Attestable MCP 서버

“Attestable” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Attestable MCP 서버는 원격 인증(Remote Attestation)을 통해 높은 수준의 보안성과 신뢰성을 제공하도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 MCP 클라이언트가, 자신이 상호작용하는 서버가 빌드 및 배포된 그대로 변조되지 않은 코드 위에서 실행되고 있음을 검증할 수 있도록 해줍니다. 이를 위해 기밀 컴퓨팅 및 신뢰 실행 환경(TEE, Trusted Execution Environment)을 활용합니다. 모든 연결이 이루어지기 전에, 서버는 하드웨어 기반 인증서를 생성하고, 코드 무결성의 암호학적 증명(RA-TLS 및 SGX quote 내장 형태)을 제공합니다. 이를 통해 독립적인 검증이 가능하며, 외부 데이터 소스, 서비스 또는 민감한 API와 안전하게 연동할 수 있는 신뢰성 높은 AI 워크플로우 환경을 보장합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 제공되지 않았습니다.

리소스 목록

서버에서 노출되는 MCP 리소스에 대한 정보가 저장소에 없습니다.

툴 목록

서버가 제공하는 툴 또는 실행 가능한 함수(예: 별도의 server.py나 툴 정의 등)에 대한 정보가 저장소에 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 보안 API 게이트웨이: 서버 무결성이 인증되고 검증된 경우에만 AI 에이전트가 민감한 API에 접근할 수 있도록 하여 데이터 보호를 실현합니다.
• 신뢰 데이터 액세스: 데이터를 처리하는 코드가 변조되지 않았음을 증명함으로써, 데이터베이스나 데이터 소스를 안전하게 쿼리할 수 있습니다.
• 컴플라이언스 및 감사: 서버 무결성을 입증하는 검증 가능한 로그와 증거를 제공하여, 데이터 처리 및 취급에 대한 규제 요건을 충족할 수 있습니다.
• 공급망 검증: 다운스트림 사용자 및 파트너에게 서버가 게시된 코드 그대로 실행되고 있음을 보장하여, 변조 위험을 줄입니다.
• 기밀 AI 워크플로우 개발: 인증된 코드만이 민감 정보를 처리 또는 변환할 수 있는, 엔드 투 엔드 기밀 AI 파이프라인을 구축합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js와 Docker를 설치하세요.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. 다음과 같이 Attestable MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 지정한 포트에서 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

Claude

1. Docker가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 MCP 통합 설정을 찾으세요.
3. 아래와 같이 Attestable MCP 서버를 등록하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. AI 에이전트 연결을 테스트하여 설정이 완료되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 Docker를 설치하세요.
2. Cursor의 MCP 서버용 설정 파일을 엽니다.
3. 다음을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Cursor를 재시작하세요.
5. AI 워크플로우에서 Attestable MCP 서버가 정상적으로 검색되는지 확인하세요.

Cline

1. Docker 및 필요한 시스템 종속성을 갖춘 환경을 준비하세요.
2. Cline의 MCP 서버 설정을 수정하세요.
3. 아래를 포함하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 시스템 로그 또는 UI에서 MCP 서버가 정상적으로 등록되었는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

API 키를 안전하게 관리하려면 환경 변수로 설정하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "attestable-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${YOUR_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 툴로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “attestable-mcp"는 실제 MCP 서버명으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

요약

제공된 정보를 기반으로 볼 때, Attestable MCP 서버는 보안과 원격 인증에 매우 특화되어 있으나, 일반적인 MCP 서버에서 기대할 수 있는 프롬프트, 리소스, 툴 등 개발자 친화적 기능은 현재 노출되어 있지 않습니다. 설정 및 보안 측면은 강점이나, 개발자 대상 기능은 제한적입니다.

MCP 점수

저희의 의견:
이 MCP 서버의 점수는 3/10입니다. 컴플라이언스와 신뢰성을 위한 강력한 인증/보안 기능은 가치가 높으나, 프롬프트·리소스·툴 등 일반적인 AI 개발 워크플로우에 널리 쓰일 기능이 부족합니다. LICENSE 파일 부재로 오픈소스 여부도 불분명하나, 원격 인증에 집중하는 점은 높은 신뢰가 필요한 환경에서는 독특하고 유용합니다.