야 의미가 있어 로컬 폴백이 없고, 로그인이 필요합니다).

• since — 기간(taco_stats와 동일한 자유 형식, 생략 시 최근 30일)

예시: "내 코딩 유형 알려줘"

taco_session

단일 세션 상세 + 대화(프롬프트·응답·툴 호출). 이 컴퓨터의 로컬 원본에서 읽습니다(다른 PC 세션은 없을 수 있음).

• id — 세션 ID (또는 고유한 prefix — 길이 제한 없음)

예시: "세션 a1b2c3d4에서 무슨 작업 했는지 보여줘"

taco_search

세션 대화에서 키워드 검색. 이 컴퓨터의 로컬 기록만 검색합니다.

• query — 검색어
• limit — 최대 결과(기본 20)

예시: "예전에 mongo 인덱스 얘기한 세션 찾아줘"

특징

• read-only — 조회만, 데이터 변경 없음.
• 사용량은 서버 우선(모든 컴퓨터 합산, 실패 시 로컬 폴백), 대화 원문은 로컬(이 컴퓨터).
• source 표기로 어느 데이터인지 항상 알 수 있음.

문제 해결

원격(taco-remote) 인증이 실패해요

1. 커넥터 URL이 정식 주소인지 확인: https://taco-api.inflearn.com/mcp
2. 맞는데도 실패하면 커넥터를 삭제 후 다시 추가하고, 브라우저 인프런 로그인(OAuth)을 다시 승인하세요.
3. 그래도 안 되면 taco@inflearn.com으로 문의하세요(화면 캡처를 함께 주시면 빠릅니다).

taco(로컬)가 안 보여요

/mcp에 taco가 안 보이면 문제 해결 — taco mcp가 안 떠요를 참고하세요.