Mireye (YC S26) – 물리적 세계 AI 에이전트를 위한 인프라
Launch HN: Mireye (YC S26) – Infrastructure for Physical World AI Agents
Mireye는 AI 에이전트가 물리적 세계에 대해 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 API 및 MCP 도구 세트를 제공합니다. 하나의 API로 주소 지오코딩, 위치 데이터 조회, 근접성 계산 등을 처리하며, 모든 응답에는 출처, 가져온 시간, 신뢰도가 포함됩니다. USGS, FEMA, NOAA 등 85개의 권위 있는 소스를 기반으로 데이터 센터 입지 선정, 보험 인수, 모기지 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다. 또한 카탈로그에 없는 필드는 요청하여 구축할 수 있습니다.
AI 에이전트 — Claude, ChatGPT, Kimi, Gemini, Cursor, Grok, Copilot, DeepSeek 또는 맞춤형 에이전트 — 는 MCP 도구를 통해 하나의 API로 Mireye에 질문합니다.
- srikanthkasa
문제는 보통 빠진 사실이 아니라, null이 지역마다 다른 의미를 가진다는 거죠 — 홍수 지도가 없는 건지 홍수 위험이 없는 건지, 잘못된 필지, 깔끔하게 매핑되지 않는 소유자 필드 같은 것들요. API가 모델이 추측하게 두는 대신 '없음/실패'를 반환한다면, 그건 사실 정말 좋은 설계 선택입니다. 이런 경우가 일반 주거용 필지에서 얼마나 자주 나타나는지, 아니면 더 지저분한 상업용/틈새 부지에서 얼마나 자주 나타나는지 궁금하네요.
- sgtwompwomp
훌륭한 작업입니다. 제가 제대로 이해했다면, 여러분의 서비스는 기본적으로 여러 웹 에이전트를 실행해서 이 데이터셋을 유지하고 최신 상태로 정확하게 관리하며, 우리는 API/MCP를 통해 접근하는 건가요?
- cornholio
LLM을 사용하지 않는 버전의 피치도 있으면 좋겠어요. 이 분야에서 작업하는 일부 사람들에게는 나쁜 신호로 보이거든요. '내 에이전트가 주말 동안 뭔가 만들게 하자'는 식의 가치 없는 프로젝트들과 연관되어 있고, 그런 프로젝트들은 모두 과장된 주장을 하곤 하죠.