forevervm MCP 서버

“forevervm” MCP 서버란 무엇을 하나요?

forevervm MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 외부 데이터 소스, API, 또는 서비스 간의 브릿지 역할을 하도록 설계되었습니다. 중간자 역할을 함으로써, 데이터베이스 쿼리, 파일 관리, API 상호작용 등 다양한 백엔드 기능과 AI 중심 워크플로우가 자연스럽게 통합될 수 있게 해줍니다. 이를 통해 개발자는 AI 시스템에 실시간 데이터 접근, 풍부한 컨텍스트, 다양한 운영 도구를 더할 수 있어, 개발 프로세스를 더 효율적으로 만들고 새로운 수준의 자동화 및 지능을 실현할 수 있습니다. forevervm MCP 서버는 지능형 에이전트가 디지털 환경과 동적으로 상호작용해야 하는 시나리오에서 특히 유용하며, 생산성과 자동화 가능한 작업의 범위를 모두 확장시켜 줍니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 파일에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

forevervm MCP 서버가 노출하는 MCP 리소스에 대한 정보는 현재 파일에서 확인하지 못했습니다.

도구 목록

server.py 또는 이에 상응하는 파일에서 제공되는 도구에 대한 정보는 확인되지 않았습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

제공된 파일에서 명시적인 활용 사례는 문서화되어 있지 않습니다. 일반적인 MCP 서버의 사용 예시는 다음과 같습니다:

• 데이터베이스 관리: AI 에이전트가 MCP 인터페이스를 통해 데이터베이스 쿼리 또는 업데이트를 직접 수행
• API 통합: 외부 API에 안전하게 접근하여 데이터 확장, 작업 자동화
• 파일 작업: 개발 또는 워크플로우 자동화의 일부로 파일 읽기, 쓰기, 업데이트
• 개발 워크플로우 자동화: CI/CD 시스템이나 프로젝트 관리 도구와 통합하여 반복 작업 자동화
• 코드베이스 탐색: 대규모 코드베이스에서 AI 기반 코드 리뷰, 검색, 문서 생성 지원

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일(windsurf.json 등)을 엽니다.
3. forevervm MCP 서버를 mcpServers 섹션에 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "forevervm": {
         "command": "npx",
         "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 구성 파일을 저장합니다.
5. Windsurf를 재시작하고 MCP 서버가 실행 중인지 확인합니다.

Claude

1. Node.js 등 필수 구성요소가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 구성 파일을 찾으세요.
3. forevervm MCP 서버를 mcpServers 배열에 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "forevervm": {
         "command": "npx",
         "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 로그를 확인하여 MCP 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cursor의 메인 구성 파일을 엽니다.
3. forevervm MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "forevervm": {
         "command": "npx",
         "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스에서 서버 연결을 확인하세요.

Cline

1. Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일을 찾으세요.
3. forevervm MCP 서버를 mcpServers 오브젝트에 다음과 같이 설정하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "forevervm": {
         "command": "npx",
         "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 구성 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 테스트 명령을 실행하여 서버가 작동하는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

민감한 자격 증명은 환경 변수로 관리하세요. 예시 구성:

{
  "mcpServers": {
    "forevervm": {
      "command": "npx",
      "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

API_KEY를 실제 키로 바꿔주시고, 환경 설정이 올바른지 확인하세요.

플로우 내에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하면 구성 패널이 열립니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “forevervm"은 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 교체해야 합니다.

개요

이 두 표를 종합하면, forevervm MCP 서버는 리소스, 프롬프트, 도구에 대한 명확한 문서나 구현이 제공되지 않습니다. 설치 안내와 API 키 관리 부분은 잘 설명되어 있으나, 핵심 MCP 기능은 파일에서 드러나지 않습니다. 따라서 이 MCP 서버의 완성도 및 개발자 사용성은 2/10으로 평가합니다.

MCP 점수