z.ai Coding Plan으로 딥 리서치 스킬을 만들었습니다
배경: 안 쓰면 돈 버리는 거잖아요
z.ai Coding Plan을 구독하고 있습니다. 솔직히 말하면, 너무 불안정해서 실무에서 거의 못 써먹고 있었습니다.
요즘은 GPT Pro를 주력으로 쓰고 있어서 더더욱 z.ai를 열 일이 없었는데요. 그러던 중 OpenClaw 에이전트를 이것저것 만져보다가 문득 이런 생각이 들었습니다.
“OpenClaw 에이전트에서 딥 리서치를 시키려면… z.ai MCP 서버를 붙이면 되지 않나?”
구독료를 내고 있으니 이거라도 써먹어야겠다는 생각에, z.ai가 제공하는 MCP 서버 4개를 활용한 딥 리서치 스킬을 만들었습니다.
zai-deep-research란?
Agent Skills 호환 범용 딥 리서치 스킬입니다.
z.ai Coding Plan이 제공하는 MCP 서버 4개를 전제로 동작합니다:
| MCP 서버 | 역할 |
|---|---|
web-search-zai | 웹 검색 |
web-reader-zai | 웹 페이지 내용 읽기 |
vision-zai | 이미지·스크린샷 분석 |
zread | 문서 읽기 |
특정 코딩 에이전트에 종속되지 않습니다. 현재 codex, claude, opencode, gemini 네 가지 backend를 지원하는 Python 런처가 번들되어 있습니다.
어떻게 동작하나요?
네 단계 프롬프트 파이프라인으로 동작합니다:
- Planner: 요청을 정리하고, 추가 질문이 필요한지 판단하며, 어떤 MCP가 필요한지 결정
- Researcher: z.ai MCP 서버를 통해 근거를 반복적으로 수집
- Summarizer: 각 조사 라운드를 요약하고 다음 질의를 제안
- Synthesizer: 최종 마크다운 보고서 작성
선택적으로 FAISS 기반 벡터 메모리도 지원해서, 이전 리서치 내용을 semantic recall로 활용할 수 있습니다.
설치와 사용법
설치
# 저장소 클론 후 interactive 설치
sh zai-deep-research/scripts/install.sh --source-dir ./zai-deep-research --scope user
# 또는 curl 한 줄로
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/studiojin-dev/zai-deep-research-skill/main/zai-deep-research/scripts/install.sh | sh -s -- --scope user
검증
python zai-deep-research/scripts/run.py --validate --client codex
JSON 출력, eval harness, 벡터 메모리 등 자세한 내용은 README를 참고해 주세요.
왜 만들었나
돈벌이에 더 집중해야 하는데, 에이전트를 만지작거리다 보면 자꾸 이런 걸 만들게 됩니다. 😅
하지만 진지하게 말하면, 이유는 간단합니다:
- z.ai 구독료가 아깝다: 코딩 에이전트로는 불안정해서 못 쓰겠으니, 최소한 MCP 서버라도 활용하자
- 딥 리서치가 필요하다: OpenClaw 같은 에이전트에서 웹 리서치를 시키려면 검색/읽기 도구가 필요한데, z.ai MCP가 딱 그 역할
- 범용으로 만들고 싶었다: 특정 클라이언트에 묶이지 않는 Agent Skills 호환 스킬
결과적으로 “안 쓰던 구독 서비스를 활용해서 범용 도구를 만든” 셈입니다.
레포
z.ai Coding Plan을 구독하고 계시다면, 한번 써보시고 피드백 주시면 감사하겠습니다.
관련 글