
MSSQL MCP 서버
MSSQL MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 연결하여, 고급 데이터 작업, 비즈니스 인텔리전스, 워크플로우 자동화를 AI 플로우 안에서 직접 수행할 수 있게 해줍니다. 쿼리 실행, 스키마 관리, 비즈니스 인사이트 생성 등을 매끄럽게 처리...
AgentQL MCP 서버는 강력한 프롬프트 기반 웹 데이터 추출 기능을 AI 중심 개발 및 자동화 워크플로우에 제공합니다.
AgentQL MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, AgentQL의 고급 데이터 추출 능력을 AI 기반 개발 워크플로우에 통합하도록 설계되었습니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 웹 데이터를 연결하는 다리 역할을 하여, 맞춤형 프롬프트를 사용해 웹 페이지에서 구조화된 정보를 손쉽게 추출할 수 있게 합니다. 이를 통해 개발자와 AI 클라이언트는 웹 데이터 추출, 컨텍스트 수집, 구조화 정보 획득 등의 작업을 자동화하여 후속 애플리케이션이나 워크플로우에 활용할 수 있습니다. AgentQL MCP 서버는 실시간 또는 온디맨드로 외부 웹 기반 데이터셋에 접근해야 하는 상황에서 특히 유용하며, 코딩, 연구, 자동화 환경에서 AI 어시스턴트의 역량과 유연성을 크게 높여줍니다.
저장소에 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.
저장소에 명시적인 리소스가 언급되어 있지 않습니다.
연구를 위한 웹 데이터 추출
연구, 리포팅, 데이터 집계 작업을 가속화하기 위해 웹 페이지에서 표, 리스트, 구조화 정보를 빠르게 추출합니다.
자동화된 콘텐츠 수집
워크플로우에 통합하여, 특정 URL에서 콘텐츠를 자동으로 검색·구조화해 콘텐츠 파이프라인이나 지식 관리 시스템의 일부로 사용할 수 있습니다.
AI 기반 워크플로우 자동화
(Claude, VS Code 등) 도구 내 AI 어시스턴트가 실시간 웹 데이터를 가져와 코딩, 분석, 의사결정 컨텍스트로 활용할 수 있습니다.
폼 및 필드 추출
웹 기반 소스에서 주요 필드나 폼 데이터를 자동 추출해 추가 가공 또는 데이터베이스에 통합할 수 있습니다.
저장소에 Windsurf용 설정 안내가 제공되지 않았습니다.
⌘
+ ,
로 엽니다(계정 설정이 아님).claude_desktop_config.json
파일을 엽니다.mcpServers
딕셔너리 안에 AgentQL MCP 서버를 추가하세요:{
"mcpServers": {
"agentql": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "agentql-mcp"],
"env": {
"AGENTQL_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
참고: 위와 같이 환경 변수를 사용해 API 키를 안전하게 관리하세요.
저장소에 Cursor용 설정 안내가 제공되지 않았습니다.
저장소에 Cline용 설정 안내가 제공되지 않았습니다.
FlowHunt에서 MCP 사용하기
MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:
{
"agentql": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 끝나면 AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 자유롭게 사용할 수 있습니다. 실제 서버 이름과 URL은 반드시 자신의 MCP 서버 정보로 교체하세요.
섹션 | 지원 여부 | 세부 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | 오버뷰 및 기능 설명 |
프롬프트 목록 | ⛔ | 프롬프트 템플릿 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 리소스 섹션 없음 |
도구 목록 | ✅ | extract-web-data 도구 문서화 |
API 키 보안 | ✅ | 환경 변수로 API 접근 필요 |
샘플링 지원(평가에 덜 중요) | ⛔ | 언급 없음 |
AgentQL MCP 서버는 MCP를 통한 웹 데이터 추출에 집중된 도구로, Claude와 VS Code에서 간편하게 설정할 수 있습니다. 문서는 간결하나 프롬프트, 리소스, Roots나 Sampling 등 고급 MCP 기능에 대한 설명이 부족합니다. 그럼에도 실제 동작하는 도구와 명확한 API 키 관리가 강점입니다. 기본 활용성은 높으나, 더 폭넓은 MCP 통합 및 문서 보완이 이루어진다면 더욱 완성도가 높아질 것입니다.
라이선스 있음 | ✅ (MIT) |
---|---|
도구가 최소 1개 있음 | ✅ |
포크 수 | 17 |
스타 수 | 76 |
AgentQL MCP 서버는 AI 어시스턴트 및 도구가 프롬프트 기반 추출을 통해 웹 페이지에서 구조화된 데이터를 가져올 수 있게 해주는 Model Context Protocol 서버로, 연구, 콘텐츠 수집, 워크플로우 자동화에 이상적입니다.
'extract-web-data' 도구를 제공하며, 설명 프롬프트에 따라 지정된 URL에서 구조화된 데이터를 추출하여 목적에 맞는 유연한 웹 데이터 추출을 지원합니다.
FlowHunt 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고, 시스템 MCP 설정 섹션에서 MCP 서버 정보를 입력한 뒤 AI 에이전트에 연결하세요. 제공된 JSON 예시를 참고해 설정하시면 됩니다.
네, AgentQL MCP 서버의 안전한 접근을 위해 환경 변수로 AGENTQL_API_KEY를 반드시 입력해야 합니다.
활용 사례로는 연구를 위한 웹 데이터 추출, 자동화된 콘텐츠 수집, AI 기반 워크플로우 자동화, 폼이나 필드 추출 후 추가 가공 등이 있습니다.
AgentQL MCP 서버를 사용해 구조화된 웹 데이터를 실시간, 온디맨드로 받아 AI 워크플로우를 강화하세요.
MSSQL MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 연결하여, 고급 데이터 작업, 비즈니스 인텔리전스, 워크플로우 자동화를 AI 플로우 안에서 직접 수행할 수 있게 해줍니다. 쿼리 실행, 스키마 관리, 비즈니스 인사이트 생성 등을 매끄럽게 처리...
MCP 데이터베이스 서버는 SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL 등과 같은 인기 있는 데이터베이스에 AI 어시스턴트와 자동화 도구가 안전하게 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있도록 해줍니다. 이는 브리지 역할을 하여, 컨텍스트 인식 워크플로우 및 AI 기반 ...
Qiniu MCP 서버는 AI 어시스턴트와 LLM 클라이언트를 Qiniu Cloud의 스토리지 및 멀티미디어 서비스와 연결합니다. 이를 통해 AI 기반 워크플로우에서 Model Context Protocol(MCP) 인터페이스를 통해 자동화된 파일 관리, 미디어 처리, CDN 작업이 가...