Kong Konnect MCP 서버

“Kong Konnect” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Kong Konnect MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, Claude와 같은 AI 어시스턴트가 Kong Konnect의 API Gateway와 직접 상호작용할 수 있도록 해줍니다. 이 서버는 브리지 역할을 하여 AI 기반 도구가 자연어로 게이트웨이 설정, 트래픽, 분석 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 이 서버를 통해 분석 데이터를 조회하고, API 게이트웨이 설정을 점검하며, 컨트롤 플레인을 관리할 수 있습니다. 외부 데이터 소스(예: Kong Konnect API)를 AI 워크플로우에 통합함으로써, 이 MCP 서버는 트래픽 모니터링, 설정 감사, API 서비스 관리 등의 작업을 간소화하여 개발 및 운영의 효율성과 지능을 높여줍니다.

프롬프트 목록

• 레포지토리 파일 또는 README에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

• 레포지토리 파일 또는 README에 명시된 MCP 리소스가 없습니다.

분석 도구

• API 요청 쿼리
  시간 범위, 상태 코드, HTTP 메소드, 소비자 ID 등 다양한 커스텀 필터로 Kong API Gateway 요청을 쿼리 및 분석할 수 있습니다.

• 소비자별 요청 조회
  특정 소비자 ID와 시간 범위로 필터링하여 해당 소비자가 보낸 API 요청을 분석할 수 있습니다.

설정 도구

• (기타 설정 관련 도구가 참조되었으나 README 또는 프로젝트 파일에 상세 내용은 없습니다.)

컨트롤 플레인 도구

• (컨트롤 플레인 관리 관련 도구가 참조되었으나 README 또는 프로젝트 파일에 상세 내용은 없습니다.)

이 MCP 서버의 사용 사례

• API 분석 및 리포팅
  개발자와 운영팀은 서버를 통해 상태 코드, 메소드, 소비자, 서비스 등 다양한 필터로 API 요청의 상세 분석 데이터를 조회하여 종합적인 모니터링이 가능합니다.

• 소비자 행동 분석
  개별 소비자의 요청 및 행동을 분석하여 지원, 결제, 보안 감사 업무에 활용할 수 있습니다.

• 게이트웨이 설정 감사
  서비스, 라우트, 소비자, 플러그인 목록을 조회 및 점검하여 API 게이트웨이 설정을 감사 및 검증할 수 있습니다.

• 컨트롤 플레인 관리
  컨트롤 플레인 및 그룹을 관리 및 점검하여 분산 API 게이트웨이의 운영을 간소화할 수 있습니다.

• AI 기반 운영
  AI 어시스턴트가 API 인프라를 실시간으로 쿼리 및 진단할 수 있어 수작업을 줄이고 인시던트 대응 속도를 높입니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js 20+와 MCP 호환 클라이언트가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 클론 및 설치:

   git clone https://github.com/Kong/mcp-konnect.git
   cd mcp-konnect
   npm install
   npm run build
   

3. 환경 변수 설정:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Windsurf 설정에 MCP 서버 추가:
   Windsurf 설정 파일(예: windsurf.json)을 편집하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Windsurf를 재시작하고 확인.

Claude

1. 사전 준비: Node.js 20+, Claude Desktop 또는 호환 클라이언트
2. 클론, 설치 및 빌드: (위와 동일)
3. 환경 변수 설정: (위와 동일)
4. Claude 설정 편집:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Claude를 재시작하고 확인.

Cursor

1. 사전 준비: Node.js 20+, MCP 기능이 있는 Cursor
2. 클론, 설치, 빌드: (위와 동일)
3. 환경 변수 설정: (위와 동일)
4. Cursor에서 구성:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Cursor를 재시작하고 확인.

Cline

1. 사전 준비: Node.js 20+, MCP 지원 Cline
2. 클론, 설치, 빌드: (위와 동일)
3. 환경 변수 설정: (위와 동일)
4. Cline 설정에 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. 재시작 후 연결 테스트.

참고:
항상 API 키는 환경 변수를 이용하여 안전하게 보관하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "kong-konnect": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
      "env": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
        "KONNECT_REGION": "us"
      },
      "inputs": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "env:KONNECT_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 서버 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성 완료 후, AI 에이전트는 이제 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “kong-konnect” 부분을 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 기준에 따르면 Kong Konnect MCP 서버는 개발 진행 중이지만, 이미 분석 및 설정 관련 유용한 도구를 제공합니다. 다만 리소스와 프롬프트 문서화가 부족하며, root나 샘플링 지원에 대한 언급은 없습니다. 오픈 소스이고, 비교적 활발하며, 설치 방법이 명확하게 안내되어 있습니다.

의견

Kong Konnect MCP 서버는 API 운영 및 분석을 위한 AI 워크플로우와 잘 통합됩니다. 하지만 프롬프트 및 리소스 문서화 부족, root/샘플링 관련 명시가 없는 점은 한계로 보입니다. 그럼에도 불구하고, 해당 도메인에서 충분히 기능적이고 가치 있는 MCP입니다.

평점: 6/10

MCP 점수