Phoenix MCP 서버

“Phoenix” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Phoenix MCP (Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스 및 서비스와 연결될 수 있도록 설계되어, 고급 개발 워크플로우를 가능하게 합니다. MCP 표준을 활용하여 Phoenix는 AI 모델과 API, 데이터베이스, 파일 시스템 등 외부 리소스 사이의 브릿지 역할을 합니다. 이를 통해 AI 어시스턴트가 데이터베이스 질의, 파일 관리, API 상호작용 등 다양한 작업을 수행할 수 있어, AI 중심 애플리케이션의 개발, 디버깅, 운영 프로세스를 효율화합니다. Phoenix MCP 서버의 모듈형 설계 덕분에 개발자는 LLM 기반 워크플로우에 리소스와 도구를 손쉽게 노출시킬 수 있으며, 다양한 엔지니어링 작업에서 자동화와 유연성을 높일 수 있습니다.

프롬프트 목록

제공된 파일이나 문서에서 프롬프트 템플릿이 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

제공된 파일이나 문서에서 리소스가 발견되지 않았습니다.

도구 목록

이 MCP 서버의 server.py 또는 해당 진입점에서 도구가 확인되지 않았습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

제공된 파일이나 문서에서 특정 활용 사례가 문서화되거나 참고되지 않았습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 설정 섹션에 Phoenix MCP 서버를 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

예시 JSON:

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 Phoenix MCP 서버 설정을 삽입하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버 연결을 확인하세요.

예시 JSON:

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

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 수정하세요.
3. mcpServers 항목에 Phoenix MCP 서버를 포함시키세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 엔드포인트가 사용 가능한지 테스트하세요.

예시 JSON:

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

Cline

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cline의 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 아래에 Phoenix MCP 서버를 추가하세요.
4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 실행 중인지 확인하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안: 민감한 API 키나 자격 증명은 환경 변수로 저장하세요. 아래와 같이 설정에서 참조할 수 있습니다:

환경 변수 사용 예시 JSON:

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

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "phoenix-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. "phoenix-mcp"를 실제 사용하시는 MCP 서버 이름으로, URL은 MCP 서버 주소로 꼭 변경하세요.

개요

제공된 정보에 따르면, “phoenix-mcp” 저장소에는 프롬프트 템플릿, 리소스, 도구, 또는 사용 사례에 대한 문서가 없습니다. 설치 안내는 일반적이며, 샘플링이나 루트 지원에 대한 근거도 없습니다. MCP 기능 측면에서 저장소는 초기 단계이거나 문서화가 부족한 상태로 보입니다.

MCP 점수

전반적으로, 문서 완성도 및 MCP 기능 기준으로 Phoenix MCP 서버의 평점은 2/10입니다.