Glean MCP 서버 통합

Glean MCP 서버 통합

Glean MCP 서버는 Glean API와의 완벽한 통합을 통해 FlowHunt AI 에이전트에 엔터프라이즈급 검색 및 대화형 Q&A 기능을 제공합니다.

“Glean” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Glean MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 구현체로, Glean API와 통합되어 AI 어시스턴트가 고급 검색 및 대화 기능을 활용할 수 있게 합니다. 이 서버는 Glean 플랫폼을 통해 외부 데이터 소스와 연결되어 AI 에이전트가 검색 결과를 가져오거나 Q&A 대화를 수행할 수 있도록 하여 개발 워크플로우의 역량을 강화합니다. Glean MCP 서버를 사용하면 엔터프라이즈 지식 베이스나 대화형 챗봇을 쿼리하는 과정을 간소화하여, 관련 정보를 빠르게 찾아내고 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 내부 지식 관리에 Glean 플랫폼을 활용하는 조직이나 팀이 AI 기반 애플리케이션으로 이러한 기능을 확장하고자 할 때 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소에는 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 문서화된 리소스가 없습니다.

도구 목록

  • 검색(Search): Glean API를 사용하여 주어진 쿼리에 대한 검색 결과 목록을 반환합니다.
  • 채팅(Chat): Glean 챗봇과의 Q&A 인터페이스를 제공합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

  • 엔터프라이즈 지식 검색: 개발자와 사용자가 자연어 쿼리를 이용해 Glean 지식 베이스에서 관련 문서, 파일, 메시지를 검색할 수 있습니다.
  • 대화형 Q&A: AI 어시스턴트가 Glean 챗봇과 상호작용하여 사용자 질문에 답변함으로써 정보 접근성을 높입니다.
  • 워크플로우 통합: 개발자 도구 및 커스텀 앱에 검색 및 채팅 기능을 임베드하여 기존 워크플로우 내 정보 검색을 간소화합니다.
  • 자동 지원: 사용자가 특정 작업이나 코드베이스를 다루는 중 조직의 지식을 AI가 자동으로 노출할 수 있습니다.
  • 지원 자동화: 지원 도구와 연동하여 고객 또는 팀의 질문에 즉각적으로 지식 기반 답변을 제공합니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf용 설정 안내가 없습니다.

Claude

  1. Docker 이미지를 빌드합니다:
    docker build -t glean-server:latest -f src/glean/Dockerfile .
    
  2. claude_desktop_config.json 파일을 엽니다.
  3. Glean MCP 서버 구성을 추가합니다:
    {
      "mcpServers": {
        "glean-server": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e",
            "GLEAN_API_KEY",
            "-e",
            "GLEAN_DOMAIN",
            "glean-server"
          ],
          "env": {
            "GLEAN_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
            "GLEAN_DOMAIN": "YOUR_DOMAIN_HERE"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 구성 파일을 저장합니다.
  5. Claude Desktop을 재시작하여 변경사항을 적용합니다.

API 키 보안:
환경 변수로 API 인증 정보를 안전하게 전달합니다:

"env": {
  "GLEAN_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
  "GLEAN_DOMAIN": "YOUR_DOMAIN_HERE"
}

Cursor

저장소에 Cursor용 설정 안내가 없습니다.

Cline

저장소에 Cline용 설정 안내가 없습니다.

이 MCP를 플로우에서 활용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

FlowHunt MCP flow

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “glean” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 반드시 바꿔 입력하세요.


개요

섹션제공 여부세부 정보/비고
개요
프롬프트 목록프롬프트 템플릿 문서화 없음
리소스 목록명시적 리소스 없음
도구 목록검색, 채팅
API 키 보안Docker/JSON env 예시 제공
샘플링 지원(평가에 중요하지 않음)언급되지 않음

Roots 지원은 저장소 어디에도 언급되어 있지 않습니다.


위 내용을 바탕으로 Glean MCP 서버는 Glean API를 위한 최소한의 MCP 통합을 제공하며, 명확한 도구 인터페이스가 있지만 프롬프트, 리소스, 일부 플랫폼 설정에 대한 세부 문서가 부족합니다. Claude용 설정은 간단하지만, 타 플랫폼이나 고급 기능(roots, 샘플링) 지원은 미흡합니다.

종합 의견

Glean MCP 서버는 Glean API와 통합된 검색 및 채팅이라는 두 가지 핵심 도구에 집중된 간결한 MCP 서버 구현체입니다. 라이선스가 명확하고 Claude용 설정이 쉽다는 장점이 있지만, 리소스와 프롬프트, 다양한 플랫폼 지원에 대한 문서가 부족해 활용도가 제한적입니다. 간단한 Docker 기반 배포와 안전한 API 키 관리 등은 강점이며, 저장소의 완성도와 실용성은 10점 만점에 5점으로 평가합니다.

MCP 점수

라이선스 보유✅ (MIT)
최소 1개 도구 보유
포크 수5
스타 수6

자주 묻는 질문

Glean MCP 서버란 무엇인가요?

Glean MCP 서버는 AI 에이전트를 Glean API에 연결하여 조직의 지식 베이스에 대해 고급 엔터프라이즈 검색 및 대화형 Q&A 기능을 제공하는 Model Context Protocol(MCP) 구현체입니다.

이 MCP에서 제공하는 도구는 무엇인가요?

'검색' 도구를 통해 Glean에서 결과를 가져오고, '채팅' 도구로 Glean 챗봇 기반 Q&A 인터페이스를 제공합니다.

Glean MCP 통합의 주요 활용 사례는 무엇인가요?

엔터프라이즈 지식 검색, 자동 Q&A, 개발자 워크플로우 통합, 지원 자동화 등—AI 에이전트가 조직의 관련 지식을 더 쉽게 접근하고 노출할 수 있도록 합니다.

Claude에서 Glean MCP 서버를 어떻게 설정하나요?

Docker 이미지를 빌드하고, 위의 예시와 같이 설정을 업데이트한 뒤, 환경 변수로 Glean API 인증 정보를 안전하게 제공합니다.

이 MCP 서버는 다른 플랫폼도 지원하나요?

명시적인 설정 안내는 Claude만 제공되며, Windsurf, Cursor, Cline과 같은 다른 플랫폼은 저장소에 문서화되어 있지 않습니다.

통합의 보안 수준은 어떤가요?

API 키와 인증 정보는 Docker 컨테이너에 전달되는 환경 변수로 안전하게 관리됩니다.

커스텀 프롬프트 템플릿이나 리소스 지원이 있나요?

아니요, 저장소에는 프롬프트 템플릿이나 명시적 리소스에 대한 문서가 없습니다. 이 통합은 두 가지 주요 도구에 집중되어 있습니다.

저장소의 라이선스와 인기(포크/스타)는 어떤가요?

MIT 라이선스를 따르며, 평가 시점 기준 5개의 포크와 6개의 스타를 보유하고 있습니다.

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