Discourse MCP 서버

Discourse MCP 서버

Discourse MCP 서버를 사용하여 AI 에이전트를 Discourse 포럼에 연결하고 자동 검색 및 맥락 데이터 검색을 수행하세요.

“Discourse” MCP 서버란 무엇인가요?

Discourse MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 Node.js 구현체로, AI 어시스턴트와 Discourse 포럼을 연결하기 위해 설계되었습니다. 이 서버는 AI 시스템이 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 Discourse 플랫폼에서 검색 작업을 수행할 수 있도록 브릿지 역할을 합니다. Discourse 검색 기능을 도구로 노출함으로써, 개발자와 AI 워크플로우는 게시글을 프로그래밍 방식으로 쿼리할 수 있으며, 지식 검색을 자동화하고 커뮤니티 관리를 용이하게 하며, 맥락이 필요한 개발 환경에서 포럼 데이터를 활용할 수 있습니다. 이러한 통합은 게시글 탐색, 데이터 추출 등 작업을 간소화하여 AI 에이전트가 Discourse 기반 커뮤니티에서 관련 토론이나 답변을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 코드에 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 문서화되거나 설명된 리소스는 없습니다.

도구 목록

  • search_posts
    • 설정된 Discourse 포럼에서 게시글 검색을 허용합니다.
    • 입력: query (문자열)
    • 반환: 검색 조건에 맞는 게시글 객체 배열

이 MCP 서버의 활용 사례

  • 자동화된 지식 검색
    • 개발자는 AI를 이용해 Discourse 포럼에서 관련 정보를 자동으로 추출할 수 있어 수동 검색 시간을 줄일 수 있습니다.
  • 커뮤니티 관리
    • 모더레이터나 봇이 특정 게시글이나 토론을 효율적으로 식별하여 콘텐츠 선별 및 모더레이션에 활용할 수 있습니다.
  • 고객 지원 통합
    • 지원 워크플로우에 포럼 검색을 통합해 사용자 문의에 커뮤니티 솔루션을 제시할 수 있습니다.
  • 맥락 기반 AI 지원
    • AI 어시스턴트가 관련 포럼 토론을 검색하여 사용자에게 맥락에 맞는 답변과 유용한 스레드를 제공할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf에 대한 설치 안내는 제공되지 않습니다.

Claude

  1. 시스템에 Docker 또는 Node.js/npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
  2. claude_desktop_config.json 구성 파일을 엽니다.
  3. 아래 JSON 스니펫(중 Docker 또는 npx 중 선택)을 참고하여 mcpServers 객체에 Discourse MCP 서버를 추가하세요.

Docker 예시:

{
  "mcpServers": {
    "discourse": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "DISCOURSE_API_URL=https://try.discourse.org",
        "-e", "DISCOURSE_API_KEY=1234",
        "-e", "DISCOURSE_API_USERNAME=ash",
        "ashdev/discourse-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

npx 예시:

{
  "mcpServers": {
    "discourse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ashdev/discourse-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DISCOURSE_API_URL": "https://try.discourse.org",
        "DISCOURSE_API_KEY": "1234",
        "DISCOURSE_API_USERNAME": "ash"
      }
    }
  }
}
  1. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
  2. Discourse MCP 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하여 설치를 검증하세요.

API 키 보안:
환경 변수를 사용해 민감 정보를 저장합니다. 예시:

"env": {
  "DISCOURSE_API_URL": "https://try.discourse.org",
  "DISCOURSE_API_KEY": "1234",
  "DISCOURSE_API_USERNAME": "ash"
}

Cursor

저장소에 Cursor에 대한 설치 안내는 제공되지 않습니다.

Cline

저장소에 Cline에 대한 설치 안내는 제공되지 않습니다.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

FlowHunt MCP flow

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "discourse": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “discourse"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.


개요

섹션제공 여부상세/비고
개요
프롬프트 목록프롬프트 미문서화
리소스 목록리소스 미문서화
도구 목록search_posts 도구
API 키 보안구성 JSON의 환경 변수 사용
샘플링 지원(평가에 중요하지 않음)미문서화

공개 문서 및 코드 기준으로 Discourse MCP 서버는 최소 기능만 제공하지만, 유용한 단일 도구와 Claude를 위한 명확한 설치 방법을 제공합니다. 그러나 프롬프트, 리소스 정의, 다양한 플랫폼 지원이 부족해 확장성은 제한적입니다. Roots 및 샘플링 지원은 언급되지 않았습니다.
평가: 4/10


MCP 점수

라이선스 보유
도구 1개 이상 보유
포크 수3
별점4

자주 묻는 질문

Discourse MCP 서버는 무엇을 하나요?

AI 어시스턴트가 표준화된 MCP 도구를 사용해 Discourse 포럼 게시글을 프로그래밍 방식으로 검색하고 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 지식 검색, 모더레이션, 더 넓은 워크플로우와의 통합이 가능합니다.

Discourse API 자격증명을 어떻게 안전하게 보관할 수 있나요?

자격증명은 구성 JSON의 환경 변수로 저장하여 우발적인 노출을 방지해야 합니다. 서버는 API URL, 키, 사용자명을 위한 환경 변수를 지원합니다.

이 MCP 서버에서 노출되는 도구는 무엇인가요?

현재는 'search_posts'만 제공되며, 이를 통해 Discourse 포럼을 쿼리하고 워크플로우에 맞는 게시글을 검색할 수 있습니다.

일반적인 사용 사례는 무엇인가요?

자동화된 지식 검색, 커뮤니티 모더레이션, 고객 지원 워크플로우, 포럼 토론에서 상황에 맞는 답변 제공 등이 있습니다.

프롬프트 템플릿이나 리소스 정의가 포함되어 있나요?

아니요, 이 서버는 프롬프트 템플릿이나 명시적인 리소스 정의를 제공하지 않습니다.

Windsurf, Cursor, Cline 설정 지원이 있나요?

현재 문서에는 해당 클라이언트에 대한 설정 안내가 제공되지 않습니다. Claude만 명시적으로 문서화되어 있습니다.

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