Createve.AI Nexus MCP 서버

“Createve.AI Nexus” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Createve.AI Nexus는 오픈소스 MCP(Model Context Protocol) 서버로, LLM 및 AI 에이전트와 같은 AI 어시스턴트를 엔터프라이즈 시스템, API, 실시간 데이터 소스와 연결하는 역할을 합니다. RootUK에서 개발하였으며, AI 에이전트가 조직 데이터를 안전하게 접근하고, 워크플로우를 트리거하며, 비즈니스 애플리케이션과 상호작용할 수 있도록 범용 통합 계층을 제공합니다. Createve.AI Nexus는 Microsoft Copilot Studio(프리뷰), Anthropic의 Claude, 모든 MCP 지원 클라이언트 등 다양한 플랫폼을 지원하여 다양한 배포 환경에 유연하게 활용할 수 있습니다. 주요 기능으로는 센서의 실시간 데이터 스트리밍, 내부 시스템과의 안전한 연결, 역할 기반 접근 관리, 엔터프라이즈 환경(예: Azure 통합, Private Link, Key Vault)을 위한 배포 옵션 등이 있습니다. MCP를 구현함으로써, Createve.AI Nexus는 개발자에게 데이터베이스 질의, 워크플로우 자동화, 실시간 분석 통합 등 고도화된 작업을 수행할 수 있는 풍부하고 컨텍스트 기반의 AI 솔루션 구축을 지원합니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소에는 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 없습니다.

리소스 목록

문서나 저장소 파일에 명시적으로 리소스가 나와 있지 않습니다.

도구 목록

저장소 파일이나 코드 구조에 도구에 대한 상세 목록이 문서화되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 제조 인텔리전스
  • Copilot Studio 및 기타 AI 에이전트를 실시간 생산 라인, 장비 센서, 유지보수 시스템에 연결하여 실시간 모니터링, 분석, 예측 유지보수를 가능하게 합니다.
• 문서 관리 통합
  • AI 어시스턴트를 문서 관리 시스템 및 지식베이스와 연결하여 조직 내 콘텐츠에서 질의, 요약, 정보 추출이 가능합니다.
• 내부 워크플로우 자동화
  • 내부 비즈니스 프로세스(티켓 관리, 승인 체인, 커스텀 워크플로우 등)와 연동하여 AI 기반 워크플로우 자동화를 실현합니다.
• 실시간 데이터 접근 및 분석
  • 센서나 비즈니스 데이터를 AI 에이전트로 스트리밍하여 실시간 분석, 이상 탐지, 신속한 의사결정을 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js 및 MCP 지원 등 사전 요구 사항이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 엽니다.
3. 다음 스니펫을 사용하여 Createve.AI Nexus MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "createveai-nexus": {
         "command": "npx",
         "args": ["@createveai-nexus-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
5. Createve.AI Nexus MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정(Windsurf 예시):

{
  "mcpServers": {
    "createveai-nexus": {
      "command": "npx",
      "args": ["@createveai-nexus-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 사전 요구 사항을 설치하고 MCP가 지원되는지 확인하세요.
2. Claude 데스크탑 앱의 MCP 구성 파일을 찾습니다.
3. Createve.AI Nexus MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "createveai-nexus": {
         "command": "npx",
         "args": ["@createveai-nexus-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Claude를 재시작합니다.
5. 서버가 연결되었는지 확인하세요.

API 키 보안:

"env": {
  "API_KEY": "${API_KEY}"
}

Cursor

1. Node.js 및 MCP 지원을 확인하세요.
2. Cursor의 구성 설정을 엽니다.
3. 다음 MCP 서버 구성을 입력하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "createveai-nexus": {
         "command": "npx",
         "args": ["@createveai-nexus-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작합니다.
5. MCP 서버 연결 상태를 확인하세요.

Cline

1. Cline이 MCP 통합을 지원하는지 확인하세요.
2. 관련 구성 파일을 엽니다.
3. Createve.AI Nexus MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "createveai-nexus": {
         "command": "npx",
         "args": ["@createveai-nexus-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작합니다.
5. MCP 서버의 정상 동작을 확인하세요.

플로우에서 MCP 활용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "createveai-nexus": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “createveai-nexus"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

Createve.AI Nexus MCP 서버는 명확한 엔터프라이즈 지향성과 견고한 설치 옵션, 라이선스 덕분에 중간 이상의 점수를 받았으나, 프롬프트/리소스/도구에 대한 명확한 문서화가 부족합니다. 실질적 활용 사례는 뛰어나지만, 기술적 투명성이 보완된다면 활용도가 더욱 높아질 것입니다.

MCP 점수