Unif API DocsSkills
UnifAPI Skills가 작업 프롬프트를 실시간 공개 데이터 API에 대한 MCP 호출로 전환하는 방식.
Skills는 에이전트가 UnifAPI MCP로 실행할 수 있는 작업별 워크플로입니다. KOL 가격 산정 브리프, 크리에이터 후보 목록, 소셜 리스닝 요약 또는 경쟁사 출시 분석 같은 결과물에서 출발한 다음, 에이전트가 필요에 따라 공개 데이터 작업을 발견하고 호출하게 합니다.
권장 경로는 Skills 우선입니다: 작업 결과를 선택하고, 여러분의 AI 클라이언트가 지원하는 설치 경로를 사용한 뒤, MCP 서버가 실시간 공개 데이터를 필요로 할 때 로그인하세요. 비개발자 사용자는 npx skills를 실행하거나 원시 skill 파일을 직접 연결할 필요가 없어야 합니다.
사용 경로
Skill에서 시작하세요. UnifAPI Skill 카탈로그를 사용해 에이전트가 생성해야 할 산출물을 선택하세요.
에이전트 클라이언트에 UnifAPI를 추가하세요. 여러분의 클라이언트가 지원하는 검증된 MCP 설정
경로를 사용하세요: Claude connectors, ChatGPT developer mode 커스텀 앱, OpenClaw 또는 Hermes MCP
설정, Codex/Claude Code CLI 설정, 또는 Cursor/VS Code mcp.json. 클라이언트가 커넥터 URL을
요청하면 https://mcp.unifapi.com을 사용하세요.
원시 skills는 개발자용 대체 수단으로 유지하세요. npx skills add unifapi-agent/agents는
로컬 원시 skill 설치를 위해 계속 지원되지만, 주된 온보딩 경로는 아닙니다.
Skill 모델
결과에서 시작하세요. Skill 프롬프트는 순위가 매겨진 크리에이터 표나 경쟁 브리프처럼 에이전트가 생성해야 할 산출물을 명시합니다.
MCP를 통해 작업을 발견하세요. 에이전트는 list_operations와 get_operation을 사용해 작업에
맞는 공개 데이터 API를 찾습니다.
실시간 공개 데이터를 호출하세요. 에이전트는 증거가 필요할 때만 call_api를 사용한 다음,
가정, 신뢰도, 후속 질문과 함께 결과를 반환합니다.
첫 번째 벤치마크 Skill
첫 공개 벤치마크는 KOL 가격 산정입니다:
Analyze these Twitter/X KOLs for an AI developer-tool campaign: @vercel, @shadcn, @rauchg.
Use UnifAPI public data, compare recent engagement, audience fit, posting cadence, and collaboration risk.
Return a ranked table with estimated sponsored-post price ranges, confidence, evidence, and follow-up questions.이것은 Claude, ChatGPT 커스텀 앱, OpenClaw, Hermes, Codex, Claude Code, Cursor, VS Code 또는 호환되는 모든 MCP 클라이언트에서 잘 작동합니다. 사용자는 기존 에이전트 요금제를 유지하며, UnifAPI는 call_api가 반환한 공개 데이터 레코드만 과금합니다.
데이터 경계
UnifAPI Skills는 공개 데이터를 사용합니다. OAuth는 UnifAPI MCP 워크스페이스와 credit 잔액을 인가하며, 사용자의 비공개 Twitter/X, Google, CRM 또는 SaaS 계정에 대한 접근 권한을 부여하지 않습니다.
워크플로에 사용자 인가 SaaS 데이터가 필요할 때는 커넥터 플랫폼을 사용하세요. 워크플로에 공개 소셜 레코드, 게시물, 댓글, 프로필, 동영상, 트렌드, 커뮤니티 또는 회사 신호가 필요할 때는 UnifAPI를 사용하세요.
출력 기대 사항
Skill은 원시 API 덤프가 아니라 의사결정 산출물을 반환해야 합니다:
- 증거 기반의 표 또는 브리프
- 가정 및 신뢰도 노트
- 사용된 소스 작업
- 에이전트가 실행해야 할 후속 검색
- 위험, 누락된 증거, 다음 조치