Kibela MCP 서버 통합

“Kibela” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Kibela MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 구현체로서 Kibela API와 연동되도록 설계되었습니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 Kibela 사이의 다리 역할을 하여, Kibela 워크스페이스에 저장된 외부 데이터, 콘텐츠, 서비스에 원활하게 접근할 수 있게 합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 Kibela에 저장된 문서와 지식 베이스를 쿼리·검색·상호작용하며, 문서 검색, 정보 추출, 협업과 같은 업무를 자동화하여 개발 워크플로우를 향상시킬 수 있습니다. Kibela MCP 서버는 최신 조직 지식을 반영하는 LLM 활용을 가능하게 하며, 표준화된 MCP 도구와 리소스를 통해 효율적인 코드베이스 탐색, 지식 관리, 워크플로우 자동화를 지원합니다.

프롬프트 목록

공개 문서 또는 저장소 파일에 프롬프트 템플릿이 명시되거나 정의되어 있지 않습니다.

리소스 목록

공개 문서 또는 저장소 파일에 별도의 리소스가 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

공개 문서나 저장소 파일(예: server.py 등)에는 명시적인 도구가 없습니다. 저장소는 TypeScript/Node.js로 구현되어 있으며, server.py에 직접 대응하는 파일은 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 예시

• 지식 관리 자동화: Kibela의 지식 베이스를 LLM과 통합하여 조직 문서 검색 및 요약을 자동화합니다.
• 문서 검색 및 쿼리: AI 어시스턴트가 Kibela에서 관련 정보를 찾아 사용자에게 제공하여 연구 및 온보딩 워크플로우를 개선합니다.
• 워크플로우 자동화: 기록 업데이트나 Kibela 콘텐츠 기반 보고서 생성 등 반복적인 문서 관련 업무를 자동화합니다.
• 협업 강화: AI 기반으로 에이전트가 콘텐츠 제안, 문서 태깅, Kibela 활동에 따라 팀원 알림 등을 수행하도록 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 찾으세요.

3. Kibela MCP 서버 패키지를 추가하세요:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. MCP 서버 구성을 mcpServers 객체 아래에 삽입하세요:

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

5. 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.

6. MCP 서버 목록에 서버가 표시되는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.

2. Claude의 설정 파일을 찾아 여세요.

3. Kibela MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. Claude를 재시작하세요.

5. MCP 엔드포인트가 정상적으로 표시되는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js를 설치하세요.

2. cursor.config.json 또는 해당 MCP 설정 파일을 편집하세요.

3. 다음 스니펫을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

5. Kibela 관련 쿼리로 테스트하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Cline MCP 설정 파일에 접속하세요.

3. Kibela 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.

5. Kibela MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 설정

Kibela API 키는 환경 변수를 활용해 안전하게 보관하세요. 예시 구성은 다음과 같습니다:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “kibela"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 환경에 맞게 변경해야 합니다.

개요

위 표들 사이 설명:
Kibela MCP 서버는 기본적인 문서, 명확한 라이선스(MIT), 주요 플랫폼용 설정 안내를 제공합니다. 그러나 공개 문서에는 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿의 명시적 목록이 없어 에이전트 중심의 활용성은 제한적입니다. 만약 이에 대한 지원이 추가된다면 가치가 더욱 높아질 것입니다. 현재로선 기본적인 Kibela 연동에는 적합하지만, 고도화된 MCP 워크플로우에는 다소 부족할 수 있습니다.

MCP 점수