Discogs MCP 서버

“Discogs” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Discogs MCP 서버는 AI 어시스턴트와 개발 도구가 Discogs 음악 데이터베이스와 연결할 수 있도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 중간 장치로서 Discogs의 방대한 음악 릴리즈, 아티스트, 레이블 카탈로그에 AI 클라이언트가 접근·검색·상호작용할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 외부 음악 데이터 소스로부터 자동 쿼리, 메타데이터 검색, 콘텐츠 강화가 가능해져 개발 워크플로우가 향상됩니다. 개발자는 음악 정보 검색, 컬렉션 카탈로깅, Discogs 데이터를 앱이나 워크플로우에 통합 등 다양한 작업에 Discogs MCP 서버를 활용할 수 있어 음악 관련 데이터 및 API 작업을 한층 간소화할 수 있습니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 파일에서 템플릿 프롬프트가 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

저장소 파일에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

다음은 TOOLS.md에서 설명한 Discogs MCP 서버가 제공하는 도구입니다:

• search_release
  아티스트, 제목, 레이블 등 다양한 파라미터로 Discogs 데이터베이스에서 음악 릴리즈를 검색합니다.
• get_release
  Discogs 릴리즈 ID를 이용해 특정 음악 릴리즈의 상세 정보를 가져옵니다.
• search_artist
  이름으로 Discogs 데이터베이스에서 아티스트를 검색합니다.
• get_artist
  Discogs ID를 사용해 특정 아티스트의 정보를 조회합니다.
• search_label
  Discogs 내 음악 레이블을 검색합니다.
• get_label
  특정 레이블의 정보를 조회합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 음악 데이터베이스 관리
  개발자는 음악 릴리즈, 아티스트, 레이블 데이터를 자동으로 가져오고 관리하여 카탈로그, 재고, 추천 시스템 등에 활용할 수 있습니다.
• 앱 및 봇 데이터 강화
  챗봇 및 음악 추천 앱이 Discogs 데이터를 연동해 음악 팬들에게 메타데이터 및 탐색 기능 등 더욱 풍부한 경험을 제공합니다.
• 콘텐츠 큐레이션 및 연구
  저널리스트, 큐레이터, 연구자는 기사, 플레이리스트, 연구 프로젝트에 활용할 수 있는 상세 음악 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다.
• 음악 컬렉션 추적
  개인 또는 기관의 음악 컬렉션 관리 도구가 Discogs와 연동되어 릴리즈/아티스트 정보를 동기화·업데이트할 수 있습니다.
• API 통합 테스트
  음악 플랫폼용 통합·플러그인을 개발하는 개발자가 MCP 도구를 이용해 Discogs API 상호작용을 테스트 및 검증할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. 다음 JSON 코드를 사용해 Discogs MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "discogs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버 로그를 확인하거나 테스트 쿼리를 실행해 정상 동작을 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 찾은 후 여세요.
3. Discogs MCP 서버 설정을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "discogs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 통합이 잘 작동하는지 테스트하세요.

Cursor

1. Node.js 설치를 확인하세요.
2. Cursor MCP 서버 설정을 편집하세요.
3. Discogs MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "discogs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 샘플 도구 명령으로 검증하세요.

Cline

1. Node.js를 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾고 여세요.
3. Discogs MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "discogs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안:
API 키와 같은 민감한 데이터는 환경 변수에 저장하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "discogs-mcp": {
      "env": {
        "DISCOGS_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${DISCOGS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “discogs-mcp” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해 주세요.

개요

제공된 문서와 소스 코드를 기준으로 볼 때, Discogs MCP 서버는 명확한 도구들과 좋은 통합 예시를 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 샘플링/루트 지원에 대한 문서는 부족합니다. 음악 데이터 통합 작업에 적합하며, 고급 MCP 기능을 위해선 추가적인 커스터마이징 또는 문서 보완이 필요할 수 있습니다.

MCP 점수