KurrentDB MCP 서버

“KurrentDB” MCP 서버란 무엇을 하나요?

KurrentDB MCP 서버는 AI 어시스턴트와 개발자가 KurrentDB(스트림 기반 데이터베이스)와 원활하게 상호작용할 수 있도록 설계된 도구입니다. 이 서버는 다양한 도구와 표준화된 작업을 제공하여, 클라이언트가 AI 개발 환경에서 스트림 데이터를 쿼리, 읽기, 쓰기, 프로젝션 생성 및 관리를 할 수 있도록 해줍니다. 이벤트 스트림 조회, 신규 이벤트 기록, 데이터 프로젝션 생성 등 작업을 코드 또는 자연어로 수행할 수 있어, 프로토타이핑, 디버깅, 이벤트 기반 데이터 탐색을 신속하게 할 수 있습니다. KurrentDB를 활용한 애플리케이션에서 빠른 개발과 분석에 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

• read_stream: 지정된 스트림에서 이벤트를 가져오는 템플릿 (방향, 개수 지정 가능)
• write_events_to_stream: 스트림에 이벤트를 추가하는 템플릿 (이벤트 타입, 데이터, 메타데이터 포함)
• list_streams: 사용 가능한 스트림 목록을 나열하는 템플릿 (페이지네이션, 방향 지원)
• build_projection: AI의 도움으로 새 프로젝션을 설명하고 생성하는 템플릿
• create_projection: 명세를 바탕으로 프로젝션을 생성하는 템플릿
• update_projection: 기존 프로젝션을 업데이트하는 템플릿
• test_projection: 샘플 데이터로 프로젝션을 테스트하는 템플릿
• get_projections_status: 모든 프로젝션의 상태를 조회하는 템플릿

리소스 목록

• 스트림 데이터: KurrentDB 내 스트림 이벤트 데이터를 읽고 분석할 수 있음
• 스트림 목록: 데이터베이스 내 사용 가능한 스트림과 메타데이터
• 프로젝션: 스트림 데이터로부터 생성된 정의 및 계산된 뷰(프로젝션)
• 프로젝션 상태: 기존 프로젝션의 실시간 상태 정보

도구 목록

• read_stream: 특정 스트림에서 이벤트를 읽음(순서 및 개수 지정 가능)
• write_events_to_stream: 새로운 이벤트를 지정 데이터, 타입, 메타데이터와 함께 스트림에 추가
• list_streams: KurrentDB 인스턴스 내 모든 사용 가능한 스트림 목록 반환
• build_projection: 사용자의 요구에 따라 AI로 프로젝션 생성
• create_projection: KurrentDB에 새 프로젝션 생성
• update_projection: 기존 프로젝션을 새로운 명세로 업데이트
• test_projection: 샘플 데이터/시나리오로 프로젝션 테스트
• get_projections_status: 모든 프로젝션의 상태 및 건강 정보 조회

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 이벤트 탐색: 개발자가 KurrentDB의 모든 스트림에서 과거 또는 실시간 이벤트 데이터를 신속히 조회, 필터, 분석하여 문제 해결과 감사 업무를 간소화할 수 있습니다.
• 이벤트 적재 및 로깅: 사용자 행동, 시스템 변경 등 신규 이벤트를 데이터베이스에 프로그래밍적으로 기록하여 강력한 이벤트 소싱 및 추적이 가능합니다.
• 프로젝션 개발 및 디버깅: 분석 또는 파생 데이터 모델 생성을 위한 프로젝션을 신속히 구축, 테스트, 개선하여 데이터 기반 기능의 피드백 사이클을 단축합니다.
• 스트림 메타데이터 탐색: 모든 스트림을 나열하고 구조나 메타데이터를 확인하여 스키마 설계나 데이터 탐색에 활용할 수 있습니다.
• 운영 모니터링: 프로젝션 상태 확인 등 도구를 활용해 핵심 데이터 변환 작업이 정상적으로 수행되고 있는지 모니터링할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Python이 설치되어 있고 KurrentDB가 프로젝션 활성화 옵션(--run-projections=all --start-standard-projections)으로 실행 중인지 확인합니다.
2. 설정 파일 위치: .codeium/windsurf/mcp_config.json을 엽니다.
3. KurrentDB MCP 서버 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "kurrentdb": {
         "command": "python",
         "args": ["path to mcp-server folder\\server.py"],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "여기에 kurrentdb 연결 정보를 입력하세요"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
5. 설정 확인: MCP 서버가 활성화되어 정상 연결되었는지 확인합니다.

Claude

1. 사전 준비: Python 설치, KurrentDB가 필수 프로젝션 플래그로 실행 중이어야 합니다.
2. 설정 파일 위치: Claude Desktop의 설정 파일을 수정합니다.
3. KurrentDB MCP 서버 추가:

   {
     "servers": {
       "KurrentDB": {
         "type": "stdio",
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path to mcp-server folder",
           "run",
           "server.py"
         ],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "여기에 kurrentdb 연결 정보를 입력하세요"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작합니다.
5. 확인: Claude 인터페이스에서 KurrentDB MCP가 표시되는지 확인합니다.

Cursor

1. 사전 준비: Python과 KurrentDB가 위와 같이 준비되어 있어야 합니다.
2. 설정 파일 위치: .cursor/mcp.json을 수정합니다.
3. KurrentDB MCP 서버 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "kurrentdb": {
         "command": "python",
         "args": ["path to mcp-server folder\\server.py"],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "여기에 kurrentdb 연결 정보를 입력하세요"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작합니다.
5. 확인: MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인합니다.

Cline

저장소에 Cline 설정에 대한 명시적인 안내가 제공되지 않았습니다.

API 키 보안

설정 파일에서 환경 변수를 사용하세요:

"env": {
  "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "여기에 kurrentdb 연결 정보를 입력하세요"
}

이렇게 하면 인증 정보를 안전하게 보호하고 버전 관리에서 제외할 수 있습니다.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “kurrentdb” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

총평

KurrentDB MCP 서버는 문서가 잘 정리되어 있으며, KurrentDB의 스트림과 프로젝션을 다루기 위한 포괄적인 도구와 리소스를 제공합니다. 주요 플랫폼별 설정 안내가 명확하나, Roots나 샘플링과 같은 고급 MCP 기능은 언급되어 있지 않습니다. 전반적으로 데이터베이스 목적에 적합하게 견고한 MCP입니다.

평점: 8/10

MCP 점수