AntV MCP 서버 통합

“AntV” MCP 서버란 무엇인가요?

AntV MCP 서버는 AntV 차트 라이브러리를 활용해 25가지 이상의 시각화 차트를 생성하는 시각화 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 AntV의 강력한 차트 기능 사이에서 다리 역할을 하며, AI 기반 워크플로우에서 차트 시각화를 생성·조작·제공할 수 있도록 지원합니다. 차트 생성을 MCP 도구로 노출함으로써, 동적 데이터 시각화, 인사이트 프레젠테이션, 리포트 생성이 필요한 애플리케이션의 개발 워크플로우를 혁신적으로 개선합니다. 클라이언트는 MCP 인터페이스를 통해 분석, 대시보드, 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서 손쉽게 차트를 요청할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보를 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• 차트 생성 도구
  AntV 차트 시스템을 사용하여 AI 클라이언트가 20가지 이상의 시각화 차트(바, 라인, 파이 등)를 프로그래밍 방식으로 생성할 수 있습니다. 이 도구는 차트 생성을 추상화하여, 사용자가 차트 유형과 데이터를 지정하면 렌더링된 비주얼 결과물을 제공합니다.

MCP 서버 활용 사례

• 자동 데이터 시각화
  개발자는 데이터 파이프라인으로부터 직접 차트를 자동 생성하여 대시보드나 분석 앱에서 신속하고 표준화된 시각 리포팅을 구현할 수 있습니다.
• 비즈니스 인텔리전스 통합
  BI 도구에 차트 생성을 통합해, 사용자와 AI 시스템이 트렌드, 비교, 지표를 즉시 시각화할 수 있습니다.
• 리포트 생성
  자동 생성 리포트에 동적 차트를 삽입해, 이해관계자에게 제공되는 인사이트의 명확성과 임팩트를 향상시킵니다.
• 교육 플랫폼
  학습 플랫폼에서 인터랙티브 시각 자료 및 데이터 기반 일러스트를 생성해 학습 효과를 높일 수 있습니다.
• AI 어시스턴트 시각화 지원
  AI 어시스턴트가 사용자 질의에 차트로 응답할 수 있어, 대화가 더욱 정보성 있고 시각적으로 풍부해집니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 섹션을 찾으세요.
4. 아래 JSON 스니펫을 사용해 AntV MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. Windsurf 대시보드에서 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude의 설정 파일에 접속하세요.
3. mcpServers 키 아래에 AntV MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 서버 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 여세요.
3. AntV MCP 서버 설정을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 도구 팔레트에서 차트 도구 이용 가능 여부를 확인하세요.

Cline

1. 필요한 경우 Node.js를 설치하세요.
2. Cline의 설정 파일을 찾으세요.
3. AntV MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 차트 생성을 요청하여 설정이 정상인지 검증하세요.

API 키 보안 API 키 및 민감한 입력값을 안전하게 관리하려면 환경 변수를 사용하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "antv-chart": {
      "command": "npx",
      "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

“API_KEY"를 실제 환경 변수명으로 교체하세요.

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

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

{
  "antv-chart": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용하며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “antv-chart"는 실제 MCP 서버명으로, URL은 사용자의 MCP 서버 URL로 변경하세요.

요약

의견

AntV MCP 서버는 차트 생성과 시각화에 특화되어 있어, 분석 및 비주얼 중심 워크플로우에 명확한 가치를 제공합니다. 다만, 문서에서 프롬프트 템플릿, 리소스, 샘플링, 루트 지원 등에 대한 세부 정보는 부족합니다. 시각화 중심 개발자에게는 집중도 높은 유용한 도구이지만, 보다 광범위한 MCP 기능은 충분히 제공되지 않습니다.

MCP 점수