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API 커넥터 빌더

호스트 저장소의 패턴을 따르며 새로운 API 커넥터 또는 프로바이더를 구축합니다.

API 커넥터 빌더란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 기존 코드베이스의 패턴을 존중하는 새로운 API 커넥터 또는 프로바이더를 구축할 수 있도록 안내합니다. 단순한 HTTP 클라이언트 생성이 아닌, 저장소의 네이티브 통합 패턴(커넥터 레이아웃, 설정 스키마, 인증 모델, 오류 처리, 테스트 스타일 등)을 학습하고 일치시키는 데 중점을 둡니다. Claude Code, Cursor, Codex 등의 AI 에이전트에 적합하며, 저장소 내 기존 커넥터를 먼저 분석한 후 새로운 통합을 추가함으로써 일관성을 유지합니다. 또한 레지스트리 와이어링, 테스트, 문서 업데이트까지 완료하여 통합이 코드베이스의 일부로 자연스럽게 보이도록 합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/api-connector-builder

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문서

API 커넥터 빌더은(는) 무엇을 하나요?

작업이 단순한 일반 HTTP 클라이언트가 아닌 저장소 네이티브 통합 표면을 추가하는 것일 때 사용합니다.

핵심은 호스트 저장소의 패턴을 일치시키는 것입니다.

  • 커넥터 레이아웃
  • 설정 스키마
  • 인증 모델
  • 오류 처리
  • 테스트 스타일
  • 등록/발견 와이어링

사용 시기

  • "이 프로젝트에 Jira 커넥터를 만들어 주세요"
  • "기존 패턴을 따라 Slack 프로바이더를 추가해 주세요"
  • "이 API에 대한 새 통합을 만들어 주세요"
  • "저장소의 커넥터 스타일과 일치하는 플러그인을 빌드해 주세요"

가드레일

  • 저장소에 이미 통합 아키텍처가 있다면 새로운 아키텍처를 발명하지 마세요
  • 공급업체 문서만으로 시작하지 말고, 먼저 저장소 내 기존 커넥터를 살펴보세요
  • 저장소에 레지스트리 와이어링, 테스트, 문서가 필요하다면 단순 전송 코드로 멈추지 마세요
  • 저장소에 최신 패턴이 있다면 이전 커넥터를 무턱대고 복사하지 마세요

워크플로

1. 하우스 스타일 학습

최소 2개의 기존 커넥터/프로바이더를 검사하고 다음을 매핑합니다.

  • 파일 레이아웃
  • 추상화 경계
  • 설정 모델
  • 재시도 / 페이지네이션 규칙
  • 레지스트리 훅
  • 테스트 픽스처 및 명명

2. 대상 통합 범위 좁히기

저장소가 실제로 필요한 표면만 정의합니다.

  • 인증 흐름
  • 주요 엔티티
  • 핵심 읽기/쓰기 작업
  • 페이지네이션 및 속도 제한
  • 웹훅 또는 폴링 모델

3. 저장소 네이티브 계층으로 구축

일반적인 계층:

  • 설정/스키마
  • 클라이언트/전송
  • 매핑 계층
  • 커넥터/프로바이더 진입점
  • 등록
  • 테스트

4. 소스 패턴과 검증

새로운 커넥터는 다른 생태계에서 가져온 것이 아니라 코드베이스에서 자연스러워 보여야 합니다.

참조 형태

프로바이더 스타일

providers/
  existing_provider/
    __init__.py
    provider.py
    config.py

커넥터 스타일

integrations/
  existing/
    client.py
    models.py
    connector.py

TypeScript 플러그인 스타일

src/integrations/
  existing/
    index.ts
    client.ts
    types.ts
    test.ts

품질 체크리스트

  • 기존 저장소 내 통합 패턴과 일치합니다
  • 설정 유효성 검사가 존재합니다
  • 인증 및 오류 처리가 명시적입니다
  • 페이지네이션/재시도 동작이 저장소 규칙을 따릅니다
  • 레지스트리/발견 와이어링이 완료되었습니다
  • 테스트가 호스트 저장소의 스타일을 반영합니다
  • 저장소에서 요구하는 경우 문서/예제가 업데이트되었습니다

관련 스킬

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  • mcp-server-patterns
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Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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agent-eval

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agent-harness-construction

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agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

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agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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