해싱 MCP 서버

“해싱” MCP 서버는 무엇을 하나요?

해싱 MCP 서버는 암호화 해시(MD5, SHA-256) 계산을 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 해싱 기능을 도구로 노출함으로써 Claude Desktop, VSCode 등 LLM 기반 개발 환경 및 AI 도우미에서 암호화 관련 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 서버는 빠른 해시 생성을 요구하는 작업을 간소화하여 데이터 무결성 검증, 콘텐츠 보안, 암호화가 필요한 워크플로우 지원에 필수적인 역할을 합니다. MCP 클라이언트와의 통합을 통해 개발자 및 AI 에이전트가 해시 계산을 손쉽게 요청·수신할 수 있어, 암호화가 중요한 워크플로우를 간단하게 만듭니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿 관련 정보를 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

저장소에서 명시적인 MCP 리소스 정의를 찾을 수 없습니다.

도구 목록

• calculate_md5: 입력된 텍스트의 MD5 해시를 계산하여 콘텐츠의 빠른 검증 및 지문화를 지원합니다.
• calculate_sha256: 입력된 텍스트의 SHA-256 해시를 계산하여 현대 암호화 워크플로우에서 보다 안전한 해시 요구에 활용합니다.

MCP 서버 활용 사례

• 파일 무결성 검증: 개발자는 파일 무결성 확인이나 변조 감지용으로 해시를 신속하게 생성 및 비교할 수 있습니다.
• 비밀번호 해싱 시연: 평문 비밀번호가 해시로 변환되는 과정을 교육용으로 시연할 때 유용합니다.
• 데이터 중복 제거: 지원되는 AI 기반 개발 환경 내에서 해시 비교를 통해 중복 파일이나 콘텐츠를 식별할 수 있습니다.
• API 응답 검증: 해시 계산을 자동화하여 개발 중 API 페이로드나 데이터 교환의 유효성을 검증할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Docker가 설치되어 실행 중이거나, Python 3.13+에 venv/uv가 사용 가능해야 합니다.
2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 항목에 해싱 MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
5. MCP 클라이언트 통합 항목에서 서버가 실행 중인지 확인합니다.

Claude

1. Docker 또는 Python 3.13+를 설치하세요.
2. Claude Desktop 또는 지원되는 클라이언트의 설정을 엽니다.
3. 해싱 MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Claude Desktop을 재시작합니다.
5. AI 도우미 인터페이스에 해싱 도구가 나타나는지 확인합니다.

Cursor

1. 사전 준비: Python 3.13+ 또는 Docker가 설치되어 있어야 합니다.
2. Cursor 설정 파일에 접근합니다.
3. MCP 서버 블록을 삽입합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장하고 Cursor를 재시작합니다.
5. Cursor 내에서 해시 계산이 정상 동작하는지 테스트합니다.

Cline

1. Docker 또는 Python 3.13+가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cline의 MCP 서버 설정을 편집합니다.
3. 해싱 MCP 서버를 등록합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Cline을 재시작합니다.
5. Cline의 도구 목록에서 서버의 사용 가능 여부를 확인합니다.

API 키 보안 예시:
이 서버는 기본적으로 API 키가 필요 없지만, 추가 시 다음과 같이 사용하세요:

{
  "env": {
    "HASHING_MCP_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

필요에 따라 HASHING_MCP_API_KEY를 원하는 변수명으로 바꿔 사용하세요.

플로우에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “hashing-mcp-server"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 맞게 변경해야 합니다.

개요

총평

이 MCP 서버는 매우 단순하고 집중된 역할을 하며, 기본적이지만 유용한 암호화 해싱 도구를 제공합니다. 문서화는 명확하지만, 프롬프트 템플릿이나 명시적 MCP 리소스 등 고급 기능은 부족합니다. 별점과 포크가 없는 점은 초기 단계임을 시사하지만, 라이선스와 Docker/PyPI 지원이 있는 점은 긍정적입니다. 명확성과 실용성 측면에서 5/10점을 주지만, 범위와 채택은 제한적입니다.

MCP 점수