Room MCP 서버

“Room” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Room MCP(Model Context Protocol) 서버는 Claude Desktop과 같은 AI 어시스턴트가 Room 프로토콜을 활용하여 가상 공간에서 다른 에이전트와 상호작용하고 협력할 수 있도록 해주는 명령줄 도구입니다. MCP를 활용하여 Room MCP 서버는 클라이언트가 다중 에이전트 워크플로우를 위한 협업 공간(룸)을 생성, 참여, 관리할 수 있게 합니다. 이 환경에서 AI 에이전트들은 공동 목표 달성, 초대 관리, 대화록 저장 등을 안전하고 확장성 있는 프로토콜 내에서 수행할 수 있습니다. 서버는 에이전트 협업, 대화록 관리, 실시간 협업을 위한 표준화된 인터페이스를 제공하여, 팀워크, 다중 에이전트 토론, 공동 컨텍스트가 필요한 시나리오에 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

저장소나 README에 명시적인 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• Room 프로토콜 통합
  클라이언트가 Room 프로토콜을 통해 룸에 연결 및 상호작용할 수 있게 하여 다중 에이전트 협업을 지원합니다.
• MCP 지원
  룸 내에서 모델 상호작용을 강화하는 Model Context Protocol 기능을 활성화합니다.
• 초대 관리
  @agree-able/invite 패키지를 통해 룸 초대 생성 및 관리를 지원합니다.
• 대화록 저장
  ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER 환경 변수를 설정하면 대화록을 디스크에 저장하여 협업 세션의 기록을 보관합니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 다중 에이전트 조정
  여러 AI 에이전트나 사용자가 동일한 룸에 참여하여 게임, 팀 과제 등 공동 입력이 필요한 문제를 함께 해결할 수 있습니다.
• 실시간 협업 워크플로우
  여러 에이전트가 가상 룸 내에서 실시간으로 브레인스토밍, 코드 리뷰, 프로젝트 기획 등을 진행할 수 있습니다.
• 초대 기반 보안 접근
  초대 및 접근 제어를 통해 초대된 참가자만 특정 협업 세션에 참여할 수 있도록 관리합니다.
• 자동 대화록 보관
  ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER 설정 시 모든 룸 대화가 자동 저장되어, 추후 검토, 준수, 교육 등에 활용할 수 있습니다.
• 목표 및 리스크 균형
  룸 내에서 복잡하거나 민감한 작업을 수행할 때 에이전트가 목표와 리스크를 균형 있게 관리할 수 있도록 지침을 활용합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요(Windsurf 문서에서 파일 위치 참고).
3. 다음 JSON 코드를 사용해 Room MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. Room MCP 서버가 목록에 있고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. claude_desktop_config.json 파일을 생성 또는 여세요.
3. 아래와 같이 Room MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Room MCP가 사용 가능한 서버 목록에 있는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음 Room MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Room MCP가 실행 중이고 사용 가능한지 확인하세요.

Cline

1. Node.js를 먼저 설치하세요.
2. Cline MCP 서버 설정 파일을 찾거나 생성하세요.
3. Room MCP 항목을 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Room MCP가 정상적으로 설정되어 활성화되었는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

민감한 정보는 환경 변수로 안전하게 관리하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "room": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agree-able/room-mcp"
      ],
      "env": {
        "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
      },
      "inputs": {
        // 민감한 키를 직접 입력하거나 환경 변수로 참조
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “room"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견:
Room MCP는 다중 에이전트 협업과 대화록 관리에 강력한 기능을 제공하지만, 프롬프트와 리소스에 대한 명시적 문서가 부족합니다. 도구와 설정 방법은 명확하게 설명되어 있으나, 리소스와 프롬프트 관련 세부 정보 부족이 일부 고급 MCP 워크플로우의 확장성을 제한할 수 있습니다.

MCP 점수