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url: https://docs.ogmabox.com/ko/guide/workspace-ai.md
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  요청 분석, 브라우저를 활용한 테스트, 증거 요약, 발견 사항 초안, 로컬 프로젝트 작업을 위한 Ogma 내장 작업 공간 AI 어시스턴트를
  설정하고 사용합니다.
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# 작업 공간 AI {#workspace-ai}

작업 공간 AI는 Ogma 안에 내장된 채팅 패널입니다. 캡처한 트래픽을 읽고 앱에서 작업을 수행하며 발견 사항 작성을 돕습니다. 모두 작업 공간을 벗어나지 않고 수행할 수 있습니다.

## AI 제공업체 연결 {#connecting-an-ai-provider}

1. **설정 > AI**를 엽니다.
2. 제공업체를 선택합니다. **Anthropic**, **OpenAI** 또는 **Google Gemini**를 사용할 수 있습니다.
3. API 키를 붙여 넣습니다.
4. 모델을 선택합니다.
5. 작업 공간으로 돌아갑니다.

API 키는 로컬에 보관됩니다. 브라우저에서 제공업체 API로 직접 전송되며 Ogma 서버를 거치지 않습니다.

## 어시스턴트 패널 열기 {#opening-the-assistant-panel}

작업 공간 오른쪽 아래 컨트롤의 AI 버튼을 클릭하거나, 제공되는 경우 상단 탐색 메뉴의 작업 공간 버튼을 사용합니다. 패널은 기본 작업 공간 옆에 열립니다. 최대화하거나 별도의 부동 패널로 표시할 수 있습니다.

## AI가 볼 수 있는 정보 {#what-the-ai-can-see}

어시스턴트는 현재 열어 둔 내용에 따라 맥락을 받습니다.

| 맥락 | 포함되는 내용 |
| --- | --- |
| 활성 보기 | 현재 페이지(HTTP 기록, 재전송, 발견 사항 등) |
| 선택한 요청 | 전체 요청 및 응답 헤더와 본문 |
| 캡처한 기록 | 도구로 쿼리할 수 있으며, AI는 전체 로그를 받는 대신 검색함 |
| 발견 사항 | AI가 읽고 갱신할 수 있는 기존 발견 사항 |
| 점검 범위 | 현재 범위에 포함된 호스트와 경로 규칙 |
| 환경 변수 | 비밀 값이 아닌 변수의 이름과 값 |
| 메모 | 프로젝트 메모 내용 |

비밀 값으로 지정된 환경 변수는 AI 제공업체에 전송되지 않습니다.

## 요청 분석 {#analyzing-a-request}

1. HTTP 기록이나 재전송에서 요청을 선택합니다.
2. 어시스턴트 패널을 엽니다.
3. "이 요청은 어떤 작업을 하며, 어떤 매개변수를 살펴볼 만한가요?"라고 질문합니다.

어시스턴트는 선택한 항목을 읽어 요청을 설명하고 매개변수를 식별하며 후속 테스트를 제안합니다.

## 발견 사항 초안 작성 {#drafting-a-finding}

재전송이나 스캐너에서 취약점을 식별한 후:

1. 어시스턴트를 엽니다.
2. "선택한 요청을 증거로 사용하여 이 인가 우회에 대한 발견 사항 초안을 작성해 주세요."라고 요청합니다.

어시스턴트는 `create_finding` 도구를 호출하여 제목, 심각도, 설명, 재현 단계, 개선 방안이 포함된 구조화된 발견 사항을 발견 사항 목록에 직접 작성합니다.

## 자율 조사 {#autonomous-investigation}

어시스턴트에게 시작 URL과 목표를 제공합니다.

> "https://app.example.com에 접속하고, 환경 변수에 있는 자격 증명으로 로그인한 뒤 인가 검사가 부족해 보이는 엔드포인트를 찾아 주세요."

어시스턴트는 브라우저 도구로 탐색하고, 발생한 트래픽을 캡처하여 분석한 뒤 발견한 내용을 보고합니다. 추가 지시 없이 재전송으로 요청을 보내고 수동형 스캔을 실행하며 발견 사항을 생성할 수도 있습니다.

## HTTPQL 및 StreamQL AI 지원 {#httpql-and-streamql-ai-assist}

앱 전반에서 AI 반짝임 아이콘이 있는 필터 바는 자연어 쿼리를 받습니다. 찾으려는 내용을 입력하면(예: "역할 필드를 설정하는 JSON 본문이 있는 요청") 어시스턴트가 HTTPQL 또는 StreamQL 표현식으로 변환합니다.

## 앱 내 어시스턴트 도구 {#in-app-assistant-tools}

어시스턴트는 Ogma 안에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

| 영역 | 가능한 작업 |
| --- | --- |
| HTTP 기록 | 검색, 항목 및 본문 읽기, 항목 분석 |
| 발견 사항 | 발견 사항 검색, 생성, 갱신 |
| 사이트맵과 분석 | 사이트맵 조회, 프런트엔드 공격 표면 분석, 대상 핑거프린팅, JWT 디코딩 |
| 재전송 | 세션 목록 조회, 요청 갱신 및 전송, 로그인 흐름 테스트 |
| WebSocket | WS 기록 검색, 메시지 읽기, WS 캡처 시작 |
| 브라우저 | 시작, 탐색, JS 실행, 스크린샷, 페이지 소스 조회 |
| 가로채기 | 대기열 상태 확인, 가로챈 요청 전달 |
| 자동화와 워크플로 | 자동화 세션 생성, 수동형 워크플로 실행, 워크플로 검색 |
| 스캐너 | 수동형 스캔 실행 |
| 점검 범위와 프로젝트 | 범위 읽기, 범위에 추가, 프로젝트 목록 조회 및 전환 |
| 페이로드 도우미 | 페이로드 조회, 리버스 셸 스니펫 조회 |
| 환경 | 환경 변수 목록 조회 |

## 작업 공간 AI와 MCP 서버 비교 {#workspace-ai-vs-mcp-server}

| | 작업 공간 AI | MCP 서버 |
| --- | --- | --- |
| 실행 위치 | Ogma 프런트엔드 내부 | 별도의 `ogma-mcp` 프로세스 |
| 주 사용자 | Ogma 안에서 채팅하는 사용자 | 외부 클라이언트(Claude Code, Cursor, Codex) |
| 프로토콜 | 제공업체 API + 프런트엔드 도구 호출 | Model Context Protocol |
| 도구 수 | 앱 내 대체 도구 55개와, 사용 가능한 경우 실시간 백엔드 MCP 도구 | MCP 도구 164개 |
| 적합한 용도 | 테스트 중 대화형 분석 | 외부 에이전트 워크플로와 IDE 접근 |

외부 AI 도구는 [MCP 설정](../mcp-setup.md)을 참조하세요.

## 실용적인 프롬프트 {#practical-prompts}

* "이 요청의 동작을 요약하고 살펴볼 만한 매개변수를 찾아 주세요."
* "선택한 재전송 증거로 재현 단계를 작성해 주세요."
* "이 두 응답을 비교하고 의미 있는 차이를 설명해 주세요."
* "이 스캐너 증거를 간결한 발견 사항 초안으로 정리해 주세요."
* "이 엔드포인트의 후속 재전송 테스트를 제안해 주세요."
* "사용자 계정 데이터를 수정하는 요청을 기록에서 검색해 주세요."