Everything Search MCP 서버

“Everything Search” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Everything Search MCP 서버는 AI 어시스턴트와 개발자를 위한 빠르고 효율적인 파일 검색 기능을 제공하는 크로스 플랫폼 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 에이전트와 시스템 수준의 검색 도구를 연결하여, Windows, macOS, Linux에서 자연어 기반 파일 및 폴더 검색을 지원합니다. Windows에서는 강력한 Everything SDK를, macOS에서는 내장 Spotlight 데이터베이스(mdfind)를, Linux에서는 locate 또는 plocate를 활용합니다. 이로써 AI 워크플로우 내에서 파일 메타데이터를 빠르게 조회하거나, 리소스를 신속하게 찾거나, 검색 기반 작업을 자동화할 수 있습니다. Everything Search MCP 서버는 LLM과 개발 도구가 깊이 있는 맥락적 파일 검색을 활용할 수 있도록 하여 생산성을 높여줍니다.

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리소스 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 명시적인 MCP 리소스가 언급되어 있지 않습니다.

도구 목록

• search
  플랫폼별 도구를 활용하여 시스템 전반에서 파일과 폴더를 검색합니다. 다음과 같은 다양한 파라미터 지원:
  • query: 필수 검색 쿼리 문자열(플랫폼별 문법 지원)
  • max_results: 결과 개수 제한(기본값: 100, 최대: 1000)
  • match_path: 전체 경로 일치 여부(기본값: false)
  • match_case: 대소문자 구분(기본값: false)
  • match_whole_word: 단어 전체 일치(기본값: false)
  • match_regex: 정규표현식 검색(기본값: false)
  • sort_by: 정렬 옵션(파일명, 경로, 크기, 확장자, 생성/수정일 등)

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이 MCP 서버의 활용 예시

• 코드베이스 탐색:
  고급 검색 쿼리와 필터를 사용해 대형 코드베이스 내 소스 파일, 스크립트, 설정 파일을 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 시스템 파일 감사:
  AI 에이전트가 로그, 실행 파일, 최근 수정 파일 등 특정 유형의 콘텐츠를 검사하도록 하여, 문제 해결 또는 컴플라이언스 확인을 지원합니다.
• 자동 문서 연결:
  프로젝트 문서, README, 라이선스 파일을 프로그래밍적으로 찾아 AI 증강 문서 시스템에 제공합니다.
• 워크플로우 자동화:
  빌드 산출물, 로그 파일, 임시 자산 등을 찾는 반복 작업을 자동화하기 위해 개발 워크플로우에 빠른 파일 검색을 통합합니다.
• 데이터 탐색:
  LLM이 사용자의 쿼리와 관련된 데이터 파일(CSV, 데이터셋, 이미지 등)을 찾아 후속 분석이나 통합에 활용할 수 있도록 합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 아래 내용을 참고하여 Python 및 플랫폼별 필수 패키지를 설치하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 찾아 엽니다.
3. 아래의 JSON 스니펫을 사용하여 Everything Search MCP 서버를 추가합니다.
4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf에 MCP 서버가 나타나는지 확인하고 샘플 검색을 시도합니다.

예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "everything-search": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
    }
  }
}

Claude

1. Python 및 운영체제별 검색 유틸리티를 설치하세요.
2. Claude의 설정/환경설정 패널을 엽니다.
3. MCP 섹션에 Everything Search MCP 서버 항목을 추가하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 내 통합 검색 도구를 사용해 정상 동작하는지 확인하세요.

예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "everything-search": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
    }
  }
}

Cursor

1. Python과 운영체제별 의존성 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 사용자 설정 또는 MCP 통합 파일을 수정하세요.
3. 아래 MCP 서버 설정을 추가합니다.
4. 설정을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 내에서 파일 검색을 실행해 정상 동작하는지 확인하세요.

예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "everything-search": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
    }
  }
}

Cline

1. Python과 필수 시스템 검색 도구가 준비되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 MCP 서버 설정 파일을 엽니다.
3. 아래 예시처럼 Everything Search MCP 서버를 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 검색 명령을 실행하여 MCP 통합이 정상 동작하는지 테스트하세요.

예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "everything-search": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
    }
  }
}

API 키 & 환경 변수 보안 설정

민감한 데이터나 API 키를 안전하게 관리하려면, MCP 설정에서 환경 변수를 사용하세요:

{
  "mcpServers": {
    "everything-search": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"],
      "env": {
        "SOME_API_KEY": "${SOME_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${SOME_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

참고: "SOME_API_KEY" 부분은 실제 사용 환경에 맞는 환경 변수명으로 교체해야 합니다.

플로우에서 이 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "everything-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능에 접근할 수 있습니다. "everything-search"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

제공된 문서 기준, “Everything Search” MCP 서버는 목적 및 도구 기능에 대해 명확하게 안내하지만, 명시적인 프롬프트 템플릿, 리소스, 고급 MCP 기능(샘플링, roots 등)은 부족합니다. 문서는 명확하며, 활발히 유지 관리되고 있습니다. 파일 검색 유스케이스에 매우 적합하나 모든 MCP 기능을 보여주는 포괄적 예시는 아닙니다.

MCP 점수