MCP GraphQL 서버

“MCP GraphQL” MCP 서버란 무엇을 하나요?

MCP GraphQL은 GraphQL API와 상호작용하기 위한 표준화된 인터페이스를 제공하도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 타겟 GraphQL 엔드포인트를 인트로스펙트하여 사용 가능한 각 GraphQL 쿼리를 전용 MCP 도구로 자동 노출함으로써, AI 어시스턴트 및 개발자가 외부 GraphQL 데이터 소스와 원활하게 상호작용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 쿼리, 데이터 조회, 써드파티 서비스와의 직접 통합 등 MCP 호환 워크플로우 내에서 다양한 작업을 지원합니다. MCP GraphQL은 도구 파라미터 매핑, 동적 JSON 스키마 생성, 인증(Bearer, Basic, 커스텀 헤더 등)을 수동 스키마 정의 없이 처리합니다. 주요 목표는 GraphQL API를 AI 어시스턴트와 사용자 모두에게 통합 프로토콜로 쉽게 활용하고 실제 작업에 연결하는 것입니다.

프롬프트 목록

제공된 자료에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서 내에 별도의 MCP 리소스가 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

• GraphQL 쿼리 도구
  타겟 API에서 노출하는 각 GraphQL 쿼리는 개별 MCP 도구로 제공됩니다. 서버는 각 쿼리에 맞는 도구를 동적으로 생성하며, 도구 파라미터는 GraphQL 쿼리 파라미터와 일치합니다. 이를 통해 클라이언트는 MCP를 통해 API가 지원하는 모든 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다.
  • 파라미터: GraphQL 스키마에서 자동 생성
  • 입력 스키마: 쿼리 요구사항에 따라 동적으로 생성

MCP 서버의 활용 예시

• GraphQL 기반 데이터베이스 관리
  개발자는 GraphQL을 지원하는 데이터베이스에 복잡한 쿼리를 실행하여 구조화된 데이터를 개발 환경이나 AI 워크플로우로 직접 가져올 수 있습니다.
• 써드파티 API 통합
  GraphQL 엔드포인트를 제공하는 SaaS 제품이나 서비스를 원활하게 통합해, AI 어시스턴트가 원격 데이터를 가져오거나 집계/조작할 수 있습니다.
• 빠른 프로토타이핑 및 데이터 탐색
  새로운 GraphQL API의 사용 가능한 쿼리를 즉시 인트로스펙트하여 수동 스키마 매핑 없이 빠르게 실험 및 데이터 분석이 가능합니다.
• 자동화된 리포팅
  AI 에이전트를 활용해 GraphQL API에서 데이터를 추출하고, 즉시 리포트나 대시보드를 자동 생성할 수 있습니다.
• 향상된 파일/콘텐츠 관리
  서비스가 GraphQL로 파일 또는 콘텐츠 관리 기능을 노출할 경우, 이를 도구로 접근해 워크플로우 자동화를 간소화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python 3.11 이상이 설치되어 있는지 확인합니다.
2. pip 또는 필요에 따라 uvx로 mcp-graphql을 설치합니다.
3. Windsurf 설정 파일을 편집합니다.
4. MCP GraphQL 서버를 mcpServers 섹션에 추가합니다:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
6. 테스트 쿼리를 실행해 연결을 확인합니다.
7. API 키 보안: 환경 변수를 사용하세요.

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. Claude의 설정/구성 파일을 엽니다.
2. uvx 또는 mcp-graphql이 설치되어 있는지 확인합니다.
3. mcpServers 구성에 다음을 추가합니다:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. 또는, pip 또는 Docker를 아래와 같이 사용할 수 있습니다:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   또는

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작합니다.

Cursor

1. pip 또는 uvx를 사용해 mcp-graphql을 설치합니다.
2. Cursor 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 섹션에 다음을 추가합니다:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Cursor를 다시 불러옵니다.
5. MCP 인터페이스를 통해 샘플 쿼리로 테스트합니다.

Cline

1. Python 3.11+과 mcp-graphql이 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Cline 설정 파일을 찾습니다.
3. mcpServers 설정에 MCP GraphQL 서버를 추가합니다:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. 저장하고 Cline을 재시작합니다.
5. 보안을 위해 위 예시와 같이 환경 변수로 토큰을 관리하세요.

API 키 보안

토큰 등의 민감한 데이터는 환경 변수로 관리하세요:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “graphql"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 자신의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

GraphQL API를 위한 실용적인 MCP 구현으로 프롬프트/리소스가 명시적으로 없고 샘플링/루트 언급이 부족하나, 도구 노출과 설정 용이성은 우수합니다. 개발자 관점에서 완성도와 유용성 기준 7/10점으로 평가할 수 있습니다.

MCP 점수