aranet4 MCP 서버

“aranet4” MCP 서버는 무엇을 하나요?

aranet4 MCP 서버는 Aranet4 CO2 센서 기기 및 연결된 로컬 데이터베이스를 관리하도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. AI 어시스턴트와 외부 데이터 소스를 연결함으로써, 인근 장치 스캔, 측정 데이터 가져오기 및 저장, 과거 센서 데이터 쿼리와 같은 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다. 자동 업데이트, 지원 구성, 이미지 지원 클라이언트를 위한 데이터 시각화도 지원합니다. 이 서버는 환경 센서 데이터를 LLM 기반 자동화에 쉽게 통합할 수 있도록 개발자 워크플로를 단순화하여, 공기 질 모니터링, 과거 트렌드 추적, 장치 설정 관리를 프로그래밍적으로 쉽게 해줍니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 README에 명시적인 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 또는 README에 명시적인 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

툴 목록

구성 및 유틸리티:

• init_aranet4_config: Aranet4 장치의 지원 구성
• scan_devices: 인근 Bluetooth Aranet4 장치 스캔
• get_configuration_and_db_stats: 현재 config.yaml 및 로컬 SQLite 데이터베이스의 일반 통계 조회
• set_configuration: config.yaml 내 값 설정

과거 데이터 갱신:

• fetch_new_data: 구성된 Aranet4 장치에서 새 데이터를 가져와 로컬 데이터베이스에 저장

과거 데이터 질의:

• get_recent_data: 로컬 데이터베이스에서 최근 데이터 조회(측정 개수 지정 가능)

이 MCP 서버의 활용 예시

• 환경 모니터링: 인근 Aranet4 장치에서 공기 질 및 CO2 데이터를 자동 스캔·수집, 로컬 데이터베이스에 저장해 추가 분석 가능
• 과거 데이터 분석: 과거 센서 측정값을 질의 및 검토하여 시간에 따른 트렌드나 이상치 파악(연구자, 시설 관리자 등 활용)
• 자동 구성: AI 지원 또는 수동 도구로 Aranet4 장치를 빠르게 세팅 및 구성(비전문가도 쉽게 설정)
• 시각화 및 리포트: 이미지 출력 지원 클라이언트에서 최근 측정값의 플롯을 생성 및 시각화하여 해석 및 보고에 용이
• 장치 플릿 관리: 여러 Aranet4 장치를 한 번에 스캔·관리, 중앙 집중식 모니터링 및 구성 가능

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js와 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 서버 클론 및 설정:

   git clone git@github.com:diegobit/aranet4-mcp-server.git
   cd aranet4-mcp-server
   

3. 의존성 설치: uv 또는 pip install . 중 원하는 방법 사용
4. Windsurf 설정 편집: mcpServers 섹션에 aranet4 서버 추가
5. 저장 후 Windsurf 재시작
6. 확인: 장치가 감지되고 데이터 접근이 가능한지 확인

예시 JSON:

"mcpServers": {
  "aranet4": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/aranet4-mcp-server/",
      "run",
      "src/server.py"
    ]
  }
}

참고: API 키 등 민감 정보 보호를 위해 환경 변수를 사용하세요:

"aranet4": {
  "env": {
    "ARANET4_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. 위 1–3 단계를 따르세요.
2. Claude 데스크톱 설정 파일 편집: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 위치
3. 위와 같이 aranet4 서버 추가
4. 저장 후 Claude Desktop 재시작
5. init aranet4로 가이드 설정 실행

Cursor

1. 위 1–3 단계를 따르세요.
2. Cursor 설정 파일 편집: ~/.cursor/mcp.json 위치
3. aranet4 서버 JSON 구성 삽입
4. 저장 후 Cursor 재시작
5. init aranet4로 가이드 설정 실행

Cline

1. 위 1–3 단계를 따르세요.
2. 해당 Cline 설정 파일 편집
3. aranet4 서버 JSON 구성 추가
4. 저장 후 Cline 재시작
5. 인터랙티브 구성 도구로 설정 진행

FlowHunt 흐름에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 흐름에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "aranet4": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트가 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “aranet4"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버에 맞게 변경하세요.

개요

의견

aranet4 MCP 서버는 Aranet4 장치 관리와 환경 센싱에 강력한 유틸리티를 제공하며, 명확한 도구 노출과 좋은 플랫폼 지원을 갖추고 있습니다. 다만, 문서화된 프롬프트 템플릿과 명시적 MCP 리소스 정의, 샘플링·루트와 같은 고급 MCP 기능은 부족합니다. 인기 AI 개발 도구를 위한 실용적이고 상세한 설치 안내는 장점입니다. 도메인 내에서 실용적이고 탄탄한 MCP 구현체라 평가할 수 있습니다.

MCP 점수

평가: 6/10 – 장치별로 훌륭한 유틸리티, 그러나 프롬프트/리소스 문서화와 광범위 MCP 기능은 부족.