ChessPal MCP 서버

“ChessPal” MCP 서버는 무엇을 하나요?

ChessPal MCP 서버는 Stockfish 체스 엔진의 강력한 기능을 AI 어시스턴트 및 클라이언트에서 사용할 수 있도록 노출하는 전문 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하여 AI 모델과 애플리케이션이 고급 체스 기능(체스 포지션 평가, 수 추천, 게임 분석 등)을 프로그래밍적으로 활용할 수 있게 합니다. 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 개발자는 Stockfish의 체스 분석을 AI 기반 도구, 봇, 교육 플랫폼 등에 손쉽게 통합할 수 있으므로, 복잡한 엔진 직접 관리를 하지 않아도 체스 전문성을 요구하는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 설명된 리소스가 없습니다.

툴 목록

• 루트 문서 및 코드 구조상 구체적인 툴 정보는 직접적으로 나와 있지 않습니다. 맥락상 서버는 MCP를 통해 Stockfish 체스 엔진 기능을 노출하지만, 구체적인 툴 이름이나 메서드는 명시되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 체스 게임 분석
  Stockfish 기반 분석을 체스 애플리케이션에 통합하여 사용자가 자신의 게임을 평가하고, 수를 추천받고, 실수를 이해할 수 있게 합니다.
• AI 체스 봇
  Stockfish의 수 생성 및 평가 도구를 활용해 사용자가 대국하거나 게임을 시뮬레이션할 수 있는 AI 체스 봇을 만듭니다.
• 교육용 체스 플랫폼
  엔진 기능을 활용해 한 수씩 피드백과 전술적 인사이트를 제공하는 체스 학습 도구에 적용할 수 있습니다.
• 게임 자동 주석 생성
  베스트 무브 추천과 실수 탐지 등을 포함한 주석이 달린 체스 게임을 자동 생성하여 출판이나 체스 커뮤니티에서 활용할 수 있습니다.
• LLM 워크플로우 통합
  AI 어시스턴트나 챗봇에 실시간 체스 조언과 포지션 분석 기능을 더해 인터랙티브 경험을 강화할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 Docker 등 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래 JSON 스니펫을 사용해 mcpServers 객체에 ChessPal MCP 서버를 추가하세요.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. 필수 의존성(Node.js 등)을 설치하세요.
2. Claude의 설정 파일을 여세요.
3. ChessPal MCP 서버 엔트리를 삽입하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 인터페이스에서 MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. 환경을 준비하세요(Node.js, Docker 등).
2. Cursor의 설정 파일을 수정하세요.
3. 아래와 같이 ChessPal MCP 서버 구성을 추가하세요.
4. Cursor를 재시작하세요.
5. 서버 목록에 ChessPal MCP가 표시되는지 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Node.js 등 모든 시스템 요구 사항을 충족하는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일로 이동하세요.
3. ChessPal MCP 서버를 등록하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 연결 테스트로 올바르게 설정되었는지 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

API 키 보안

서버에서 API 키나 시크릿이 필요하다면, 환경 변수로 저장하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": [],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

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 영역에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

구성 후에는 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능에 접근할 수 있습니다. “chesspal-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL 역시 본인 MCP 서버의 URL로 교체해야 합니다.

개요

공식 문서와 저장소에서 확인한 결과, ChessPal MCP 서버는 명확한 설치 가이드를 갖춘 단일 목적의 MCP 서버로 보입니다. 다만 리소스, 프롬프트, 툴에 대한 구체적 문서화는 부족하며, 라이선스(GPL-3.0)는 명시되어 있고, 오픈소스이지만 커뮤니티 활동은 많지 않습니다. 위 표를 기준으로 문서화 및 완성도를 3/10으로 평가합니다.

MCP 점수