Adfin MCP 서버 통합

“Adfin” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Adfin MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Adfin API를 연결하여 개발자와 비즈니스의 자동화 및 워크플로우 역량을 강화하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 모델과 Adfin의 금융 및 문서 관리 API를 잇는 다리 역할을 하며, AI 클라이언트가 신용 관리 상태 조회, 송장 생성, 파일 관리와 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이러한 통합을 통해 비즈니스 프로세스가 단순화되고, 효율적인 API 상호작용이 가능해지며, 인기 있는 개발 환경 내에서 핵심 Adfin 기능을 도구로 제공하여 AI 어시스턴트의 생산성이 향상됩니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적인 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 설명된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• Adfin API 도구
  서버는 Adfin API 기능을 MCP 도구로 제공합니다. 이를 통해 AI 어시스턴트가 신용 조회, 송장 생성, Adfin API 문서 조회 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

• 파일시스템 도구
  부가 도구로 파일시스템과 상호작용할 수 있어, 예를 들어 로컬 폴더에서 송장을 업로드하는 등 AI 어시스턴트에게 파일 관리 기능을 제공합니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 신용 관리 상태 조회
  실시간으로 고객의 신용 관리 상태를 조회하여 비즈니스의 리스크 관리를 효율화할 수 있습니다.

• 송장 자동 생성
  AI 어시스턴트를 통해 송장을 자동으로 생성·발송하여 수작업 입력을 최소화하고 오류를 줄입니다.

• 일괄 송장 업로드
  폴더에서 여러 PDF 송장을 자동 업로드하여 대량 문서 처리 및 데이터 수집 워크플로우를 지원합니다.

• AI 어시스턴트(예: Claude)와 통합
  AI 모델이 Adfin의 API 도구에 실시간으로 접근할 수 있게 하여, 대화형 인터페이스 내에서 원활한 금융 업무 처리를 가능하게 합니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 별도의 지침이 제공되지 않았습니다.

Claude

1. Claude Desktop을 다운로드 및 설치합니다.

2. Claude를 실행한 뒤, 설정 > 개발자 > 구성 편집으로 이동합니다.

3. 아래와 같이 claude_desktop_config.json에 Adfin MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "Adfin": {
         "command": "<home_path>/.local/bin/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<absolute_path_to_adfin_mcp_folder>",
           "run",
           "main_adfin_mcp.py"
         ],
         "env": {
           "ADFIN_EMAIL": "<email>",
           "ADFIN_PASSWORD": "<password>"
         }
       },
       "filesystem": {
         "command": "<home_path>/.local/bin/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<absolute_path_to_adfin_mcp_folder>",
           "run",
           "filesystem.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Claude Desktop을 재실행합니다.

5. 첫 실행 시 도구가 나타날 때까지 10~20초 정도 기다립니다.

Cursor

Cursor에 대한 별도의 지침이 제공되지 않았습니다.

Cline

Cline에 대한 별도의 지침이 제공되지 않았습니다.

API 키 보안 설정

민감한 인증 정보(ADFIN_EMAIL, ADFIN_PASSWORD 등)는 MCP 서버 설정의 env 필드에 저장하여 하드코딩을 피하세요.

예시:

{
  "mcpServers": {
    "Adfin": {
      "command": "<home_path>/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<absolute_path_to_adfin_mcp_folder>",
        "run",
        "main_adfin_mcp.py"
      ],
      "env": {
        "ADFIN_EMAIL": "<email>",
        "ADFIN_PASSWORD": "<password>"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "Adfin": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “Adfin"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

| 루트 지원 | ⛔ (언급되지 않음) | | 샘플링 지원 | ⛔ (언급되지 않음) |

제공된 정보를 기반으로, Adfin MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Adfin API 간의 실용적인 브릿지 역할을 하며, Claude Desktop에 대한 명확한 설치법과 보안 관행을 안내합니다. 다만, 명시적인 리소스, 프롬프트 템플릿, 루트/샘플링 지원이 문서화되어 있지 않아 완성도는 제한적입니다. 기본적인 통합 요구에는 충분히 부합합니다.

MCP 점수