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Cloudflare AI 검색: 에이전트에게 데이터 검색 엔진을 제공하세요 (새 탭에서 열림)

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Cloudflare AI Search는 Workers AI, AI Gateway, Vectorize, R2, Browser Run 등을 직접 조합하지 않아도 에이전트용 검색 엔진을 구축할 수 있도록 개발자 경험을 개선했다. 웹사이트와 파일을 쉽게 색인하고, 여러 데이터 소스를 하나의 검색 엔드포인트나 MCP 엔드포인트로 통합할 수 있으며, 임베딩과 재순위화 비용은 일부 기본 모델 사용 시 무료다. Cloudflare는 이를 자사 문서·블로그·개발자 생태계 검색과 Dev Stack MCP에 실제로 적용하고 있다.

에이전트용 데이터 색인

  • 구조화·비구조화 데이터를 AI 에이전트가 검색할 수 있도록 색인한다.
  • 개별 파일뿐 아니라 소유권을 확인할 수 있는 웹사이트도 데이터 소스로 사용할 수 있다.
  • AI Search가 웹 크롤링, 데이터 수집, 임베딩, 검색 결과 반환 과정을 처리한다.
  • 현재는 Cloudflare 계정에 등록된 zone이어야 하며, 향후 소유권 확인 방식이 확대될 예정이다.

사이트맵 없이 웹사이트 검색 구축

  • 기존에는 웹사이트 연동에 sitemap이 필요했다.
  • 이제 Discover 파싱 옵션을 사용하면 sitemap이 없는 사이트도 링크를 따라가며 페이지를 발견하고 색인할 수 있다.
  • 내부적으로 Browser Run의 /crawl 기능을 활용해 페이지를 탐색한다.
  • Wrangler 명령어 예시는 다음과 같다.
npx wrangler ai-search instance create cloudflare-community \
  --namespace dev-stack \
  --source https://community.cloudflare.com \
  --type web-crawler \
  --parse-type discover

여러 검색 인스턴스를 하나로 통합

  • 하나의 namespace 안에 여러 웹사이트나 데이터 인스턴스를 구성할 수 있다.
  • /search와 /mcp 공개 엔드포인트를 활성화하면 여러 인스턴스를 한 번에 검색할 수 있다.
  • 별도 Worker를 작성하지 않고도 여러 소스를 대상으로 통합 검색을 제공할 수 있다.
  • 검색 결과에는 출처 인스턴스 정보와 인용 가능한 청크가 포함된다.

Worker와 MCP를 통한 검색 연동

  • 기존 애플리케이션이나 MCP 서버에 검색 기능을 포함하려면 namespace를 Worker에 바인딩한다.
  • Worker에서는 AI_SEARCH.search()를 호출하고, instance_ids로 검색 대상들을 지정한다.
  • max_num_results로 결과 수를 제한하고 reranking.enabled로 재순위화를 활성화할 수 있다.
  • Cloudflare Dev Stack MCP는 이 방식을 사용해 Docs, Blog, API Docs, Community, Astro, Vite, Vitest, Hono, Replicate, OpenNext 등 여러 표면을 한 번에 검색한다.
{
  "ai_search_namespaces": [
    {
      "binding": "AI_SEARCH",
      "namespace": "cloudflare-stack"
    }
  ]
}
  • 간단히 공유 가능한 검색 URL만 필요하다면 Worker 대신 공개 엔드포인트를 활성화하면 된다.

공개 엔드포인트와 사용자 도메인

  • namespace에 공개 URL을 활성화하면 다음 엔드포인트가 제공된다.
    • /search: 일반 검색 API
    • /mcp: MCP 클라이언트와 에이전트 연동용 엔드포인트
  • 기본 공개 URL 대신 search.example.com/mcp처럼 사용자 정의 도메인을 연결할 수 있다.
  • Cloudflare Access를 도메인 앞에 배치하면 공개 엔드포인트를 인증 기반의 비공개 검색 서비스로 전환할 수 있다.

예측 가능한 가격 모델

  • AI Search는 임베딩 및 재순위화 비용을 포함하는 방향으로 가격 모델을 설계했다.
  • Workers AI 카탈로그의 일부 기본 모델을 사용하면 임베딩과 재순위화가 무료다.
  • 토큰 수를 직접 계산해 비용을 예측해야 하는 부담을 줄이고, 데이터 규모가 커져도 비용을 예측하기 쉽게 만드는 것이 목표다.
  • 가격은 현재 프리뷰 단계다.

EmDash와 Cloudflare 서비스에 적용

  • Cloudflare의 오픈소스 CMS인 EmDash에는 AI Search 플러그인을 추가할 수 있다.
  • 이 플러그인은 EmDash로 구축한 사이트 콘텐츠에 의미 기반 검색을 제공한다.
  • Cloudflare는 AI Search를 Blog, Developer Docs, Cloudflare.com, EmDash 기반 사이트 등에 실제 검색 기능으로 사용하고 있다.

Cloudflare Dev Stack MCP 사례

  • Dev Stack MCP는 Cloudflare 개발자 생태계 전체에서 최신 문서를 검색해 코딩 에이전트에 제공한다.
  • 검색 결과에 출처와 인용 정보가 포함되어 최신 기능과 수정 사항을 반영할 수 있다.
  • 기존처럼 웹 검색 후 여러 페이지를 직접 가져오는 방식보다 빠르고, 토큰 사용량이 적으며, 오래되거나 부정확한 문서를 선택할 가능성이 낮다.
  • MCP 설정에 다음 URL을 추가하면 에이전트에서 사용할 수 있다.
{
  "mcpServers": {
    "dev-stack": {
      "url": "https://stack.mcp.cloudflare.com/mcp"
    }
  }
}

Cloudflare AI Search는 여러 Cloudflare 서비스를 직접 연결해야 했던 검색 구축 과정을 단순화하고, 웹사이트·문서·MCP를 하나의 검색 계층으로 묶는 데 초점을 둔다. 기존 애플리케이션에 통합하려면 Worker 방식을, 빠르게 공유 가능한 검색 기능이 필요하면 공개 /search 또는 /mcp 엔드포인트를 선택하는 것이 적합하다.