최근 OpenClaw 환경에서 "검색형 MCP를 어떻게 실용적으로 연동할 것인가?"에 대해 실험한 결과를 공유합니다. 주요 목표는 세 가지였습니다.
MCP를 OpenClaw 스킬처럼 설정하여 즉시 활용하기
Brave API 키 없이 안정적인 검색 결과 확보하기
여러 검색 스킬을 비교하여 실제 운영 우선순위 확립 하기
1. MCP를 OpenClaw 스킬로 전환하는 전략
OpenClaw는 SKILL.md를 기반으로 동작합니다. MCP 서버를 직접 호출하기보다, 이를 스킬 형태로 래핑(Wrapping)하면 에이전트가 훨씬 더 자연스럽게 도구를 사용합니다.
참고 도구: mcptoskill (GitHub) / mcptoskill.com
핵심 아이디어: MCP 기능을
SKILL.md에 정의하고 Shell Wrapper를 붙여 OpenClaw 전용 스킬로 변환합니다.
Why? 기술적으로 연결하는 것보다 중요한 것은 에이전트가 어떤 상황에서 이 도구를 써야 할지 명확히 인지하게 만드는 것입니다. 스킬화(Skill-fication)는 이 간극을 메워줍니다.
2. 검색 도구 후보 및 비교 (No API Key)
Brave API의 대안으로 두 가지 후보를 선정하여 실험했습니다.
후보 1: RivalSearchMCP (fastmcp-gateway)
단순 검색을 넘어 리서치 파이프라인 전체를 다루는 스킬입니다.
위에 소개한 mcptoskill을 사용하여 설치합니다.
npx @filiksyos/mcptoskill https://RivalSearchMCP.fastmcp.app/mcp제공 기능: 웹·소셜·뉴스·GitHub·학술 검색 및 리서치 에이전트 기능
장점: 결과가 구조화되어 요약·메타데이터와 함께 제공되며, 특히 GitHub 검색 품질과 최종 리서치 보고서(Synthesis) 생성 능력이 탁월합니다.
단점: 파라미터(depth, source 등) 입력 형식이 엄격하여 형식을 맞추지 않으면 호출이 실패할 수 있습니다.
후보 2: ClawHub Multi Search Engine
여러 엔진의 URL 템플릿을 활용해 결과를 읽어오는 다중 검색 도구입니다.
clawhub를 통해 설치합니다.
clawhub install multi-search-engine제공 엔진: Google, DuckDuckGo, Brave, Startpage 등
장점: API 키가 전혀 필요 없고, 검색 연산자(site:, filetype:)를 활용한 초벌 탐색에 유용합니다.
단점: 결과 품질이 검색엔진의 HTML 구조에 의존하며, 봇 차단 이슈나 후속 분석 단계의 부재가 아쉽습니다.
3. 실전 테스트 결과: 어떤 것이 더 나은가?
직접 샘플 검색을 돌려본 결과, 두 도구의 역할은 선명하게 갈렸습니다.