Graphlit MCP 서버 통합

“Graphlit” MCP 서버란 무엇인가요?

Graphlit MCP(Model Context Protocol) 서버는 MCP 클라이언트와 Graphlit 플랫폼 사이의 브릿지 역할을 하며, 다양한 외부 데이터 소스 및 서비스와의 매끄러운 통합을 가능하게 합니다. 주요 목적은 Slack, Discord, 웹사이트, Google Drive, 이메일, Jira, Linear, GitHub 등 여러 플랫폼의 다양한 콘텐츠를 집계, 색인화, 검색 가능하게 하는 것입니다. 이렇게 집계된 데이터는 하나의 RAG(검색-보강 생성) 준비 지식 베이스로 변환됩니다. 서버는 문서, 웹페이지, 오디오, 비디오의 수집을 지원하며, 콘텐츠를 자동으로 추출하거나 전사하여 효율적인 검색을 가능하게 합니다. 웹 크롤링, 검색 등 내장 도구를 갖추고 있어, Graphlit MCP 서버는 AI 어시스턴트 및 개발자가 대규모 지식 저장소와 상호작용하고 관리할 수 있도록 하며, 문서 검색, 자동 추출, 다중 소스 집계 등 고급 워크플로우를 인기 개발 환경에서 구현할 수 있습니다.

프롬프트 목록

명시적인 프롬프트 템플릿은 제공 문서나 저장소 파일에 나와 있지 않습니다.

리소스 목록

명시적인 리소스는 제공 문서나 저장소 파일에 상세히 안내되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 콘텐츠 질의(Query Contents): 수집된 지식 베이스에서 콘텐츠를 검색 및 조회합니다.
• 컬렉션 질의(Query Collections): 특정 데이터 컬렉션이나 문서 집합을 질의합니다.
• 피드 질의(Query Feeds): Graphlit에 통합된 다양한 피드를 조회하고 검색합니다.
• 대화 질의(Query Conversations): 여러 플랫폼의 대화 기록을 접근 및 검색합니다.
• 관련 소스 검색(Retrieve Relevant Sources): 질의나 컨텍스트와 연관된 소스를 찾습니다.
• 유사 이미지 검색(Retrieve Similar Images): 입력한 이미지와 시각적으로 유사한 이미지를 찾습니다.
• 이미지 시각적 설명(Visually Describe Image): 이미지의 텍스트 설명을 생성합니다.
• LLM 대화 프롬프트(Prompt LLM Conversation): RAG 워크플로우를 위한 LLM 기반 대화를 시작하거나 이어갑니다.
• 텍스트에서 구조화 JSON 추출(Extract Structured JSON from Text): 비정형 텍스트 데이터를 구조화된 JSON 형식으로 변환합니다.
• 오디오로 퍼블리싱(ElevenLabs Audio): ElevenLabs를 이용해 콘텐츠를 오디오로 변환합니다.
• 이미지로 퍼블리싱(OpenAI Image Generation): OpenAI를 활용해 프롬프트로부터 이미지를 생성합니다.
• 파일, 웹페이지, 메시지, 게시글, 이메일, 이슈, 텍스트, 메모리(단기): 이러한 유형의 콘텐츠를 Graphlit에 수집합니다.
• 웹 크롤링(Web Crawling): 자동 웹 크롤링을 통해 웹 데이터를 수집합니다.
• 데이터 커넥터(Data Connectors): 다음 시스템과의 연동을 지원합니다:
  • Microsoft Outlook 이메일
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub 이슈
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • 팟캐스트(RSS)

이 MCP 서버의 활용 사례

• 엔터프라이즈 지식 관리: 다양한 플랫폼의 내부 문서, 커뮤니케이션, 리소스를 하나의 통합 지식 베이스로 집계하여 손쉽게 검색 및 RAG 워크플로우에 활용합니다.
• 자동 콘텐츠 수집 및 검색: 문서, 웹페이지, 이메일 등을 자동으로 수집해 즉시 검색 가능하게 하여 AI 어시스턴트나 개발자가 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 다중 소스 RAG(Retrieval-Augmented Generation): 다양한 데이터 소스에서 최신의, 컨텍스트가 풍부한 정보를 LLM에 제공해 AI 결과의 정확성과 관련성을 높입니다.
• 크로스 플랫폼 데이터 통합: Slack, Jira, GitHub, Google Drive 등 여러 도구의 데이터를 매끄럽게 연결 및 동기화하여 프로젝트 및 제품 관리를 지원합니다.
• 콘텐츠 퍼블리싱 및 변환: 수집한 콘텐츠를 오디오, 이미지 등 다른 형식으로 변환하거나, 구조화 데이터를 추출하여 2차 가공 또는 퍼블리싱에 활용합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 찾거나 새로 만드세요.
3. 구성 파일의 mcpServers 섹션에 Graphlit MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Graphlit MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정

API 키는 환경 변수로 설정하세요:

{
  "mcpServers": {
    "graphlit": {
      "command": "npx",
      "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GRAPHLIT_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude의 구성 파일을 여세요.
3. 다음과 같이 Graphlit MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 연결된 MCP 서버 목록에 서버가 표시되는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 구성 파일을 편집하세요.
3. 아래와 같이 MCP 서버 구성을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Graphlit MCP가 사용 가능한 도구 목록에 보이는지 확인하세요.

Cline

1. 시스템에 Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일에 접근하세요.
3. 다음과 같이 Graphlit MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버 통합이 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

참고: Windsurf 예시와 같이, API 키와 같은 민감 정보는 항상 환경 변수로 관리하세요.

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 여세요. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 모든 기능과 역량을 가진 MCP를 도구로 사용할 수 있게 됩니다. “graphlit” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

요약

Roots 지원: 문서에 명시적으로 언급되어 있지 않습니다.

의견

Graphlit MCP 서버는 도구 기능 및 통합 가이드 면에서 강력하지만, 프롬프트 템플릿과 MCP 리소스에 대한 명확한 문서가 부족합니다. LICENSE 존재, 활발한 개발, GitHub 참여율이 높아 지식 관리와 RAG 사례에 적합하지만, 리소스와 프롬프트 문서 부재로 일부 상황에서 바로 적용하는 데 제한이 있을 수 있습니다.

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