JFrog MCP 서버 통합

“JFrog” MCP 서버는 무엇을 하나요?

JFrog MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 JFrog 플랫폼 API 간의 통합 계층 역할을 하여 개발자가 DevOps 워크플로우를 자동화하고 향상시킬 수 있게 합니다. 이 MCP 서버를 활용하면 AI 클라이언트가 저장소 관리, 빌드 추적, 런타임 모니터링, 아티팩트 검색, 카탈로그 및 큐레이션, 취약점 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 서버는 브릿지 역할을 하며, AI 에이전트가 저장소 생성 및 관리, 빌드 정보 조회, 런타임 클러스터 모니터링, 취약점 스캔 요약 접근 등 작업을 실행할 수 있게 합니다. 이 통합은 개발 및 릴리즈 프로세스를 간소화하여, 팀이 대화식 또는 프로그래밍 방식의 AI 인터페이스를 통해 소프트웨어 아티팩트와 인프라를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 내용에서 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

제공된 저장소 내용에서 명시적 MCP 리소스가 언급되지 않았습니다.

도구 목록

• check_jfrog_availability
  • JFrog 플랫폼이 준비되고 정상적으로 작동하는지 확인합니다. 플랫폼 준비 상태를 반환합니다.
• create_local_repository
  • Artifactory에 새 로컬 저장소를 생성합니다. key, rclass(“local”), packageType, 그리고 선택적으로 description, projectKey, environments 등의 파라미터를 받습니다.
• create_remote_repository
  • 외부 패키지 레지스트리를 프록시하기 위한 새 원격 저장소를 생성합니다. key, rclass(“remote”), packageType, url, 선택적 인증 및 설정이 필요합니다.
• create_virtual_repository
  • 여러 저장소를 하나의 가상 저장소로 통합합니다. key, rclass(“virtual”), packageType, repositories(리스트), 선택적 메타데이터가 필요합니다.
• list_repositories
  • Artifactory의 모든 저장소를 나열합니다. 타입, packageType, 프로젝트별로 필터링할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 저장소 관리
  • 로컬, 원격, 가상 저장소의 생성 및 관리를 자동화하여 아티팩트 저장 작업의 효율성을 높이고 수작업 오류를 줄일 수 있습니다.
• 빌드 추적
  • 빌드 정보를 쉽게 나열 및 조회할 수 있어 CI/CD 프로세스의 빌드 상태와 이력을 모니터링할 수 있습니다.
• 런타임 모니터링
  • 런타임 클러스터 및 실행 중인 컨테이너 이미지를 조회하여 인프라 구성 요소의 실시간 모니터링과 관리를 지원합니다.
• 아티팩트 검색
  • 고급 AQL 쿼리를 실행하여 아티팩트와 빌드를 검색할 수 있어, 필요한 바이너리와 메타데이터에 신속하고 정확하게 접근할 수 있습니다.
• 취약점 및 큐레이션 인사이트
  • 패키지 정보, 버전, 취약점 요약 정보를 확인하여 소프트웨어 생명주기 전반에 걸쳐 보안과 컴플라이언스를 보장할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있고 MCP 서버에 접근할 수 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(보통 windsurf.config.json)을 여세요.
3. mcpServers 객체에 JFrog MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 대시보드에서 MCP 서버 상태를 확인해 설정이 완료됐는지 확인하세요.

Claude

1. Claude가 설치되어 있고 접근 가능한지 확인하세요.
2. Claude 에이전트 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음 JSON 스니펫을 사용하여 JFrog MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude UI에서 서버 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js를 설치하고 Cursor가 설정되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 여세요.
3. JFrog MCP 서버 항목을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor의 MCP 통합 목록에서 성공적으로 등록됐는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js를 설치하고 Cline을 설정하세요.
2. Cline 설정 파일에 접근하세요.
3. 다음 MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Cline의 UI 또는 CLI를 통해 연결이 정상인지 검증하세요.

API 키 보안 설정

항상 환경 변수를 사용해 API 키를 안전하게 보관하세요. 예시 구성:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"],
      "env": {
        "JFROG_API_KEY": "${env.JFROG_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "baseUrl": "https://your.jfrog.instance"
      }
    }
  }
}

“JFROG_API_KEY"와 “baseUrl"을 실제 환경 변수 및 JFrog 인스턴스 URL로 교체하세요.

FlowHunt에서 MCP 사용 방법

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

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

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 사용할 수 있게 됩니다. “jfrog"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 자신의 MCP 서버 URL로 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

총평

JFrog MCP 서버는 저장소 및 아티팩트 관리에 강력한 통합을 제공하며, 잘 정리된 도구와 명확한 설정 안내를 갖추고 있습니다. 다만 프롬프트 템플릿, 명시적 MCP 리소스, roots나 샘플링 등 고급 MCP 기능에 대한 문서화는 부족합니다. 전반적으로 DevOps 자동화에 매우 유용하지만 더 폭넓은 MCP 호환성을 위해서는 추가적인 보완이 필요합니다.

MCP 점수: 7/10. 실용적인 도구, 라이선스, 도입 측면에서 높은 점수를 받았으나 일부 고급 MCP 문서와 기능이 부족합니다.

MCP 점수