
MCP 데이터베이스 서버
MCP 데이터베이스 서버는 SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL 등과 같은 인기 있는 데이터베이스에 AI 어시스턴트와 자동화 도구가 안전하게 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있도록 해줍니다. 이는 브리지 역할을 하여, 컨텍스트 인식 워크플로우 및 AI 기반 ...
AI 도구를 EduBase에 연결하세요: EduBase MCP 서버를 통해 퀴즈 자동화, 시험 관리, 결과 분석 등 차세대 e-러닝 경험을 제공합니다.
EduBase MCP(Model Context Protocol) 서버는 Claude와 같은 AI 어시스턴트와 EduBase e-러닝 플랫폼 사이를 연결하는 브릿지 역할을 합니다. EduBase의 기능을 MCP 프로토콜을 통해 노출함으로써, LLM 및 AI 클라이언트가 표준화된 인터페이스를 통해 퀴즈 문제 업로드, 시험 일정 관리, 결과 분석 등 고급 e-러닝 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 교육 및 엔터프라이즈 환경에서 자동화 및 상호작용이 가능한 콘텐츠, 평가, 사용자 데이터 관리를 가능하게 하여 개발 워크플로우를 크게 향상시킵니다. 다양한 전송 프로토콜(stdio, SSE, streamable HTTP) 지원으로, 서버는 AI 기반 자동화, 원활한 통합, EduBase의 강력한 교육 기능에 대한 안전한 접근을 제공합니다.
공개 문서에는 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.
문서나 저장소에 명시적인 MCP 리소스가 상세히 안내되어 있지 않습니다.
문서나 파일에 명시적인 도구 정의가 설명되어 있지 않습니다.
~/.windsurf/config.json
).mcpServers
객체에 다음과 같이 입력하세요.{
"mcpServers": {
"edubase-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@EduBase/mcp-server@latest"]
}
}
}
환경 변수를 이용해 API 자격 증명을 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"edubase-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@EduBase/mcp-server@latest"],
"env": {
"EDUBASE_API_KEY": "your-api-key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${EDUBASE_API_KEY}"
}
}
}
}
.cursor/config.json
파일 열기.{
"mcpServers": {
"edubase-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@EduBase/mcp-server@latest"]
}
}
}
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"edubase-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능에 접근할 수 있습니다. “edubase-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.
섹션 | 지원 여부 | 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | README에 상세히 안내됨 |
프롬프트 목록 | ⛔ | 언급되지 않음 |
리소스 목록 | ⛔ | 언급되지 않음 |
도구 목록 | ⛔ | 언급되지 않음 |
API 키 보안 설정 | ✅ | 설치 가이드에 설명 |
샘플링 지원(평가에 중요하지 않음) | ⛔ | 언급되지 않음 |
EduBase MCP 서버는 설치 및 통합 관련 문서가 잘 정리되어 있으나, 현재로서는 프롬프트 템플릿, 도구 인터페이스, 리소스 노출 등 개발자에게 직접적인 세부 정보가 공개 문서에 부족합니다. EduBase/LLM 통합 실서비스에는 충분하지만, 보다 명확한 개발자용 기술 문서가 추가된다면 더 좋을 것입니다. 위 기준에 따라 이 MCP의 개발자 준비도와 완성도를 5/10으로 평가합니다.
라이선스 있음 | ✅ (MIT) |
---|---|
도구 1개 이상 | ⛔ |
포크 수 | 5 |
별점 | 12 |
EduBase MCP 서버는 AI 어시스턴트가 EduBase e-러닝 플랫폼과 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있도록 합니다. 표준화된 프로토콜을 통해 퀴즈 생성, 시험 일정 관리, 분석 등 고급 교육 기능을 제공하며, 디지털 학습 워크플로우의 자동화와 향상을 쉽게 할 수 있게 해줍니다.
AI를 활용해 퀴즈를 공동 제작 및 업로드하고, 시험 일정을 자동화하며, 학생 결과를 분석하고, 콘텐츠에서 평가를 생성하며, EduBase를 다른 플랫폼과 통합할 수 있습니다. 모든 작업은 표준 MCP 명령을 통해 이루어집니다.
API 키는 구성에서 환경 변수로 저장해야 하며, 코드나 공개 파일에 직접 입력해서는 안 됩니다. 설정 안내에는 MCP 서버 런타임에 자격 증명을 안전하게 주입하는 예시가 포함되어 있습니다.
현재 공개 문서에는 명시적인 프롬프트 템플릿이나 도구 정의가 포함되어 있지 않습니다. 하지만 EduBase의 모든 기능은 MCP 인터페이스를 통해 구성 후 접근할 수 있습니다.
네, 실서비스 환경에서 사용할 수 있으며 FlowHunt, Claude, Cursor, Cline과의 통합을 적극 지원합니다. 문서에는 안전한 설정과 기본 사용법이 안내되어 있으며, 향후 개발자를 위한 상세 내용이 추가될 수 있습니다.
EduBase MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하여 끊김 없는 AI 기반 교육 자동화를 경험하세요. 손쉽게 생성, 일정 관리, 분석이 가능합니다.
MCP 데이터베이스 서버는 SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL 등과 같은 인기 있는 데이터베이스에 AI 어시스턴트와 자동화 도구가 안전하게 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있도록 해줍니다. 이는 브리지 역할을 하여, 컨텍스트 인식 워크플로우 및 AI 기반 ...
Browserbase MCP 서버는 AI 에이전트와 LLM이 클라우드 브라우저를 제어 및 자동화하고, 데이터 추출, 스크린샷 캡처, 콘솔 로그 모니터링, 웹 페이지와의 안전한 상호작용을 수행할 수 있게 하여 FlowHunt의 AI 워크플로우를 위한 강력한 브라우저 자동화를 실현합니다....
멀티 모델 어드바이저 MCP 서버는 FlowHunt가 AI 어시스턴트와 여러 개의 로컬 Ollama 모델을 연결하도록 하여, 다양한 AI 관점을 동시에 질의하고 종합할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 보다 풍부하고 미묘한 답변을 생성할 수 있습니다....