
MCP GraphQL 서버
MCP GraphQL은 GraphQL API 접근을 표준화하는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, 각 쿼리를 AI 어시스턴트와 개발자를 위한 도구로 동적으로 노출합니다. 최소한의 설정으로 원활한 통합, 데이터 조회, 워크플로우 자동화를 실현할 수 있습니다....
GraphQL API를 MCP 도구로 노출하고 FlowHunt에서 AI 에이전트가 데이터 접근, 분석, 백엔드 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다.
Apollo MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 구현체로, GraphQL 작업을 MCP 도구로 노출하도록 설계되었습니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 GraphQL 데이터 소스나 API 간의 다리 역할을 하여, 개발자가 AI 클라이언트를 통해 쿼리, 뮤테이션 등 다양한 작업을 표준화된 프로토콜로 직접 수행할 수 있게 합니다. 이를 통해 데이터베이스 쿼리, 파일 관리, API 상호작용 등 여러 작업을 GraphQL 엔드포인트를 통해 처리할 수 있습니다. Apollo MCP 서버를 사용하면 개발자는 반복 작업을 자동화하고, 다양한 서비스의 데이터를 통합하며, AI 기반 워크플로우로 개발 프로세스를 효율화할 수 있습니다.
제공된 저장소에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 발견되지 않았습니다.
제공된 저장소에서 특정 MCP 리소스에 대한 정보가 발견되지 않았습니다.
Windsurf에 대한 플랫폼별 설정 안내가 발견되지 않았습니다.
Claude에 대한 플랫폼별 설정 안내가 발견되지 않았습니다.
Cursor에 대한 플랫폼별 설정 안내가 발견되지 않았습니다.
Cline에 대한 플랫폼별 설정 안내가 발견되지 않았습니다.
저장소에서 구성 스니펫이 발견되지 않았습니다.
저장소에서 환경 변수를 이용한 API 키 보안에 대한 명확한 지침이나 예시가 발견되지 않았습니다.
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"apollo-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
구성이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있게 됩니다. “apollo-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.
섹션 | 포함 여부 | 세부 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | README에서 개요와 목적 확인 |
프롬프트 목록 | ⛔ | 프롬프트 템플릿 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 명시적 MCP 리소스 없음 |
도구 목록 | ✅ | GraphQL 작업을 MCP 도구로 노출 |
API 키 보안 | ⛔ | 관련 정보 없음 |
샘플링 지원(평가에 중요하지 않음) | ⛔ | 정보 없음 |
제공된 정보를 바탕으로 보면, Apollo MCP 서버는 MCP를 통해 GraphQL API를 노출하는 데 집중된 실용적인 도구입니다. 다만, 공개 저장소의 문서화는 최소화되어 있으며 프롬프트 템플릿, 상세한 설정 안내, 구성 예시가 부족합니다. 라이선스, 도구, 커뮤니티 관심 등은 긍정적이지만, 전반적인 사용성은 추가 문서화가 이루어지면 더 향상될 것입니다.
라이선스 보유 | ✅ MIT |
---|---|
도구 최소 1개 보유 | ✅ (GraphQL 작업) |
포크 수 | 21 |
스타 수 | 125 |
평가:
구성, 프롬프트, 리소스 예시가 부족하지만 견고한 기본과 명확한 라이선스를 갖추고 있으므로, 위 표를 기준으로 일반적인 사용성과 문서화 품질에서 이 MCP 서버는 5/10 점수를 줄 수 있습니다.
Apollo MCP 서버는 AI 클라이언트가 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 GraphQL API에 접근하고 조작할 수 있도록 합니다. AI 에이전트와 GraphQL 엔드포인트를 연결하여 쿼리와 뮤테이션을 실행 가능한 도구로 노출합니다.
주요 사용 사례로는 AI 어시스턴트를 GraphQL API에 연결하여 실시간 데이터 접근, 데이터베이스 작업 자동화, 빠른 프로토타이핑, 데이터 분석, AI 기반 워크플로우를 통한 DevOps 자동화 등이 있습니다.
플로우에 MCP 컴포넌트를 추가한 후, 구성 패널에서 Apollo MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요. 서버 이름과 URL을 지정하면 AI 에이전트가 모든 GraphQL 작업을 도구로 사용할 수 있습니다.
공개 저장소 문서에는 프롬프트 템플릿이나 상세 MCP 리소스가 제공되지 않습니다. 서버는 GraphQL 작업을 직접 노출하는 데 중점을 두고 있습니다.
저장소 문서에는 환경 변수를 이용한 API 키 보안에 대한 명확한 지침이 제공되지 않습니다.
Apollo MCP 서버는 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다.
Apollo MCP 서버는 문서화가 최소화되어 있고 상세 예제가 부족하지만, 명확한 라이선스와 작동하는 도구, 그리고 적당한 커뮤니티 관심(21 포크, 125 스타)을 보유하고 있습니다.
MCP GraphQL은 GraphQL API 접근을 표준화하는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, 각 쿼리를 AI 어시스턴트와 개발자를 위한 도구로 동적으로 노출합니다. 최소한의 설정으로 원활한 통합, 데이터 조회, 워크플로우 자동화를 실현할 수 있습니다....
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