Cloudflare AI 검색: 에이전트에게 데이터 검색 엔진을 제공하세요 (새 탭에서 열림)
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. ```bash 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. - `/search`와 `/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_ids`로 검색 대상들을 지정한다. - `max_num_results`로 결과 수를 제한하고 `reranking.enabled`로 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. ```json { "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/mcp`처럼 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. ```json { "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.
