Auth0 MCP 서버 통합

“Auth0” MCP 서버란 무엇인가요?

Auth0 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트가 Auth0에서 제공하는 외부 신원 및 인증 데이터에 연결할 수 있도록 설계되었습니다. Auth0 MCP 서버와 통합함으로써, AI 기반 개발 워크플로우는 사용자 인증 데이터, 권한 부여 정보, 신원 관리 작업에 안전하게 접근할 수 있습니다. 이 설정을 통해 사용자 프로필 조회, 접근 권한 관리, Auth0 API와의 프로그래밍적 인터페이스 등의 작업이 가능합니다. 덕분에 개발자들은 실시간 신원 데이터를 활용하고, 보안 프로세스를 자동화하며, 최신 애플리케이션에서 신원 관리 워크플로우를 간소화하는 AI 기반 도구를 구축할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 저장소 파일이나 문서에서 프롬프트 템플릿이 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

사용 가능한 저장소 파일이나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소 파일이나 문서에 특정 도구(예: server.py, tool registry 등)가 나열되거나 설명되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

사용 가능한 저장소 파일이나 문서에 구체적인 사용 사례가 제공되어 있지 않습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래 JSON 스니펫을 mcpServers 객체에 추가하여 Auth0 MCP 서버를 등록합니다:

   {
     "auth0-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@auth0/auth0-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 설정을 저장한 뒤 Windsurf를 재시작하세요.
5. Auth0 MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

Claude

1. 기기에 Node.js를 설치하세요.
2. Claude 설정 JSON 파일을 엽니다.
3. 아래와 같이 mcpServers 섹션에 Auth0 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "auth0-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@auth0/auth0-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 동작하는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 편집하세요.
3. mcpServers 섹션에 아래 스니펫을 추가하세요:

   {
     "auth0-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@auth0/auth0-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 정상적으로 설정이 완료되었는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js가 없으면 설치하세요.
2. Cline 설정 파일로 이동하세요.
3. mcpServers 객체를 아래와 같이 업데이트하세요:

   {
     "auth0-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@auth0/auth0-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Auth0 MCP 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

API 키는 환경 변수를 사용해 보안성을 높일 수 있습니다. 예시 설정:

{
  "auth0-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@auth0/auth0-mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AUTH0_API_KEY": "${AUTH0_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${AUTH0_API_KEY}"
    }
  }
}

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "auth0-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “auth0-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

예상되는 MCP 관련 정보(프롬프트, 도구, 리소스, 샘플링/루트 지원 등)가 공개 저장소에 누락되었거나 문서화되지 않았습니다. 저장소에는 LICENSE와 설정 정보는 있지만, 상세한 기술적 내용은 부족합니다.

저희의 의견

현재 문서와 저장소 내용을 기준으로 이 MCP 서버는 3/10의 점수를 받습니다. 고수준의 설정 및 라이선스 정보만 제공되며, 프롬프트, 리소스, 도구, 고급 기능 등 핵심 MCP 역량은 문서화되어 있지 않습니다.

MCP 점수