wxflows MCP 서버 통합

“wxflows” MCP 서버는 무엇을 하나요?

wxflows MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 다양한 외부 데이터 소스, API, 서비스 간의 브릿지 역할을 하도록 설계되었습니다. MCP 표준을 활용하여 wxflows는 AI 기반 워크플로를 실제 시스템과 안전하고 모듈화된 방식으로 연동할 수 있게 하며, AI 애플리케이션 개발 경험을 크게 향상시킵니다. 주요 역할은 데이터베이스 질의, 파일 관리, API 호출 등 다양한 작업을 통합 인터페이스로 지원하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 최신 정보를 활용하거나 외부 시스템에서 작업을 자동화하는 워크플로를 생성, 관리, 실행할 수 있으며, AI 에이전트가 개발 환경 내에서 이러한 작업을 매끄럽게 오케스트레이션할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 예시

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있고 개발 환경이 준비되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일(일반적으로 windsurf.json 또는 유사 파일)을 엽니다.
3. 다음 JSON 스니펫으로 wxflows MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 로그 또는 인터페이스에서 서버가 정상 동작하는지 확인하세요.

Claude

1. Claude가 설치 및 구성되어 있는지 확인합니다.
2. Claude 구성 파일(claude.config.json 또는 유사 파일)을 찾습니다.
3. wxflows MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 대시보드에서 서버 가용성을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js를 설치하고 Cursor가 설정되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 구성 파일을 편집하세요.
3. MCP 서버 구성을 삽입하세요:

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

4. 변경 사항을 적용하려면 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor UI에서 정상 적용 여부를 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 Cline 환경을 설정하세요.
2. Cline 구성에 접근하세요.
3. MCP 서버 블록을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cline 인터페이스에서 연결 상태를 확인하세요.

API 키 안전하게 관리하기
API 키나 자격 증명을 안전하게 관리하려면 환경 변수로 설정하세요:

{
  "mcpServers": {
    "wxflows": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${WXFLOWS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

여기서 "API_KEY": "${WXFLOWS_API_KEY}" 부분을 본인의 비밀 환경 변수명으로 교체해 사용하세요.

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

이렇게 구성하면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 툴로써 사용할 수 있습니다. "wxflows"는 실제 MCP 서버의 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 반드시 교체하세요.

개요

두 표를 종합하면, 이 MCP 저장소의 문서화와 정보 탐색성에 대한 내 전체 평점은 2/10입니다. 프롬프트, 도구, 리소스에 대한 핵심 정보는 대부분 누락되어 있으나, 설치 및 설정 안내는 명확합니다.

MCP 점수