Eunomia MCP 서버

“Eunomia” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Eunomia MCP 서버는 Eunomia 프레임워크의 확장판으로, Eunomia 인스트루먼트를 Model Context Protocol(MCP) 서버와 연결합니다. 주요 목적은 LLM 기반(대규모 언어 모델) 애플리케이션에서 처리되는 텍스트 스트림 전반에 걸쳐 개인정보(PII) 감지나 사용자 접근 제어와 같은 데이터 거버넌스 정책을 오케스트레이션하는 것입니다. MCP 생태계와 통합하여 Eunomia MCP 서버는 개발자가 LLM 또는 기타 텍스트 기반 워크플로우 상단에서 데이터 정책을 집행하고, MCP 표준을 통해 여러 서버 간의 통신을 오케스트레이션할 수 있도록 지원합니다. 이로써 AI 중심 환경에서 데이터 흐름을 관리하는 데 필수적인 보안과 컴플라이언스 계층이 추가됩니다.

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이 MCP 서버의 사용 사례

• LLM 파이프라인의 데이터 거버넌스
  Eunomia MCP 서버는 LLM 기반 텍스트 파이프라인에서 PII 감지 및 마스킹 등 데이터 거버넌스 정책을 집행할 수 있습니다.

• 다중 서버 오케스트레이션
  개발자는 여러 외부 MCP 서버를 오케스트레이션하여, 분산 시스템 전반에 걸쳐 정책 집행을 일관되게 수행할 수 있습니다.

• 외부 도구와의 통합
  서버는 다른 MCP 기반 서비스(예: 웹 브라우저 MCP 서버)와 연결하여 데이터 거버넌스 및 처리 기능의 폭을 넓힐 수 있습니다.

• 정책 자동 집행
  PiiInstrument와 같은 인스트루먼트를 정의함으로써 조직은 민감 정보를 정책에 따라 일관되게 처리할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Eunomia MCP 서버 저장소를 클론하세요:
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. Windsurf 설정 파일의 mcpServers 리스트에 Eunomia MCP 서버를 추가하세요.
4. 다음 JSON을 설정에 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

Claude

1. 필수 구성 요소(Node.js, uv)를 설치하세요.
2. 저장소를 클론하세요.
3. Claude의 설정에 다음을 포함하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 테스트 쿼리를 실행하여 정상 동작을 확인하세요.

Cursor

1. 최신 Cursor 버전과 의존성이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Eunomia MCP 서버를 설정 파일에 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. 저장하고, Cursor를 재시작한 뒤 테스트하세요.

Cline

1. Node.js 및 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Eunomia MCP 서버 저장소를 클론하세요.
3. Cline 설정 파일을 다음과 같이 업데이트하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline 서버를 재시작하세요.
5. 샘플 MCP 명령을 실행하여 통합을 확인하세요.

API 키 보안:
설정에 환경 변수를 사용하세요:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

${EUNOMIA_API_KEY}를 실제 환경 변수로 교체하세요.

플로우 내에서 이 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “eunomia-mcp-server"를 실제 사용 중인 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경해야 합니다.

개요

두 표를 종합하면, 이 MCP 서버는 LLM 애플리케이션에 필요한 기본적이지만 중요한 데이터 거버넌스 오케스트레이션 계층을 제공합니다. 그러나 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 자세한 문서가 부족합니다. 사용 중단 안내와 제한된 명시적 기능으로 인해 실제 운영 환경에서는 보통 수준의 점수를 받을 수 있습니다.

MCP 점수