Globalping MCP 서버

“Globalping” MCP 서버란 무엇인가요?

Globalping MCP 서버는 AI 어시스턴트를 Globalping의 글로벌 네트워크 측정 플랫폼에 연결하여, 대형 언어 모델(LLM)이 자연어 인터페이스를 통해 실시간 네트워크 진단 및 벤치마크 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. Model Context Protocol(MCP)을 사용해 OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude와 같은 AI 모델이 전 세계 수천 곳에서 ping, traceroute, DNS 조회, MTR, HTTP 요청 등 네트워크 테스트를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 즉각적이고 실용적인 네트워크 분석, 비교 성능 인사이트, 강력한 모니터링 기능 등 개발 워크플로우를 한층 강화할 수 있습니다. 서버는 고속 API 액세스를 위한 oAuth 인증을 지원하며, 다양한 인기 AI 툴 및 어시스턴트와의 간편한 통합을 염두에 두고 설계되었습니다.

프롬프트 목록

제공된 문서 또는 저장소에는 명시적 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 저장소에 명시적으로 나열된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• ping: 네트워크 대상에 대해 핑 테스트를 실행합니다.
• traceroute: 대상까지의 경로를 분석하는 트레이서트 테스트를 실행합니다.
• dns: 도메인에 대한 DNS 레코드를 조회합니다.
• mtr: 핑과 트레이서트를 결합한 MTR(My Traceroute) 테스트를 실행합니다.
• http: 주어진 URL로 HTTP 요청을 보내 상태 및 응답을 확인합니다.
• locations: 전 세계 모든 Globalping 프로브 위치를 나열합니다.
• limits: 연결된 Globalping 계정의 현재 API 속도 제한을 표시합니다.
• getMeasurement: 이전에 실행한 측정의 세부 정보를 ID로 조회합니다.
• compareLocations: 서로 다른 위치 간 네트워크 성능 비교 방법에 대한 안내를 제공합니다.
• help: 사용 가능한 도구와 사용법에 대한 도움말을 표시합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 분산 네트워크 문제 해결: 여러 위치에서 ping, traceroute, MTR 테스트를 실행해 지연, 패킷 손실, 라우팅 문제를 즉시 파악하여 글로벌 연결 문제를 진단할 수 있습니다.
• API 및 웹사이트 모니터링: HTTP, DNS 도구를 통해 다양한 지역에서 API/웹사이트의 가용성, DNS 전파, 응답 시간을 모니터링하여 안정적인 글로벌 접속을 보장합니다.
• 비교 네트워크 분석: compareLocations 도구로 여러 대상이나 지역 간 네트워크 성능을 벤치마킹하여 인프라 결정에 도움을 줍니다.
• 사전적 인시던트 대응: AI 어시스턴트와 통합해 이상 감지 시 자동 네트워크 테스트를 트리거하여 신속한 대응에 필요한 정보성 맥락을 제공합니다.
• 교육 및 연구 활용: 학생, 연구자, 네트워크 엔지니어가 실제 네트워크 측정을 재현 가능하고 확장성 있게 실행·분석할 수 있도록 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

문서상 Windsurf에 대한 별도의 설정 안내는 없습니다.

Claude

1. Claude Desktop 구성 파일을 찾으세요:
   • %APPDATA%\Claude\config.json (Windows)
   • ~/Library/Application Support/Claude/config.json (macOS)
2. 텍스트 에디터로 구성 파일을 엽니다.
3. mcpServers 아래에 Globalping MCP 서버 구성을 추가하세요:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Globalping MCP가 사용 가능한 서버로 표시되는지 확인하세요.

API 키 보호: 별도의 명시적 안내는 없으나, 일반적으로 환경 변수를 사용합니다. 예시:

{
  "env": {
    "GLOBALPING_API_KEY": "your-api-key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${GLOBALPING_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. Cursor 설정을 엽니다.
2. MCP 탭으로 이동합니다.
3. “+ Add new global MCP server"를 클릭합니다.
4. mcp.json 구성 파일에 다음을 추가하세요:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

API 키 보호: 별도의 공식 문서는 없지만, 위와 같이 환경 변수를 사용할 수 있습니다.

Cline

문서상 Cline에 대한 별도의 설정 안내는 없습니다.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

{
  "globalping": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://mcp.globalping.dev/sse"
  }
}

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이제 이 MCP를 도구로 활용할 수 있으며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “globalping"을 실제 사용하는 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

문서의 완성도 및 기능(도구, 명확한 개요, 주요 플랫폼별 설정 안내는 있으나, 명시적 리소스·프롬프트·샘플링 지원은 없음)을 종합적으로 고려할 때, 이 MCP 서버의 실질적 개발자 활용 및 통합 평점은 6/10입니다.

MCP 점수