보고서 생성 MCP 서버

“보고서 생성” MCP 서버란 무엇인가요?

보고서 생성 MCP 서버는 AI 어시스턴트가 강력한 보고서 생성 기능을 사용할 수 있도록 설계되었으며, 외부 데이터 소스와 구조화된 워크플로우를 통합해 보고서의 생성과 관리를 간소화합니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 주요 기능을 노출함으로써, 개발자와 AI 에이전트는 데이터 수집, 문서 조립, 맞춤형 템플릿 기반 출력 형식화와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 개발 워크플로우에 통합하면 AI 도구와 보고 도구 간의 원활한 상호작용을 통해 데이터베이스 쿼리, 파일 관리, 외부 API 호출 등 보고서 조립에 필요한 작업을 쉽게 처리할 수 있어 생산성이 향상됩니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 파일이나 문서에서 별도의 프롬프트 템플릿은 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

공개 저장소 파일이나 문서에 명시적인 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

server.py 또는 관련 파일에서 별도로 명시된 도구는 없습니다.

이 MCP 서버의 주요 사용 사례

• 보고서 자동화: 데이터 수집부터 구조화된 보고서 생성까지 전체 프로세스를 자동화하여 수작업과 오류를 줄입니다.
• 문서 조립: 여러 데이터 소스에서 복잡한 문서를 조립해 보고서 간 일관성과 표준화를 보장합니다.
• 개발 워크플로우 통합: 개발 도구와 연동해 CI/CD 또는 프로젝트 추적의 일부로 필요 시 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 맞춤형 보고서 템플릿: 다양한 비즈니스 요구에 맞춘 다양한 유형의 보고서를 위해 맞춤형 템플릿을 활용할 수 있습니다.
• 데이터 기반 인사이트: AI 어시스턴트가 실시간 데이터 쿼리를 통해 보고서를 생성하여 팀에 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 사전 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일(예: windsurf.config.json)을 엽니다.
3. 다음 JSON 스니펫을 사용하여 보고서 생성 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 구성을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 클라이언트 패널에서 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정(Windsurf 예시)

{
  "mcpServers": {
    "report-gen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude MCP 구성 파일을 찾으세요.
3. 다음을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 통합 목록에서 MCP 서버가 표시되는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 워크스페이스 설정을 엽니다.
3. 서버 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장하고 Cursor 환경을 다시 불러오세요.
5. 보고서 생성 작업을 트리거하여 테스트하세요.

Cline

1. Node.js가 설정되어 있는지 확인하세요.
2. Cline MCP 구성 파일에 접근하세요.
3. 아래와 같이 구성하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버 진단에서 정상적으로 등록되었는지 확인하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 여세요. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능 및 역량을 도구로서 사용할 수 있습니다. "report-gen-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 각각 변경하시기 바랍니다.

요약

의견

이 MCP 서버는 보고서 생성을 위한 실용적인 추상화를 제공하지만, 공개 저장소에 프롬프트 템플릿, 리소스, 도구가 보이지 않아 개발자가 즉시 활용하기에는 한계가 있습니다. 구체적인 기능이나 엔드포인트에 대한 문서가 제공된다면 사용성이 더욱 향상될 것입니다. 현재로서는 설치 안내는 명확하지만, 기능의 발견성이 제한적입니다.

MCP 점수

전체적으로, 현재 공개 구현은 자세한 문서, 프롬프트 템플릿 및 도구/리소스 정의가 부족해 개발자 지원 점수는 10점 만점에 3점 이며, 설치 안내만 명확하게 제공됩니다.