Agentset MCP 서버

“Agentset” MCP 서버가 하는 일은 무엇인가요?

Agentset MCP(Model Context Protocol) 서버는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 에이전트 기능을 쉽게 구현할 수 있도록 설계된 오픈소스 플랫폼입니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트는 외부 데이터 소스, API, 서비스와 연결되어 지능적인 문서 기반 애플리케이션 개발이 간편해집니다. AI 클라이언트와 컨텍스트가 풍부한 리소스 간의 브릿지 역할을 하여, 동적 문서 검색, 효율적 데이터 관리, 맞춤형 워크플로우 통합 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 AI와 실제 데이터를 결합하여 생산성과 유연성이 뛰어난 컨텍스트 인식 솔루션을 쉽고 효과적으로 구축할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 명확히 명시된 리소스(MCP Resources)가 없습니다.

도구 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일(예: server.py 없음 또는 README에 도구 목록 없음)에 명시된 도구가 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Retrieval-Augmented Generation(RAG): AI가 생성한 응답에 문서나 외부 소스에서 가져온 컨텍스트를 결합하여 더욱 연관성 있고 정확한 결과를 빠르게 생성할 수 있습니다.
• 문서 기반 애플리케이션 개발: 대규모 문서 집합을 접근, 관리, 추론하는 지능형 앱 개발을 간소화합니다.
• API 및 데이터 소스 통합: AI 클라이언트와 API 또는 데이터베이스 사이의 브릿지 역할을 하여 다양한 데이터 접근을 가능하게 하고, 더욱 풍부하고 역동적인 AI 상호작용을 지원합니다.
• 맞춤형 워크플로우 자동화: 조직 맞춤형 데이터와 프로세스를 AI 기반 자동화로 통합하여 개발자 워크플로우를 향상시킵니다.
• 안전한 컨텍스트 공유: API 키 및 네임스페이스 ID와 같은 자격 증명을 환경 변수로 안전하게 관리할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Agentset API 키와 네임스페이스 ID를 준비하세요.

3. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.

4. Agentset MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

6. Windsurf 인터페이스에서 MCP 서버 연결을 확인하여 설치가 정상적으로 되었는지 검증하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Agentset API 키와 네임스페이스 ID를 준비하세요.

3. Claude 설정 파일을 찾으세요.

4. 다음의 JSON 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
         }
       }
     }
   }
   

5. 저장 후 Claude를 재시작하세요.

6. Claude의 관리자 도구에서 MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.

2. Agentset API 키와 네임스페이스 ID를 확보하세요.

3. Cursor 설정 파일을 수정하세요.

4. 아래 코드를 mcpServers 섹션에 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

6. 연결이 정상적으로 활성화되었는지 테스트하세요.

Cline

1. Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.

2. Agentset API 키와 네임스페이스 ID를 안전하게 보관하세요.

3. Cline 설정 파일을 여세요.

4. 아래와 같이 Agentset MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

6. Cline 시스템 패널에서 연결 상태를 확인하세요.

API 키 보안 관련 참고:
AGENTSET_API_KEY 및 AGENTSET_NAMESPACE_ID와 같은 민감한 정보는 항상 환경 변수로 관리하세요.
예시:

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}

Flow에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다.
“MCP-name"은 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

종합 의견

Agentset MCP 서버 저장소는 개요, 설치 방법, 보안 안내 등은 명확하게 제공되지만, 프롬프트, 리소스, 도구와 관련된 세부 문서는 부족합니다. 애플리케이션 구축에는 무난하나, 기능 및 사용 투명성은 제한적입니다.

MCP 점수

위 표를 종합하면, Agentset MCP 서버의 MCP 준비도는 현재 4/10점입니다. 기초적인 설치와 기반은 탄탄하나, 프롬프트, 도구, 리소스 등 명시적 기능 노출과 문서가 부족하여, MCP의 완전한 활용 및 평가에는 한계가 있습니다.