JSON MCP 서버

“JSON” MCP 서버는 무엇을 하나요?

JSON MCP 서버는 AI 어시스턴트와 LLM이 표준화된 도구와 연산을 이용해 JSON 데이터 소스와 상호작용, 질의, 조작할 수 있도록 해주는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 클라이언트와 외부 JSON 기반 데이터 간의 브릿지 역할을 하며, 구조화된 데이터 접근, 고급 질의나 변환이 필요한 작업의 개발 워크플로우를 향상시킵니다. JSONPath 기반 질의, 조건부 필터링, 배열 및 문자열 연산, 날짜·숫자 계산, 집계와 같은 강력한 기능을 지원합니다. 개발자는 각 데이터 소스별 커스텀 통합 없이 데이터베이스와 유사한 연산, 데이터 분석, 데이터 기반 자동화를 쉽게 수행할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소나 README에 명시적인 리소스가 문서화되어 있지 않습니다. 서버는 URL을 통한 외부 JSON 데이터에 대해 동작하지만, 사전 정의된 리소스는 나열되어 있지 않습니다.

도구 목록

• query
  JSONPath 문법과 확장 연산을 사용해 JSON 데이터를 질의합니다.
  입력:

  • url (string): JSON 데이터 소스의 URL
  • jsonPath (string): JSONPath 표현식(옵션 연산 포함)

• filter
  조건을 사용해 JSON 데이터를 필터링합니다.
  입력:

  • url (string): JSON 데이터 소스의 URL
  • jsonPath (string): 기본 JSONPath 표현식
  • condition (string): 필터 조건

이 MCP 서버의 활용 사례

• JSON API 데이터 분석
  개발자나 LLM이 원격 JSON API 응답에 대해 복잡한 질의, 집계, 통계 연산을 직접 실행할 수 있어 데이터 분석 워크플로우를 간소화합니다.

• 자동 데이터 변환
  ETL(추출, 변환, 적재) 파이프라인용으로 대규모 JSON 데이터셋의 매핑, 필터링, 변환을 자동화해 커스텀 스크립트 작성 시간을 절약합니다.

• 동적 대시보드 생성
  다양한 JSON 엔드포인트에서 통계 데이터를 집계·시각화해야 하는 대시보드의 백엔드로 활용할 수 있으며, 정렬·그룹·집계 도구를 제공합니다.

• 실시간 데이터 활용 빠른 프로토타이핑
  LLM이나 사용자가 실시간 JSON 데이터를 신속하게 질의·조작하여 PoC(개념 검증) 애플리케이션이나 탐색적 데이터 분석을 할 수 있습니다.

• 규칙 기반 데이터 필터링
  개발자가 프로그래머블 조건을 활용해 JSON 피드에서 관련 정보를 필터링·추출할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 객체 아래에 JSON MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버 목록에 서버가 표시되는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. claude_desktop_config.json 파일을 여세요.
3. 구성에 다음을 삽입하세요:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@1.0.3"
       ]
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. JSON MCP 서버가 활성화되어 있는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cursor MCP 구성 파일을 여세요.
3. 다음 코드를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor의 서버 목록에서 MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Cline

1. Node.js를 설치하세요.
2. Cline MCP 구성 파일을 찾아 수정하세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Cline에서 서버 접근성이 정상인지 검증하세요.

API 키 보안 설정

JSON 엔드포인트에 인증이 필요한 경우, 환경 변수로 API 키를 설정하고 서버 구성에서 참조하세요. 예시:

{
  "json": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

${API_KEY}를 실제 환경 변수명 또는 비밀 관리 전략으로 대체하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 여세요. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음과 같이 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 모든 함수와 기능에 접근할 수 있는 MCP 도구를 사용할 수 있습니다. “json” 부분은 자신의 MCP 서버 이름에 맞게, URL은 실제 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

의견

JSON MCP 서버는 JSON 데이터 처리를 위한 집중적이고 실용적인 MCP 서버로, 강력한 질의 및 필터링 도구를 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스 정의, 샘플링/루트 지원 등 고급 기능은 부족합니다. 데이터 중심 워크플로우에서 실용성과 단순성 면에서 높은 점수를 받았습니다.

MCP 점수: 6/10

MCP 점수