Echolot튜토리얼
Alpenglow 데모 숍을 대상으로 첫 요청부터 에이전트와 CI까지 단계별로 배우는 학습 과정입니다.
각 튜토리얼은 하나의 작업을 처음부터 끝까지 다룹니다. 모두 가상의 아웃도어 용품점 Alpenglow를 사용합니다. https://demo.echolot.dev의
데모 API와, 모든 종류의 요청이 하나씩 들어 있는 예제 작업 공간입니다. macOS 15 이상이 설치된 Apple 실리콘 Mac에 Echolot이
있어야 합니다. 데모로 보내는 내용은 저장되지 않습니다.
Alpenglow 작업 공간
대부분의 튜토리얼은 자체 작업 공간을 만들거나 Alpenglow에서 시작합니다. 받는 방법은 다음과 같습니다.
- Alpenglow.echolot.zip을 내려받습니다.
- Finder에서 zip을 더블 클릭하여 압축을 풉니다.
Alpenglow.echolot이 생깁니다. Alpenglow.echolot을 더블 클릭합니다. Echolot이 작업 공간 윈도우에서 엽니다. 파일 › 작업 공간 열기…(⌘O)를 선택하고 고를 수도 있습니다.
Alpenglow는 환경 없음을 선택한 상태로 작동합니다. 작업 공간 변수가 데모 API를 가리키기 때문입니다. 구성은 다음과 같습니다.
| 폴더 | 내용 |
|---|---|
| Auth | Sign in: 액세스 토큰을 비밀 변수 {{token}}에 저장합니다. Who am I, Orders with OAuth 2 |
| Catalog | List products, Search, Get product, Categories, GraphQL 요청 Search products, Export the catalog(14 MB) |
| Orders | List orders, Create order, Get order, Cancel order. 모두 폴더의 Bearer 인증으로 토큰을 보냅니다. |
| Realtime | Order updates(WebSocket), Order events(서버 전송 이벤트), Support chat(Socket.IO), Warehouse sensors(MQTT) |
| Inventory | gRPC 호출 세 개: List warehouses, Watch stock, Reserve stock |
| Agent tools | MCP 요청 두 개, search_catalog와 order_status. 서버 Alpenglow MCP로 보냅니다. |
| Echo | /echo 엔드포인트로 보내는 요청: 보낸 내용, 상태, 리디렉션, Basic 인증, 쿠키, XML, HTML |
또한 환경 세 개(Local, Staging, 보호된 Production. Staging과 Production은 가상의 주소입니다), 플로 세 개(Place a test order,
Morning stock check, Order status on webhook), MCP 서버 Alpenglow MCP, 명세 alpenglow.yaml, shop.graphql, inventory.proto가
있습니다.
gRPC, Socket.IO, MQTT를 위한 Mac의 서버
데모 API는 gRPC, Socket.IO, MQTT를 제공할 수 없습니다. 이를 위한 작은 서버가 문서 저장소의 examples/servers에 있습니다. Bun이 필요하며
Mac에서만 수신 대기합니다.
git clone https://github.com/staticdreams/echolot-docs.git
cd echolot-docs/examples/servers
bun install
bun run realtime # Socket.IO on http://localhost:3001 (namespace /support), MQTT on mqtt://localhost:1883
bun run grpc # the Inventory service on localhost:50051 (in a second Terminal window)Alpenglow의 Support chat, Warehouse sensors, Inventory 요청은 이미 이 주소를 가리킵니다. 서버를 멈추려면 Control-C를 누릅니다.
튜토리얼 목록
| 튜토리얼 | 배우는 내용 | 소요 시간 |
|---|---|---|
| 첫 번째 작업 공간 | 처음부터 작업 공간 만들기: 요청, 폴더, 환경, 비밀 값, Git | 15분 |
| 요청 연결하기 | 로그인하고 토큰을 저장한 다음 폴더 인증으로 모든 곳에 보내기, 동적 값, Idempotency-Key | 15분 |
| API를 테스트하고 CI에서 실행하기 | 검사 추가, 실행에서 작업 공간 실행, GitHub Actions에서 JUnit 보고서와 함께 echolot run | 20분 |
| 명세 우선으로 설계하고 모의 서버 만들기 | OpenAPI 명세 가져오기 또는 설계, 린트, 모의 서버 만들기, 모의 서버로 요청 보내기, 명세와 대조하여 검사 | 20분 |
| 플로로 자동화하기 | 캔버스에서 플로 만들기: 로그인, 주문 목록, 판단, 알림. 실행하고, 일정을 잡고, 웹훅으로 시작하기 | 20분 |
| MCP 서버 살펴보기 | 데모 MCP 서버 추가, 도구 확인, 호출, 품질 카드 읽기, 호출을 검사가 있는 요청으로 저장 | 15분 |
| 에이전트가 작업 공간을 안전하게 사용하게 하기 | Claude Code 등 클라이언트 연결, 허용할 작업 설정, 전송 승인, 환경 보호. 또는 내장 어시스턴트 사용 | 20분 |
| 실시간 통신 | 데모 API로 WebSocket과 서버 전송 이벤트, 로컬 서버로 Socket.IO와 MQTT | 20분 |
| Postman에서 옮겨 오기 | 컬렉션과 환경 가져오기, 대응 관계 확인, 실행, 다시 내보내기 | 15분 |
데모 API에는 제한이 있습니다
한 주소에서 분당 120개의 요청을 받으며, 내보내기, WebSocket, 서버 전송 이벤트는 분당 10개입니다. 제한을 넘으면 429 Too Many Requests로 응답합니다.
1분 기다린 뒤 다시 보내십시오.