HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교

항목 HolySheep AI 공식 Google AI API 기타 릴레이 서비스
Gemini 2.5 Pro 입력 비용 $3.50/MTok $3.50/MTok $4.00~$8.00/MTok
Gemini 2.5 Pro 출력 비용 $10.50/MTok $10.50/MTok $12.00~$20.00/MTok
결제 방식 로컬 결제 지원 (해외 신용카드 불필요) 국제 신용카드 필수 다양하나 복잡한 과금
API 키 발급 즉시 발급, 무료 크레딧 제공 신용카드 등록 후 발급 가입审核 필요
MCP 도구 호출 지원 완벽 지원 완벽 지원 제한적 또는 미지원
대기 시간 (평균) 120~180ms 100~150ms 200~500ms
단일 키로 여러 모델 GPT, Claude, Gemini, DeepSeek 통합 Gemini만 제한적

MCP(Model Context Protocol)란?

저는 실제 프로젝트에서 MCP를 활용하여 AI 모델의 도구 호출 능력을 확장해 왔습니다. MCP는 AI 모델이 외부 도구, 데이터베이스, 파일 시스템과 안전하게 통신할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. 특히 Gemini 2.5 Pro의 강력한 함수 호출 기능과 결합하면, 실시간 데이터 조회, 외부 API 연동, 데이터베이스 쿼리 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 MCP Server를 Gemini 2.5 Pro에 연결하는 방법을 단계별로 설명드리겠습니다. HolySheep AI를 사용하면 해외 신용카드 없이도 간편하게 API 키를 발급받을 수 있고, 단일 키로 여러 모델을 관리할 수 있어 개발 생산성이 크게 향상됩니다.

사전 준비사항

1단계: 필요한 패키지 설치

# MCP Server 및 HolySheep AI SDK 설치
pip install mcp holysheep-ai google-genai python-dotenv


또는 필요한 패키지를 개별 설치

pip install mcp-sdk holysheep-sdk google-generativeai httpx

2단계: HolySheep AI MCP Server 설정

# config.json - HolySheep AI 게이트웨이 설정
{
    "mcpServers": {
        "holysheep-gateway": {
            "command": "python",
            "args": ["-m", "mcp.server.stdio"],
            "env": {
                "HOLYSHEEP_API_KEY": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
                "HOLYSHEEP_BASE_URL": "https://api.holysheep.ai/v1",
                "TARGET_MODEL": "gemini-2.5-pro-preview-05-06"
            }
        }
    }
}

3단계: Gemini 2.5 Pro 도구 호출 통합 코드

import os
import json
from dotenv import load_dotenv
import google.generativeai as genai
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client


환경 변수 로드

load_dotenv()


HolySheep AI API 키 설정

HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


HolySheep AI를 통해 Gemini 2.5 Pro 설정

class HolySheepGeminiClient:
    def __init__(self):
        # HolySheep AI gateway를 base_url로 설정
        genai.configure(
            api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
            transport="rest",
            client_options={
                "api_endpoint": HOLYSHEEP_BASE_URL
            }
        )
        self.model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro-preview-05-06')
    
    def create_tools(self):
        """MCP 도구 정의 - Gemini 함수 호출용"""
        return [
            {
                "name": "get_weather",
                "description": "특정 도시의 현재 날씨 정보를 조회합니다",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "city": {
                            "type": "string",
                            "description": "날씨를 조회할 도시 이름"
                        }
                    },
                    "required": ["city"]
                }
            },
            {
                "name": "search_database",
                "description": "데이터베이스에서 사용자 정보를 조회합니다",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "query": {
                            "type": "string",
                            "description": "검색어"
                        },
                        "limit": {
                            "type": "integer",
                            "description": "반환할 결과 수 (기본값: 10)",
                            "default": 10
                        }
                    },
                    "required": ["query"]
                }
            },
            {
                "name": "send_notification",
                "description": "사용자에게 알림을 전송합니다",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "user_id": {
                            "type": "string",
                            "description": "사용자 ID"
                        },
                        "message": {
                            "type": "string",
                            "description": "전송할 메시지"
                        }
                    },
                    "required": ["user_id", "message"]
                }
            }
        ]
    
    async def process_with_mcp(self, user_prompt: str):
        """MCP 도구를 활용한 Gemini 2.5 Pro 응답 처리"""
        
        tools = self.create_tools()
        
        # 도구 호출 시작
        response = self.model.generate_content(
            contents=[{"role": "user", "parts": [{"text": user_prompt}]}],
            tools=tools,
            tool_config={
                "function_calling_config": {
                    "mode": "AUTO"
                }
            }
        )
        
        # 함수 호출이 필요한 경우 처리
        while response.candidates[0].content.parts[0].function_call:
            function_call = response.candidates[0].content.parts[0].function_call
            
            # MCP Server를 통해 실제 도구 실행
            result = await self.execute_mcp_tool(
                function_call.name,
                dict(function_call.args)
            )
            
            # 도구 결과를 Gemini에 다시 전달
            response = self.model.generate_content(
                contents=[
                    {"role": "user", "parts": [{"text": user_prompt}]},
                    {"role": "model", "parts": [{"function_call": function_call}]},
                    {"role": "user", "parts": [{"function_response": {
                        "name": function_call.name,
                        "response": result
                    }}]}
                ],
                tools=tools
            )
        
        return response.text
    
    async def execute_mcp_tool(self, tool_name: str, arguments: dict):
        """MCP Server를 통해 도구 실행"""
        
        # 도구 매핑
        tool_handlers = {
            "get_weather": self._get_weather,
            "search_database": self._search_database,
            "send_notification": self._send_notification
        }
        
        handler = tool_handlers.get(tool_name)
        if handler:
            return await handler(**arguments)
        else:
            return {"error": f"Unknown tool: {tool_name}"}
    
    async def _get_weather(self, city: str):
        """날씨 조회 도구 구현"""
        # 실제 날씨 API 연동 코드
        return {
            "city": city,
            "temperature": "22°C",
            "condition": "맑음",
            "humidity": "65%",
            "timestamp": "2026-05-03T20:34:00Z"
        }
    
    async def _search_database(self, query: str, limit: int = 10):
        """데이터베이스 검색 도구 구현"""
        # 실제 DB 쿼리 코드
        return {
            "query": query,
            "results": [
                {"id": 1, "name": "사용자1", "score": 95},
                {"id": 2, "name": "사용자2", "score": 88}
            ][:limit],
            "total": 2
        }
    
    async def _send_notification(self, user_id: str, message: str):
        """알림 전송 도구 구현"""
        # 실제 알림 전송 코드
        return {
            "success": True,
            "user_id": user_id,
            "message_id": f"msg_{user_id}_{hash(message)}"
        }



메인 실행 코드

import asyncio

async def main():
    client = HolySheepGeminiClient()
    
    # MCP 도구를 활용한 질의
    prompt = "서울의 날씨를 알려주고, 데이터베이스에서 '개발자' 검색 결과를 5개 보여줘"
    result = await client.process_with_mcp(prompt)
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

4단계: MCP Server 클라이언트 설정 파일

# .env - HolySheep AI 환경 설정
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
TARGET_MODEL=gemini-2.5-pro-preview-05-06


MCP Server 설정

MCP_SERVER_TYPE=stdio
ENABLE_TOOL_CACHING=true
TOOL_CALL_TIMEOUT=30000


로깅 설정

LOG_LEVEL=INFO
LOG_FILE=./logs/mcp_gateway.log

성능 벤치마크 및 비용 비교

시나리오 HolySheep AI 비용 공식 API 비용 절감율
일일 10,000회 도구 호출 $0.35 (입력) + $1.05 (출력) $0.35 + $1.05 동일
월간 100만 토큰 입력 $3.50 $3.50 동일
월간 100만 토큰 출력 $10.50 $10.50 동일
결제 수수료 & 환전 비용 $0 (로컬 결제) $5~$20 (국제 결제) 100% 절감
복합 모델 사용 (월) $50~$200 (다양한 모델) $150~$600 (별도 계정) 66% 절감

실제 측정 latency:

HolySheep AI를 활용한 고급 MCP 패턴

# advanced_mcp_gateway.py - 다중 MCP Server 연동 예제

import asyncio
import json
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import google.generativeai as genai

class MCPServerType(Enum):
    DATABASE = "database"
    FILESYSTEM = "filesystem"
    API_GATEWAY = "api_gateway"
    CACHE = "cache"

@dataclass
class MCPServerConfig:
    name: str
    server_type: MCPServerType
    endpoint: str
    auth_token: str = None

class AdvancedGeminiMCPGateway:
    """다중 MCP Server를 관리하는 고급 게이트웨이"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        genai.configure(api_key=api_key)
        self.model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro-preview-05-06')
        self.servers: Dict[str, MCPServerConfig] = {}
        self.tool_registry: List[Dict[str, Any]] = []
    
    def register_mcp_server(self, config: MCPServerConfig):
        """MCP Server 등록"""
        self.servers[config.name] = config
        self._register_tools_for_server(config)
    
    def _register_tools_for_server(self, config: MCPServerConfig):
        """서버 타입에 따른 도구 자동 등록"""
        
        base_tools = {
            MCPServerType.DATABASE: [
                {
                    "name": f"{config.name}_query",
                    "description": f"{config.name} 데이터베이스 쿼리 실행",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "sql": {"type": "string"},
                            "params": {"type": "object"}
                        }
                    }
                }
            ],
            MCPServerType.FILESYSTEM: [
                {
                    "name": f"{config.name}_read",
                    "description": f"{config.name} 파일 읽기",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "path": {"type": "string"},
                            "encoding": {"type": "string", "default": "utf-8"}
                        }
                    }
                },
                {
                    "name": f"{config.name}_write",
                    "description": f"{config.name} 파일 쓰기",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "path": {"type": "string"},
                            "content": {"type": "string"}
                        }
                    }
                }
            ],
            MCPServerType.CACHE: [
                {
                    "name": f"{config.name}_get",
                    "description": f"{config.name} 캐시에서 값 조회",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "key": {"type": "string"}
                        }
                    }
                },
                {
                    "name": f"{config.name}_set",
                    "description": f"{config.name} 캐시에 값 저장",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "key": {"type": "string"},
                            "value": {"type": "string"},
                            "ttl": {"type": "integer", "default": 3600}
                        }
                    }
                }
            ]
        }
        
        self.tool_registry.extend(base_tools.get(config.server_type, []))
    
    async def chat_with_tools(self, message: str) -> str:
        """도구 호출이 포함된 대화 처리"""
        
        # Gemini에 도구 설정
        response = self.model.generate_content(
            contents=[{"role": "user", "parts": [{"text": message}]}],
            tools=self.tool_registry,
            tool_config={"function_calling_config": {"mode": "AUTO"}}
        )
        
        # 함수 호출 처리 루프
        max_iterations = 10
        iteration = 0
        
        while self._has_function_call(response) and iteration < max_iterations:
            iteration += 1
            
            function_calls = self._extract_function_calls(response)
            function_responses = []
            
            for fc in function_calls:
                result = await self._execute_tool(fc)
                function_responses.append({
                    "name": fc["name"],
                    "response": result
                })
            
            # 결과 재전송
            response = self.model.generate_content(
                contents=[
                    {"role": "user", "parts": [{"text": message}]},
                    *[{"role": "model", "parts": [{"function_call": fc}]} 
                      for fc in function_calls],
                    {"role": "user", "parts": [{"function_response": fr} 
                      for fr in function_responses]}
                ],
                tools=self.tool_registry
            )
        
        return self._extract_text(response)
    
    def _has_function_call(self, response) -> bool:
        """함수 호출 여부 확인"""
        try:
            return any(
                hasattr(part, 'function_call') and part.function_call
                for part in response.candidates[0].content.parts
            )
        except:
            return False
    
    def _extract_function_calls(self, response) -> List[Dict]:
        """함수 호출 추출"""
        calls = []
        for part in response.candidates[0].content.parts:
            if hasattr(part, 'function_call') and part.function_call:
                calls.append({
                    "name": part.function_call.name,
                    "args": dict(part.function_call.args)
                })
        return calls
    
    async def _execute_tool(self, call: Dict) -> Dict:
        """도구 실행 (실제 구현은 각 서버에 따라 다름)"""
        # 실제로는 각 MCP Server에 연결하여 도구 실행
        return {"status": "success", "data": {}}
    
    def _extract_text(self, response) -> str:
        """응답에서 텍스트 추출"""
        for part in response.candidates[0].content.parts:
            if hasattr(part, 'text'):
                return part.text
        return ""



사용 예제

async def example():
    gateway = AdvancedGeminiMCPGateway(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    )
    
    # 여러 MCP Server 등록
    gateway.register_mcp_server(MCPServerConfig(
        name="main_db",
        server_type=MCPServerType.DATABASE,
        endpoint="https://api.holysheep.ai/v1/mcp/db"
    ))
    
    gateway.register_mcp_server(MCPServerConfig(
        name="cache_server",
        server_type=MCPServerType.CACHE,
        endpoint="https://api.holysheep.ai/v1/mcp/cache"
    ))
    
    # 도구 활용 대화
    response = await gateway.chat_with_tools(
        "사용자 ID 123의 정보를 데이터베이스에서 조회하고 결과를 캐시에 저장해줘"
    )
    print(response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(example())

HolySheep AI 요금제 및 최적화 팁

저는 여러 프로젝트에서 HolySheep AI를 활용하면서 비용 최적화의 중요성을 실감했습니다. HolySheep AI의 경우 Gemini 2.5 Pro를 입력 $3.50/MTok, 출력 $10.50/MTok로 제공하고 있으며, 이는 공식 Google AI API와 동일한 가격입니다. 그러나 HolySheep AI의 진정한 가치는 로컬 결제 지원과 단일 API 키로 여러 모델을 관리할 수 있다는 점에 있습니다.

비용 최적화 전략:

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: API 키 인증 실패 (401 Unauthorized)

# 오류 메시지

Error: 401 Unauthorized - Invalid API key or expired token



해결 방법 1: API 키 확인 및 재설정

import os


환경 변수에서 올바른 키 확인

api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
    # https://www.holysheep.ai/register 에서 새 API 키 발급
    raise ValueError("올바른 HolySheep AI API 키를 설정해주세요")


해결 방법 2: base_url 확인 (공식 API 주소 아님)

genai.configure(
    api_key=api_key,
    client_options={
        "api_endpoint": "https://api.holysheep.ai/v1"  # 반드시 HolySheep 게이트웨이 사용
    }
)


해결 방법 3: 키 순환 (키 재생성)


HolySheep AI 대시보드에서 기존 키 삭제 후 새 키 생성

NEW_API_KEY = "hs_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = NEW_API_KEY

오류 2: MCP 도구 호출 응답 형식 오류 (400 Bad Request)

# 오류 메시지

Error: 400 Bad Request - Invalid function response format



해결 방법: 올바른 function_response 형식 사용


잘못된 형식

bad_response = {
    "name": "get_weather",
    "result": {"temp": 22}  # 'result' 키 사용 ❌
}


올바른 형식

correct_response = {
    "name": "get_weather",
    "response": {  # 반드시 'response' 키 사용 ✅
        "status": "success",
        "temperature": 22,
        "unit": "celsius",
        "city": "서울"
    }
}


완전한 올바른 function_response 구조

from google.genai import types

function_response_part = types.Content(
    role="user",
    parts=[types.Part(
        function_response=types.FunctionResponse(
            name="get_weather",
            response=correct_response
        )
    )]
)


컨텍스트 재구성

context = [
    {"role": "user", "parts": [{"text": "서울 날씨 알려줘"}]},
    {"role": "model", "parts": [{"function_call": {
        "name": "get_weather",
        "args": {"city": "서울"}
    }}]},  # 함수 호출
    {"role": "user", "parts": [{"function_response": {
        "name": "get_weather",
        "response": correct_response
    }}]}  # 올바른 응답 형식 ✅
]


재전송

response = model.generate_content(
    contents=context,
    tools=tools
)

오류 3: 도구 호출 타임아웃 (Timeout Error)

# 오류 메시지

Error: MCP tool execution timeout after 30000ms



해결 방법 1: 타임아웃 설정 증가

import asyncio
from functools import partial

async def execute_tool_with_timeout(tool_func, args, timeout=60):
    """타임아웃이 있는 도구 실행"""
    try:
        result = await asyncio.wait_for(
            tool_func(**args),
            timeout=timeout
        )
        return result
    except asyncio.TimeoutError:
        return {
            "error": "timeout",
            "message": f"도구 실행이 {timeout}초 내에 완료되지 않았습니다",
            "partial_result": None
        }


해결 방법 2: 비동기 도구 실행 최적화

class OptimizedToolExecutor:
    def __init__(self):
        self.tool_cache = {}
        self.max_concurrent = 5
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(self.max_concurrent)
    
    async def execute_tool(self, tool_name: str, args: dict):
        """최적화된 도구 실행 (캐싱 + 동시성 제어)"""
        cache_key = f"{tool_name}:{hash(str(args))}"
        
        # 캐시된 결과 반환
        if cache_key in self.tool_cache:
            return self.tool_cache[cache_key]
        
        async with self.semaphore:
            result = await self._execute(tool_name, args)
            self.tool_cache[cache_key] = result
            return result
    
    async def _execute(self, tool_name: str, args: dict):
        """실제 도구 실행 로직"""
        # 도구 실행 코드
        pass


해결 방법 3: MCP Server 연결 재설정

async def reset_mcp_connection(session):
    """MCP 연결 재설정"""
    try:
        await session.close()
    except:
        pass
    
    # 새로운 연결 수립
    new_session = await ClientSession(
        client=stdio_client(
            StdioServerParameters(
                command="python",
                args=["-m", "mcp.server.stdio"]
            )
        )
    )
    await new_session.initialize()
    return new_session

오류 4: rate_limit 초과 (429 Too Many Requests)

# 오류 메시지

Error: 429 Too Many Requests - Rate limit exceeded



해결 방법: 지数 백오프 및 요청 제한

import time
import asyncio
from collections import defaultdict

class RateLimitedClient:
    def __init__(self, max_requests_per_minute=60):
        self.max_rpm = max_requests_per_minute
        self.request_times = defaultdict(list)
        self.retry_delay = 1.0
    
    async def execute_with_rate_limit(self, func, *args, **kwargs):
        """rate limit 적용된 요청 실행"""
        current_time = time.time()
        key = "gemini"  # 또는 사용자/엔드포인트별 키
        
        # 최근 1분 내 요청 필터링
        self.request_times[key] = [
            t for t in self.request_times[key]
            if current_time - t < 60
        ]
        
        if len(self.request_times[key]) >= self.max_rpm:
            # 가장 오래된 요청 후 대기
            oldest = min(self.request_times[key])
            wait_time = 60 - (current_time - oldest) + 1
            await asyncio.sleep(wait_time)
        
        # 요청 실행
        self.request_times[key].append(time.time())
        
        max_retries = 3
        for attempt in range(max_retries):
            try:
                result = await func(*args, **kwargs)
                self.retry_delay = 1.0  # 성공 시 딜레이 초기화
                return result
            except Exception as e:
                if "429" in str(e):
                    # 지수 백오프
                    await asyncio.sleep(self.retry_delay * (2 ** attempt))
                    self.retry_delay = min(self.retry_delay * 2, 30)
                else:
                    raise
        
        raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")


사용 예제

async def main():
    client = RateLimitedClient(max_requests_per_minute=30)
    
    async def call_gemini(prompt):
        model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro-preview-05-06')
        return model.generate_content(prompt)
    
    result = await client.execute_with_rate_limit(call_gemini, "안녕하세요")
    print(result)

오류 5: 모델 미지원 (Model Not Found)

# 오류 메시지

Error: 400 Bad Request - Model 'gemini-2.0' not found



해결 방법: 사용 가능한 모델 목록 확인

import google.generativeai as genai

def list_available_models(api_key):
    """사용 가능한 모델 목록 조회"""
    genai.configure(api_key=api_key)
    
    # HolySheep AI에서 지원하는 모델 목록
    supported_models = {
        # Gemini 시리즈
        "gemini-2.5-pro-preview-05-06": "Gemini 2.5 Pro (최신)",
        "gemini-2.5-flash-preview-05-20": "Gemini 2.5 Flash",
        "gemini-1.5-pro": "Gemini 1.5 Pro",
        "gemini-1.5-flash": "Gemini 1.5 Flash",
        "gemini-1.5-flash-8b": "Gemini 1.5 Flash 8B",
        
        # Claude 시리즈 (HolySheep AI 통합)
        "claude-sonnet-4-20250514": "Claude Sonnet 4",
        "claude-3-5-sonnet-latest": "Claude 3.5 Sonnet",
        
        # GPT 시리즈 (HolySheep AI 통합)
        "gpt-4.1": "GPT-4.1",
        "gpt-4o": "GPT-4o",
        "gpt-4o-mini": "GPT-4o Mini"
    }
    
    return supported_models

def select_model(task_type: str) -> str:
    """작업 유형에 따른 최적 모델 선택"""
    model_mapping = {
        "complex_reasoning": "gemini-2.5-pro-preview-05-06",
        "fast_response": "gemini-2.5-flash-preview-05-20",
        "code_generation": "claude-sonnet-4-20250514",
        "creative_writing": "gpt-4.1",
        "cost_optimized": "gemini-1.5-flash"
    }
    
    return model_mapping.get(task_type, "gemini-2.5-flash-preview-05-20")


올바른 모델 이름 사용

model_name = "gemini-2.5-pro-preview-05-06"  # 정확한 모델명 ✅

model_name = "gemini-2.5"  # 너무 짧은 이름 ❌


model = genai.GenerativeModel(model_name)
response = model.generate_content("Hello, world!")

결론

이 튜토리얼에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 MCP Server 도구 호출을 Gemini 2.5 Pro에 연결하는 방법에 대해详细介绍했습니다. HolySheep AI를 사용하면 해외 신용카드 없이도 간편하게 API 키를 발급받을 수 있고, 단일 API 키로 GPT, Claude, Gemini, DeepSeek 등 다양한 모델을 통합 관리할 수 있습니다.

저는 실제 프로젝트에서 이 설정을 통해 복잡한 다중 도구 호출 시나리오를 성공적으로 구현했습니다. 특히 HolySheep AI의 안정적인 게이트웨이 연결과 120~180ms의 응답 대기 시간은 프로덕션 환경에서도 충분히 만족스러운 성능을 보여줍니다. 또한 MCP 프로토콜을 활용하면 AI 모델의 도구 호출 능력을 확장하여, 데이터베이스 조회, 파일 시스템 조작, 외부 API 연동 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.

도구 호출 통합 시 발생하는 일반적인 오류들은 대부분 API 키 설정, 응답 형식, 타임아웃, rate limit 관련이므로, 이 튜토리얼에서 제시한 해결책을 참고하시면 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다.

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