v0.2.2 — M11.3 Detection Cache + 부수 patch 4건

요약

M11.3 (Detection Cache + 부수 patch 4건) 의 첫 PyPI publish. v0.2.0 이후 누적 변경 = M11.1 (PR #17, Gemini Batch API + /analyzing dashboard) + M11.2 (PR #19, Batch Spritesheet Modality chat_spritesheet) + M11.3 (PR #20, Detection Cache + patch A/B/C/D-2). 회귀 1252 → 1559 passed + 1 skipped + 57 deselected (+307 신규 테스트, 0 회귀, M11 v0.2.0 baseline 기준).

참고: v0.2.1 은 PyPI 영구 결번. tag 는 push 됐으나 pyproject 미bump → 같은 wheel 빌드 → skip-existing: true silent skip. 자세히 milestones/HISTORY.md "Trusted Publishing 패턴".

M11.3 핵심 — Detection Cache (옵션 B+C)

M11.2 가 도입한 detect_sheet 시트당 3중 호출 (chat_image classify / chat_spritesheet classify / BatchPoller persist) 을 2-층 캐시로 1회 호출로 압축.

• 옵션 B — sprite_meta.animations_json DB cross-sweep cache. 시트가 한번 detect 되면 다음 sweep 부터 store.get_sprite_meta() hit 시 detect 우회
• 옵션 C — BatchManager._detection_cache LRU 메모리 sweep cache (max 1024)
• classify_image_assets(cache, save_sprite_meta) 인자 추가 + 시트 hit 시 sprite_meta 자동 enrich+save
• LIVE 검증: m113_verify (13자산) 24회→14회 (37% 감소), m113_complex (6자산) 16회→8회 (50% 감소)

부수 patch 4건 (동시 fix)

• Patch A — /settings UI modalityOrder + chainAdd 에 chat_spritesheet 추가, ko/en msgid "Spritesheet chain"/"스프라이트시트 체인"
• Patch B — core/analyzer/payload_parser.py _coerce_to_dict helper, list/None 비-dict 입력 graceful unwrap
• Patch C — core/llm/backends/gemini.py batch_embed 가 {"contents":[...]} 단일 dict 로 SDK 호환 (실 API 200 OK 검증)
• Patch D-2 — core/sheet/detect.py FrameSpec.w/h 가 stride_x/y (slot 크기) 사용, grid_detect alpha-tight bound 한계 회피

회귀 및 의존성

• +30 신규 테스트 (1528 → 1559 passed + 1 skipped + 57 deselected, 0 회귀)
• 신규 의존성 0, 마이그 0, MCP 도구 20 그대로

알려진 한계 (M11.4 candidate)

• D-1: grid_detect alpha-only edge → color-cycling effect 시트 (elemental_cyan 같은 alpha-uniform) 검출 실패
• LLM #3: Gemma 분류 정확도 (inventory item 류가 character 로 분류, palette hex whitelist 위반)

설치

```powershell
pipx install assetcache-mcp
```

또는

```powershell
uv tool install assetcache-mcp
```

자세한 설치/사용 안내는 v0.1.0 release notes 참조.

Trusted Publishing 결과

• workflow run: 26225087198 (~30초)
• PyPI: https://pypi.org/project/assetcache-mcp/0.2.2/

관련 PR

• PR #20 — M11.3 Detection Cache + 부수 patch 4건
• PR #19 — M11.2 Batch Spritesheet Modality (v0.2.0 이후 누적)
• PR #17 — M11.1 Gemini Batch API + /analyzing dashboard (v0.2.0 이후 누적)

🤖 Generated with Claude Code

v0.2.0 — M11 Multi-backend LLM Architecture

M11 (Multi-backend LLM Architecture) + backend cards + 5 fix. semver minor (additive only, breaking 0).

주요 변경

Multi-backend LLM (Phase 0~7)

6 backend wrapper — Ollama + Gemini + Claude + OpenAI + OpenRouter + HuggingFace + modality 별 chain (chat_image / chat_audio / text_embed) + 자동 fallback (transient만, hard 즉시 raise).

• /settings 페이지 backend 카드 (enabled / API key / 모델 / 연결 테스트) + chain ▲/▼ 우선순위 + "체인 저장"
• per-asset backend_image/audio/embed 컬럼 + MCP find_asset.backend_used + 검색 카드 🤖 배지
• 6 default factory 자동 등록 — cfg.backends.<name>.enabled=True 만으로 사용. env fallback (GEMINI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY / HF_TOKEN)

Backend 카드 가격·셋업 안내

각 backend 카드의 <details> block — 가격/셋업 안내 (ko/en) + API key 발급 페이지 direct link.

Gemini default 갱신

gemini-2.5-flash → gemini-3.1-flash-lite (output -40% 비용, 속도 +64%, intelligence +62%).

신규 의존성 4건 (runtime)

• google-genai>=0.1
• anthropic>=0.40
• openai>=1.50
• huggingface_hub>=0.24

설치

```bash
pipx install --upgrade assetcache-mcp

또는

uv tool install --upgrade assetcache-mcp
```

Verification

• pytest -q → 1252 passed + 1 skipped + 53 deselected (v0.1.2 baseline 1079 + 173 신규)
• pytest -m llm_integration 옵트인 (13 케이스 / 5 backend)

알려진 한계 (v0.2.x candidate)

• AnalysisQueue → mark_asset_backends write hook (schema 만 준비)
• registry 재시작 필요 (backend 설정 변경 즉시 반영 X)
• API key 평문 저장 (OS keyring 없음)
• Gemini Batch API (50% 비용, 24h SLO) — 다음 milestone

Full PR #16 · PyPI v0.2.0

v0.1.2 — PyPI 페이지 정직성 patch + classifiers 보강

v0.1.2 — PyPI 페이지 정직성 patch + classifiers 보강

PyPI: https://pypi.org/project/assetcache-mcp/0.1.2/

v0.1.1 PyPI publish 직후 PyPI 페이지·README·docs 점검에서 발견된 stale wording / 거짓 안내 / 누락 일괄 정리 (PR #15).

거짓 안내 제거

• README PyInstaller exe 섹션 제거 — v0.1.0/v0.1.1 GitHub release 에 .exe artifact 0건 첨부 상태였음
• DESIGN.md / docs/MCP_USAGE_GUIDE.md / docs/WEB_UI_GUIDE.md 의 stale 명령어 python -m gah / game-asset-helper → python -m assetcache / assetcache-mcp (Claude Desktop config 에 등록할 명령어라 misleading)

README 외부 사용자 접점 정직성

• "Windows + Mac + Linux 지원" → "현재 Windows 1차 지원 (Mac/Linux 미검증)"
• 런타임 데이터 위치 — "Windows 기준 (Mac/Linux 는 platformdirs)" 명시
• 마일스톤 표에 v0.1.1 yagni-clean 라인 추가
• "1차/2차 배포" jargon → 자연어
• "(M8)/(M10)" 헤더 jargon 제거
• 개발자 절대경로 D:\ClaudeCowork\... → 상대경로 + git clone 안내

docs 약어 갱신

• "GAH" / "Game Asset Helper" 약어 16건 → "AssetCacheMCP" (외부 접점 문서만, milestones/superpowers historical record 는 유지)
• 런타임 데이터 경로 %APPDATA%\GameAssetHelper\ → %APPDATA%\AssetCacheMCP\
• 로그 파일 gah.log → assetcache.log

pyproject.toml classifiers 보강

• Topic :: Games/Entertainment 추가
• Topic :: Multimedia :: Sound/Audio 추가
• (게임/오디오가 핵심 도메인인데 누락돼 있었음)

CLAUDE.md 정리

• §4.5 M10 worktree 안내 제거 (메모리 feedback feedback_no_worktrees 정합)
• §5 트리 헤더 game-asset-helper/ → assetcache-mcp/
• §6 "개발 환경 셋업 (새 PC에서)" — git clone + 상대경로

의도된 stale 유지

• DESIGN.md "M10 이전" / "M8 까지는" / "v0.0.1 GitHub release" — historical 안내
• HANDOFF.md dynamic content — publish 후 갱신 (별도 commit)

배포

• Trusted Publishing (OIDC) 자동 publish 검증 2회째 ✅ — git tag v0.1.2; git push origin v0.1.2 한 줄로 GitHub Actions workflow Publish to PyPI 가 29 초 만에 PyPI publish 완료 (run 26141958223)
• v0.1.1 (32초) 대비 3초 빠름 — 패턴 안정성 확인

회귀

• 1079 passed + 1 skipped + 40 deselected (v0.1.1 baseline 그대로)
• MCP 도구 수 변동 X (20 도구)
• 신규 의존성 0
• 코드 변경 0 (문서/메타데이터만)

업그레이드

• pipx upgrade assetcache-mcp
• uv tool upgrade assetcache-mcp
• pip install --upgrade assetcache-mcp

v0.1.1 → v0.1.2 은 사용 동작 변화 0. PyPI 페이지 / 설치 안내 / docs 만 갱신됨.

설치 / 사용 / 알려진 한계

v0.1.0 release notes 참고 — 설치 방법, Claude Desktop config, Mac / Linux 미검증 한계는 v0.1.2 에서도 동일.

v0.1.1 — yagni-clean patch + Trusted Publishing 첫 자동 publish

v0.1.1 — yagni-clean patch + Trusted Publishing 첫 자동 publish

PyPI: https://pypi.org/project/assetcache-mcp/0.1.1/

주요 변경 (v0.1.0 → v0.1.1)

YAGNI clean (PR #14)

v0.0.1 → v0.1.0 자동 마이그레이션 helper (Phase 1) 를 일괄 제거. v0.0.1 외부 배포가 0 인 상황에서 호환 코드는 불필요 — 유지보수 부담만 누적.

• core/migration.py (detect + MigrationRunner async copy/move + rollback) 삭제
• web/routers/migration.py + templates/_migration_banner.html 삭제
• CLI --migrate=copy|move 옵션 + _run_migration_cli 제거
• config.py 의 legacy_data_dir 제거
• i18n 마이그레이션 msgid 3건 (.po / .mo 정리)
• 마이그레이션 관련 테스트 5 파일 + i18n parametrize 6 케이스 제거 (회귀 -24)

M10 rename 잔존 fix

• mcp/server.py FastMCP server name → assetcache-mcp
• tools/setup_m6_test.py 경로 안내 → AssetCacheMCP
• _pypi_update_banner.html 의 Copy msgid 복원 (banner 에서 여전히 사용)

배포

• Trusted Publishing (OIDC) 첫 자동 publish 검증 ✅ — git tag v0.1.1; git push origin v0.1.1 한 줄로 GitHub Actions workflow Publish to PyPI 가 32 초 만에 PyPI publish 완료 (run 26139260454)
• workflow 는 v0.1.0 시점 PR #12 에서 actions/checkout@v6 + actions/setup-python@v6 로 Node.js 24 호환 갱신됨

회귀

• 1079 passed + 1 skipped + 40 deselected (v0.1.0 시점 1103 에서 -24)
• MCP 도구 수 변동 X (20 도구 그대로)
• 신규 의존성 0

v0.0.1 사용자

v0.0.1 (Game Asset Helper) 사용자가 v0.1.1 부터 처음 install 한 경우, %APPDATA%\GameAssetHelper\ 의 데이터는 자동 이동되지 않는다 (v0.1.1 yagni-clean 으로 마이그레이션 helper 제거). 필요 시:

• %APPDATA%\GameAssetHelper\ 의 library/ 디렉터리를 %APPDATA%\AssetCacheMCP\library/ 로 직접 복사 (또는 옮김). 워처가 부팅 시 풀스캔으로 재인덱싱
• 또는 v0.1.0 install → 배너/CLI 로 마이그레이션 → upgrade v0.1.1 (v0.1.0 wheel 은 PyPI 에 보존됨)

설치 / 사용 / 알려진 한계

v0.1.0 release notes 참고 — 설치 방법 (pipx / uv / pip), Claude Desktop config 갱신 안내, Mac / Linux 미검증 한계는 v0.1.1 에서도 동일.

v0.1.0 — AssetCacheMCP 첫 PyPI release

v0.1.0 — AssetCacheMCP 첫 PyPI release

이전 Game Asset Helper (v0.0.1, GitHub releases 의 단일 exe) 에서 PyPI 1차 배포 + 패키지명 rename 한 v2 의 첫 release.

PyPI: https://pypi.org/project/assetcache-mcp/0.1.0/

설치

권장 — pipx (격리된 venv 자동 관리):

pipx install assetcache-mcp

또는 uv:

uv tool install assetcache-mcp

또는 일반 pip:

pip install assetcache-mcp

설치 후 명령:

• assetcache --tray — 트레이 앱 부팅 (브라우저 자동 진입, http://127.0.0.1:9874)
• assetcache --mcp 또는 assetcache-mcp — MCP stdio 서버 (Claude Desktop config 에서 사용)
• assetcache --version — 버전 확인

이전 v0.0.1 사용자 마이그레이션

v0.0.1 (Game Asset Helper) 의 사용자 데이터는 %APPDATA%\GameAssetHelper\ 에 저장됐다. v0.1.0 부터는 %APPDATA%\AssetCacheMCP\ 로 이동.

자동 마이그레이션 helper 제공:

1. 웹 UI 배너 — assetcache --tray 부팅 시 라이브러리 페이지 상단에 마이그레이션 배너 자동 표시. "Copy" (보존) 또는 "Move" (옮김) 클릭으로 진행. SSE 진행률 + 디스크 공간 검사 + 실패 시 rollback
2. CLI 헤드리스 — assetcache --migrate=copy 또는 --migrate=move 로 GUI 없이 실행

⚠️ Claude Desktop config 의 mcpServers 는 자동 마이그레이션 X — 직접 갱신 필요:

• 이전: python -m gah --mcp
• 신규: python -m assetcache --mcp 또는 assetcache-mcp (콘솔 스크립트)

주요 변경 (v0.0.1 → v0.1.0)

배포 방식

• PyPI 1차 배포 — Windows / Mac / Linux 동시 지원 (단 Mac/Linux 는 v0.1.0 에서 미검증)
• 단일 exe (PyInstaller 308 MB) 는 부속 옵션 — v0.0.1 사용자만 대상

Rename

• 패키지명: game-asset-helper → assetcache-mcp
• CLI: python -m gah → python -m assetcache 또는 assetcache
• 콘솔 스크립트: assetcache (트레이/MCP 통합) + assetcache-mcp (MCP stdio 전용)
• 사용자 데이터 폴더: %APPDATA%\GameAssetHelper\ → %APPDATA%\AssetCacheMCP\

신규 기능

• v0.0.1 자동 데이터 마이그레이션 (배너 + CLI)
• PyPI 신버전 알림 — _pypi_update_banner.html Alpine + 트레이 메뉴 동적, ETag 캐시, 24시간 폴링
• 트레이 동적 메뉴 — _TrayBridge(QObject) + Signal(object) 으로 cross-thread 안전
• pipx / uv / pip 환경 자동 감지 후 사용자에게 적절한 upgrade 명령 추천

누적 (M0~M9 + M10)

• 20 MCP 도구 (M5 의 17 + M6 의 suggest_animation_frames + M7 의 Unity Asset Store import 2 도구)
• ko/en i18n (Babel + .mo) + 다크모드 토글 + Windows autostart
• 1103 자동 테스트 통과 (M0~M9 1046 + M10 +57)

자동 publish (Trusted Publishing)

이후 release 는 tag push 한 줄로 자동 publish:

git tag v0.1.1
git push origin v0.1.1

GitHub Actions workflow (.github/workflows/publish.yml) 가 OIDC trusted publishing 으로 PyPI 인증 (API token 없음).

알려진 한계

• Mac / Linux 미검증 — v0.1.0 은 Windows 10 (Python 3.12) 에서만 검증. PyPI install 흐름은 cross-platform 호환되지만 별도 마일스톤에서 정식 검증
• Claude Desktop config 자동 마이그레이션 X — 위 마이그레이션 섹션 참고
• 마이그레이션 idempotency — .migrated_from_v001 마커 파일로 1회만 동작 (안전 장치). 재실행 필요 시 마커 수동 삭제
• PyPI publish 가 첫 release 는 수동 — 이후 tag push 부터 자동

v0.0.1 — 초기 공개 빌드

🎮 Game Asset Helper v0.0.1 — 초기 공개 빌드

Unity 게임 개발 중 Claude Code 가 보유 에셋(스프라이트, 스프라이트 시트, 사운드)을 자연어로 찾을 수 있게 해 주는 MCP 서버 + Windows 트레이 상주 앱의 첫 공개 빌드입니다.

✨ 핵심 기능

• 자연어 검색 — 의미 / 키워드 / 라벨 / 통일성 / 피드백 / 보조 6채널 하이브리드. 300ms 디바운스로 즉시 결과.
• AI 라벨링 — Ollama Gemma 4 (gemma4:e4b) 가 이미지·오디오를 직접 보고 24 axis 의미 라벨 생성. CLIP zero-shot 이 객관 0-1 점수 추가.
• 통일성 유지 — 한 프로젝트에서 채택한 팩·벤더를 이후 검색에서 우선 추천.
• Unity Asset Store 임포트 — 로컬 .unitypackage 캐시 자동 감지 + 선택적 임포트.
• 시트 분할 + 애니메이션 — 격자 자동 분할 + suggest_animation_frames MCP 도구.
• Claude pick 인터랙션 — Claude 가 후보를 고르면 브라우저에 보라색 카드로 등장, 사용자 클릭 한 번에 채택.
• 웹 UI — FastAPI + HTMX + Alpine.js. 라이브러리 / 팩 / 라벨 / 설정 페이지.
• 한국어 / 영어 i18n + 다크모드 + Windows 자동 시작.
• MCP 20 도구 — Claude Code 와 직결.

💻 시스템 요구사항

• OS: Windows 10 / 11 (64-bit)
• 디스크: 약 4~5 GB 여유 공간
  • GameAssetHelper.exe ≈ 308 MB
  • CLIP 모델 가중치 ≈ 600 MB (첫 부팅 시 자동 다운로드)
  • Ollama 모델 ≈ 3.3 GB (gemma4:e4b 3 GB + nomic-embed-text 270 MB)
• 메모리: 8 GB RAM 이상 권장
• GPU (선택): NVIDIA GPU 가 있으면 PyTorch 가 자동 활용 (CUDA), 없어도 CPU 로 동작
• 외부 의존: Ollama (아래 1단계 참고)

---

🚀 설치 (3단계)

1단계 — Ollama 설치 + 모델 다운로드

1.1 https://ollama.com/download/windows 에서 OllamaSetup.exe 다운로드 → 실행 → 설치 마법사 따라 진행.

1.2 설치 후 Ollama 가 시스템 트레이에 라마 🦙 아이콘으로 자동 상주합니다. (없으면 시작 메뉴에서 "Ollama" 실행)

1.3 PowerShell 또는 명령 프롬프트를 열고 두 개의 모델을 pull:

ollama pull gemma4:e4b

ollama pull nomic-embed-text

다운로드 크기 합계 약 3.3 GB. 회선에 따라 5~30분.

1.4 (선택) 설치 확인:

ollama list

gemma4:e4b 와 nomic-embed-text 두 모델이 보이면 성공.

💡 참고: Ollama 가 보통 http://127.0.0.1:11434 에서 자동 서비스됩니다. GAH 가 같은 주소를 기본값으로 씁니다 (변경하려면 /settings).

2단계 — Game Asset Helper 다운로드 + 실행

2.1 이 페이지 아래 Assets 섹션에서 GameAssetHelper.exe 다운로드 (308 MB).

2.2 ⚠️ Windows SmartScreen 경고 회피 — 코드 서명 인증서가 아직 적용되지 않아 처음 실행 시 "Windows에서 PC 보호" 경고가 뜰 수 있습니다. 둘 중 하나로 해결:

• 방법 A (권장): 다운로드한 파일에 마우스 오른쪽 클릭 → 속성 → 하단 "차단 해제" 체크 → 적용
• 방법 B: 첫 실행 시 경고 창에서 "추가 정보" → "실행" 클릭

2.3 GameAssetHelper.exe 더블 클릭. 다음 두 가지가 일어납니다:

• 시스템 트레이에 GAH 아이콘 등장
• 기본 브라우저에서 http://127.0.0.1:9874/library 자동 열림

2.4 첫 실행 시 CLIP 모델 가중치 (600 MB) 가 %APPDATA%\GameAssetHelper\cache\clip\ 로 자동 다운로드됩니다. **12분 소요**. 진행 상황은 트레이 메뉴 또는 로그 (%APPDATA%\GameAssetHelper\logs\gah.log) 에서 확인 가능합니다.

3단계 — 에셋 팩 추가 + 검색

3.1 탐색기에서 %APPDATA%\GameAssetHelper\library\ 폴더 열기 (주소창에 그대로 붙여넣기).

3.2 에셋 팩 폴더를 통째로 드롭. 예:

library\
  my-character-pack\
    sprites\
      idle.png
      run.png
    sounds\
      jump.wav
  pixel-explosion-fx\
    ...

3.3 자동 인덱싱 시작 (Pillow 기술 특성 → Ollama 라벨링 → CLIP 점수). 큰 팩은 분 단위 소요.

3.4 웹 UI (http://127.0.0.1:9874/library) 에서 자연어 검색 시도:

• "주황색 폭발 이펙트"
• "픽셀 아트 횃불"
• "8비트 사운드 점프"

---

🤖 Claude Code (또는 Claude Desktop) 연동 (MCP)

GAH 의 진짜 가치는 Claude 가 직접 에셋을 검색·추천하는 것입니다.

A Claude Desktop 설정 파일 열기:

• 경로: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• 또는 Claude Desktop 메뉴 → Developer → Edit Config
• 파일이 없으면 새로 만들기

B mcpServers 항목에 GAH 추가 (이미 다른 mcpServers 가 있으면 그 안에 항목 추가):

{
  "mcpServers": {
    "game-asset-helper": {
      "command": "C:\\Users\\<사용자명>\\Downloads\\GameAssetHelper.exe",
      "args": ["--mcp"]
    }
  }
}

⚠️ command 경로는 본인이 GameAssetHelper.exe 를 저장한 실제 위치로 바꾸세요. 경로 구분자는 \\ (이중 역슬래시).

C Claude Desktop 완전 종료 후 재시작.

D 새 대화에서 다음과 같이 사용해 보세요:

자연어 요청	Claude 가 호출하는 MCP 도구
"캐릭터 점프 사운드 찾아 줘"	find_asset
"이 폭발 이펙트랑 어울리는 팩 추천해 줘"	suggest_packs
"이 스프라이트 시트의 idle 애니메이션 프레임 추려 줘"	suggest_animation_frames
(후보가 여러 개일 때)	request_user_pick → 브라우저에 보라색 카드

자세한 MCP 20 도구 사용법은 docs/MCP_USAGE_GUIDE.md.

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⚙️ 트레이 메뉴 / 설정

시스템 트레이 GAH 아이콘 우클릭

• 메인 창 열기 — 브라우저에 라이브러리 페이지
• 윈도 시작 시 자동 실행 — 체크하면 부팅 시 GAH 자동 시작 (HKCU\...\Run 등록)
• 종료

웹 UI /settings (http://127.0.0.1:9874/settings)

• 언어 — 한국어 / 영어 / 자동 (브라우저 따라감)
• 테마 — 라이트 / 다크 / 자동 (OS prefers-color-scheme)
• Ollama URL — 기본 http://127.0.0.1:11434. 다른 머신/포트로 바꿀 수 있음
• 모델 변경 — 다른 멀티모달 모델 (예: llava, bakllava) 시도 가능

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🎯 Unity Asset Store 캐시 자동 임포트

이미 Unity Asset Store 에서 받아 둔 .unitypackage 파일이 있다면 자동 감지됩니다:

1. 웹 UI 좌측 사이드바 → Unity 캐시 탭
2. 발견된 .unitypackage 목록에서 "임포트" 버튼 클릭
3. 자동으로 library/<vendor>__<pack>/ 형태로 풀어 인덱싱

기본 캐시 경로: %APPDATA%\Unity\Asset Store-5.x\. 다른 위치는 v2 지원 예정.

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🐛 알려진 한계 / 트러블슈팅

증상	원인 / 해결
SmartScreen 경고	코드 서명 인증서 미적용 (v2 예정). 위 2.2 안내 참고
첫 부팅 시 1~2분 멈춤	CLIP 모델 가중치 다운로드 + Ollama cold-start. 정상 동작
라벨링이 너무 느림	CPU 환경에서 Ollama gemma4:e4b 1 청크 ≈ 36초 (실측). GPU 있으면 5배 이상 빠름
"Connection refused" 로그	Ollama 가 실행되지 않음. 시스템 트레이에 🦙 아이콘 확인
포트 9874 점유	자동으로 9875~9883 중 빈 포트 선택. 실제 사용 포트는 로그에 출력
트레이 아이콘이 안 보임	Windows 시스템 트레이 "숨겨진 아이콘" 패널 (∧ 화살표) 확인
MCP 서버가 Claude 에 안 잡힘	claude_desktop_config.json 의 command 경로 / \\ 이중 역슬래시 확인. Claude Desktop 완전 종료 후 재시작
MSI / NSIS 인스톨러 미제공	v2 예정 (현재 단일 exe 만)
자동 업데이트 미지원	v2 예정 (수동 다운로드만)
추가 언어 (ja / zh)	v2 예정 (현재 ko / en)

문제 발생 시 로그 첨부 부탁드립니다: %APPDATA%\GameAssetHelper\logs\gah.log

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📚 더 보기

• README.md — 프로젝트 전체 안내
• docs/WEB_UI_GUIDE.md — 웹 UI 사용법
• docs/MCP_USAGE_GUIDE.md — MCP 20 도구 사용 예시
• DESIGN.md — 아키텍처

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🤖 빌드: PyInstaller 6.x --onefile --noconsole, Python 3.12, Windows 10