파이어프루프 MCP 서버

“파이어프루프” MCP 서버란 무엇을 하나요?

파이어프루프 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 파이어프루프 데이터베이스를 연결하는 다리 역할을 하며, LLM 툴을 통해 JSON 문서를 원활하게 저장하고 조회할 수 있습니다. 간단하면서도 효과적으로 CRUD(생성, 읽기, 수정, 삭제) 작업을 구현할 수 있으며, 모든 필드로 문서를 쿼리하고 정렬할 수 있습니다. 이 서버는 어시스턴트가 영구적 데이터와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있도록 하여, 구조화된 정보 관리, 데이터 기반 작업의 자동화, 외부 툴이나 API와의 통합을 쉽게 만듭니다. 특히 AI가 실시간으로 데이터를 읽거나 수정해야 하는 고급 개발 및 프로토타이핑 워크플로우에서 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

현재 사용 가능한 문서나 파일에 명시적인 MCP 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

툴 목록

• CRUD 작업: 서버는 JSON 문서에 대한 기본 생성, 읽기, 수정, 삭제 작업을 구현하여, AI 클라이언트가 Fireproof 데이터베이스 내에서 자체 구조화 데이터를 관리할 수 있도록 합니다.
• 문서 쿼리: 모든 필드로 정렬하여 문서를 쿼리할 수 있어, AI 클라이언트가 데이터를 유연하게 조회 및 조작할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• LLM을 위한 영구적 데이터 저장: 대화 이력, 사용자 선호도, 애플리케이션 상태 등 워크플로우의 일부로 구조화된 JSON 문서를 저장하고 조회할 수 있도록 AI 어시스턴트에 지원합니다.
• AI 애플리케이션 프로토타이핑: 전체 데이터베이스 인프라 구축 없이 백엔드 저장소가 필요한 LLM 기반 앱을 빠르게 빌드하고 테스트할 수 있습니다.
• 데이터베이스 관리: 프로젝트 관리, 노트 작성, 인벤토리 추적 등 다양한 작업을 위해 문서 컬렉션을 관리, 업데이트, 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다.
• 코드베이스 탐색 및 메타데이터 저장: 코드 변경사항, 리뷰 노트, 문서화 등 코드베이스 관련 메타데이터나 주석을 저장 및 갱신하여, AI 에이전트가 코드의 변경 이력을 추적할 수 있습니다.
• API 통합: 영구 저장이나 결과 로그가 필요한 외부 API와 통합하는 경량 백엔드로 활용할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있고 Fireproof MCP 서버 코드가 다운로드되어 있는지 확인합니다.
2. 서버 빌드: npm install 및 npm build.
3. Windsurf의 설정 파일을 찾으세요(Windsurf 문서 참고).
4. 설정에 Fireproof MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. 파일 저장 후 Windsurf를 재시작합니다.
6. MCP 서버 목록에 정상 등록됐는지 확인하세요.

Claude

1. Fireproof MCP 서버를 다운로드 후 빌드: npm install 및 npm build.
2. Claude 설정 파일을 편집합니다:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. mcpServers 객체에 아래 JSON을 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Fireproof MCP가 사용 가능한지 확인합니다.

Cursor

1. Node.js를 설치하고 Fireproof MCP 저장소를 클론합니다.
2. npm install 및 npm build로 서버를 빌드합니다.
3. Cursor의 MCP 서버 설정 파일을 엽니다.
4. 아래 내용을 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. 필수 조건(Node.js)이 준비되어 있는지 확인합니다.
2. Fireproof MCP를 다운로드 및 빌드: npm install, npm build.
3. Cline의 MCP 설정 파일에 접근합니다.
4. 아래를 삽입합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. 저장, 재시작 및 설치 확인을 진행합니다.

API 키 보안 설정

저장소에 API 키나 환경 변수가 명시되어 있지 않습니다. 필요하다면 다음과 같이 키를 보안할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “fireproof"를 실제 MCP 서버명으로, URL은 본인 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표 기준, Fireproof MCP 데이터베이스 서버는 최소한의 기능을 제공하는 MCP 구현체입니다. CRUD 도구와 설정법 등 기본은 갖췄으나, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, roots/샘플링 등 고급 기능은 부족합니다. LLM용 경량 문서 저장소가 필요하다면 시작점으로 적합하지만, 더 많은 문서화와 기능이 추가된다면 점수가 높아질 것입니다.

MCP 점수

최종 평점: 5/10 – 기본을 충족하고 오픈소스이며 실용적 가치가 있으나, 문서화와 고급 MCP 기능의 완성도가 부족합니다.