Cognee MCP 서버

“Cognee” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Cognee MCP (Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 외부 데이터 소스, API, 서비스 간의 브릿지 역할을 하여 개발 워크플로우를 간소화하고 강화합니다. Cognee MCP는 표준화된 인터페이스를 통해 리소스, 도구, 프롬프트 템플릿을 노출함으로써 AI 기반 상호작용(예: 데이터베이스 질의, 파일 관리, 외부 API 통합 등)이 가능하게 합니다. 이러한 상호운용성은 개발자와 AI 시스템이 복잡한 작업을 프로그래밍 방식으로 실행하고, 어시스턴트의 기능을 확장하며, 다중 단계 프로세스를 자동화할 수 있도록 하여 생산성 향상과 다양한 데이터·서비스와의 매끄러운 상호작용을 실현합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

설정 방법

Windsurf

Claude

Cursor

Cline

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하는 것부터 시작합니다:

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

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능에 접근하여 도구로 사용할 수 있습니다. “MCP-name"을 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로 바꾸고, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 교체하세요.

개요

저장소의 공개 내용을 기준으로, Cognee MCP 서버는 대부분의 필수 섹션에 대한 문서나 코드 예시가 부족합니다. 추가 정보 없이는 MCP의 활용성과 통합 가능성을 제대로 평가할 수 없습니다.

MCP 점수

종합 평가: 1/10
제공된 URL에는 프롬프트, 리소스, 도구, 설치 안내 등 활용 가능한 문서나 코드가 사실상 없으며, 별점, 포크, 라이선스 등 메타데이터도 확인되지 않습니다. 현재로선 개발자에게 실질적으로 활용 가능한 MCP가 아닙니다.