GNURadio MCP 서버 통합

“GNURadio” MCP 서버란 무엇을 하나요?

GNURadio MCP 서버는 GNURadio용으로 설계된 현대적이고 확장 가능한 머신 컨트롤 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 GNURadio 플로우그래프의 프로그래밍적, 자동화, AI 기반 생성을 가능하게 하며, 대형 언어 모델(LLM), 자동화 프레임워크 및 맞춤형 클라이언트와의 통합을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 .grc 파일을 생성하고, SDR(소프트웨어 정의 라디오) 워크플로우를 대규모로 제어할 수 있습니다. 강력한 MCP API를 제공함으로써 GNURadio MCP 서버는 SDR 프로토타이핑을 간소화하여 플로우그래프의 생성, 수정, 검증을 자동화하고, 수작업 및 잠재적 오류를 줄일 수 있습니다. 모듈형 아키텍처로 손쉬운 확장과 맞춤화가 가능해 GNURadio를 사용하는 개발자와 연구자에게 매우 유용한 도구입니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 파일이나 README에 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서나 저장소 파일에 별도의 MCP 리소스가 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

README나 main.py에 명시적 도구 목록은 제공되지 않습니다. 서버는 플로우그래프 생성 및 조작을 지원하지만, 도구 세부사항은 안내되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• SDR 워크플로우 자동 생성
  개발자는 GNURadio 플로우그래프를 프로그래밍적으로 생성 및 수정하여 반복적인 SDR 프로토타이핑 작업을 자동화할 수 있습니다.
• AI 기반 플로우그래프 생성
  LLM 및 자동화 프레임워크와 통합하여 AI 기반 .grc 파일 생성 및 조작이 가능합니다.
• 맞춤형 클라이언트 통합
  MCP 인터페이스를 사용해 맞춤형 도구나 봇과 연결하여 고급 SDR 활용 사례에 대응할 수 있습니다.
• 플로우그래프 검증 및 테스트
  서버를 활용해 플로우그래프를 프로그래밍적으로 검증 및 테스트함으로써 정확성을 확보하고 오류를 줄일 수 있습니다.
• 모듈형 SDR 개발
  특화된 SDR 워크플로우나 연구 목적에 맞춰 서버를 확장하거나 맞춤화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python >= 3.13, GNURadio(GNURadio Companion v3.10.12.0에서 테스트됨), UV가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론합니다:
   git clone https://github.com/yoelbassin/gr-mcp
3. 공식 안내에 따라 GNURadio를 설치하세요.
4. UV 환경을 설정합니다:

   cd gr-mcp
   uv venv --system-site-packages
   

5. MCP 서버를 Windsurf 설정에 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

6. 설정을 저장하고 Windsurf를 실행하세요.

Claude

1. 사전 준비: Python >= 3.13, GNURadio, UV를 설치하세요.
2. 위와 같이 클론 및 설정을 진행합니다.
3. Claude Desktop 설정에 다음을 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. MCP 서버 목록에서 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Python >= 3.13, GNURadio, UV를 설치하세요.
2. 위와 같이 저장소를 클론 및 초기화합니다.
3. Cursor 설정을 업데이트하세요:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 활성화됐는지 확인하세요.

Cline

1. 모든 의존성(Python, GNURadio, UV)이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. GNURadio MCP 서버를 클론 및 설정하세요.
3. Cline 설정을 다음과 같이 수정하세요:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. 변경사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버 연결 상태를 확인하세요.

API 키 보안 설정

MCP 서버에 API 키나 시크릿을 전달해야 할 경우, 환경 변수로 구성하세요. 예시:

"mcpServers": {
  "gr-mcp": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/gr-mcp",
      "run",
      "main.py"
    ],
    "env": {
      "MY_SECRET_API_KEY": "your_api_key_here"
    },
    "inputs": {}
  }
}

참고: 실제 환경에 맞게 "MY_SECRET_API_KEY"와 값을 변경하세요.

Flow 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

{
  "gr-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성 완료 후 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용할 수 있게 되어 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. "gr-mcp"를 실제 MCP 서버명으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표를 기반으로 GNURadio MCP 서버는 기본 기능 및 명확한 설치 방법을 제공하지만, 프롬프트, 명시적 리소스, 도구에 대한 문서화가 부족해 확장성과 사용성을 다소 제한합니다. 평가: 5/10.

MCP 점수