
ModelContextProtocol (MCP) 서버 통합
ModelContextProtocol (MCP) 서버는 AI 에이전트와 외부 데이터 소스, API, 서비스 간의 다리 역할을 하여 FlowHunt 사용자가 상황 인식 및 워크플로우 자동화 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 가이드는 안전한 통합을 위한 설정, 구성 및 모...
DevDb MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Visual Studio Code 내 데이터베이스 개발 워크플로우를 연결하는 역할을 합니다. VS Code용 무설정 확장으로 설계되어, 개발자가 에디터에서 직접 데이터베이스에 연결, 쿼리, 관리하는 방식을 간소화합니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 핵심 데이터베이스 작업과 컨텍스트 정보를 노출함으로써, AI 에이전트와 어시스턴트가 데이터베이스 쿼리, 스키마 탐색, 개발 환경 관리 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이 통합은 반복적인 데이터베이스 작업을 자동화하고, 관련 데이터를 손쉽게 노출하며, 디버깅을 간소화하여 개발자 생산성을 한층 높여줍니다.
저장소나 문서에서 프롬프트 템플릿 관련 정보를 찾을 수 없었습니다.
저장소나 문서에 특별히 명시된 MCP 리소스가 없습니다.
사용 가능한 저장소 파일 내에 server.py
또는 동등한 MCP 서버 구현에서 명시적으로 정의된 도구를 찾을 수 없었습니다.
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
API 키나 민감한 자격 증명을 안전하게 제공하려면 환경 변수를 사용하세요. 예시 구성:
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"],
"env": {
"DATABASE_URL": "${DATABASE_URL}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${MY_DEVDB_API_KEY}"
}
}
}
}
${DATABASE_URL}
및 ${MY_DEVDB_API_KEY}
를 실제 환경 변수명으로 교체하세요.
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"devdb-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “devdb-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 교체하세요.
항목 | 제공 여부 | 비고/설명 |
---|---|---|
개요 | ✅ | |
프롬프트 목록 | ⛔ | 정보 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 정보 없음 |
도구 목록 | ⛔ | 정보 없음 |
API 키 보안 | ✅ | |
샘플링 지원(평가에 중요하지 않음) | ⛔ | 정보 없음 |
저장소에서 얻을 수 있는 정보에 따르면, DevDb MCP의 문서 및 MCP 관련 기능(프롬프트, 도구, 리소스, 샘플링, 루트)에 대한 구현 및 설명은 거의 없거나 부재합니다. 프로젝트는 잘 관리되고 인기도 높지만, MCP 통합 문서는 현재 부족합니다.
라이선스 보유 여부 | ✅ MIT |
---|---|
도구 최소 1개 보유 | ⛔ |
포크 수 | 32 |
스타 수 | 958 |
평가:
저장소에 도구, 프롬프트, 리소스 등 구체적인 MCP 프리미티브가 없는 점을 고려할 때, 인기와 라이선스는 우수하지만 MCP 전용 준비도와 문서화는 3/10 점수를 부여합니다. VS Code 확장으로서는 유용하지만, 현재 저장소에서 명시적인 MCP 서버 기능은 뚜렷하지 않습니다.
DevDb MCP 서버는 Visual Studio Code용 무설정 확장 프로그램으로, AI 에이전트와 어시스턴트가 데이터베이스 개발 워크플로우와 연결할 수 있게 해줍니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 데이터베이스 작업과 컨텍스트를 노출하여, 에디터에서 자동 쿼리, 스키마 탐색, 관리가 가능합니다.
DevDb MCP 서버는 데이터베이스 관리, 스키마 탐색, 즉각적인 쿼리 실행, 실시간 디버깅, 그리고 데이터베이스 작업을 더 넓은 개발 워크플로우에 통합하는 데 쓰입니다—생산성을 높이고 컨텍스트 전환을 최소화합니다.
환경 변수를 사용하여 민감한 데이터를 안전하게 처리하세요. MCP 서버 구성에서 데이터베이스 URL과 API 키를 환경 변수로 참조하면, 자격 증명이 하드코딩되지 않습니다.
현재 저장소나 문서에는 프롬프트 템플릿 또는 명시적인 커스텀 도구가 제공되지 않습니다. 주요 가치는 데이터베이스 작업 노출과 워크플로우 통합에 있습니다.
플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고, 구성 창을 열어 JSON 형식으로 DevDb MCP 서버 정보를 입력하세요. 이를 통해 AI 에이전트가 FlowHunt 내에서 모든 DevDb 기능에 접근할 수 있습니다.
DevDb MCP 서버를 FlowHunt 플로우 또는 VS Code에 통합하여 데이터베이스 관리, 쿼리, 디버깅을 자동화하세요—모든 것이 AI로 구동됩니다.
ModelContextProtocol (MCP) 서버는 AI 에이전트와 외부 데이터 소스, API, 서비스 간의 다리 역할을 하여 FlowHunt 사용자가 상황 인식 및 워크플로우 자동화 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 가이드는 안전한 통합을 위한 설정, 구성 및 모...
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