LSP MCP 서버 통합

LSP MCP 서버 통합

LSP MCP 서버로 FlowHunt에서 고급 코드 인텔리전스를 활성화하세요—AI 기반 코드 탐색, 진단, 자동완성 및 통합 개발자 워크플로우를 제공합니다.

“LSP” MCP 서버는 무엇을 하나요?

LSP MCP(Model Context Protocol) 서버는 Language Server Protocol(LSP) 서버와 AI 어시스턴트 간의 다리 역할을 합니다. LSP 서버에 연결함으로써 LLM 및 기타 AI 클라이언트가 표준화된 LSP 기능을 통해 코드베이스와 상호작용할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 AI 도구가 고급 코드 분석을 수행하고, hover 문서 정보를 가져오며, 코드 자동완성 제안을 받고, 진단 정보에 접근하며, 심지어 코드 액션을 에디터나 개발 워크플로우 내부에서 직접 적용할 수 있습니다. LSP MCP 서버는 소스 코드와의 AI 기반 상호작용을 원활하게 만들어, 코드 탐색, 오류 해결, 지능형 코드 자동완성과 같은 작업을 더욱 쉽고 자동화할 수 있도록 하여 개발자 생산성을 크게 향상시킵니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

  • lsp-diagnostics://
    열린 파일에서 실시간 진단 메시지(오류, 경고 등)에 접근할 수 있으며, 구독을 통해 라이브 업데이트를 지원합니다.
  • lsp-hover://
    파일의 특정 위치에서 hover 정보를 받아와, 상황에 맞는 코드 설명을 제공합니다.
  • lsp-completions://
    파일 내 특정 위치에 대한 코드 자동완성 제안을 받아, 코딩 지원을 강화합니다.

도구 목록

  • get_info_on_location
    파일 내 특정 위치의 hover(문서) 정보를 가져옵니다.
  • get_completions
    파일의 지정된 위치에서 코드 자동완성 제안을 제공합니다.
  • get_code_actions
    파일의 특정 범위에 적용할 수 있는 코드 액션(예: 빠른 수정)을 조회합니다.
  • open_document
    분석 및 상호작용을 위해 LSP 서버에서 파일을 엽니다.
  • close_document
    LSP 서버 컨텍스트에서 열린 파일을 닫습니다.
  • get_diagnostics
    현재 열린 파일의 진단 메시지(오류 및 경고)를 가져옵니다.
  • start_lsp
    지정한 루트 디렉터리로 LSP 서버를 시작합니다.
  • restart_lsp_server
    MCP 서버를 재시작하지 않고 LSP 서버 인스턴스만 재시작합니다.
  • set_log_level
    런타임 중 서버의 로깅 상세 수준을 동적으로 변경합니다.

MCP 서버 활용 사례

  • 코드베이스 탐색
    개발자 및 AI 에이전트가 hover 정보와 코드 자동완성을 질의함으로써, 대규모 코드베이스를 이해하고 탐색하기가 쉬워집니다.
  • 자동화된 코드 리뷰 및 오류 감지
    진단 및 코드 액션에 접근하여, 코드 리뷰나 지속적 통합 중에 AI 도구가 오류를 강조하고 수정 제안을 할 수 있습니다.
  • 지능형 코드 자동완성
    LLM이 실제 LSP 자동완성 결과를 활용해, 코드 작성이나 리팩토링 시 정확하고 문맥에 맞는 제안을 제공합니다.
  • 인터랙티브 학습 및 문서화
    AI 어시스턴트가 필요 시 hover 정보와 문서를 즉시 조회해, 신규 개발자의 학습과 온보딩을 지원합니다.
  • 에디터 및 IDE 통합
    서버를 에디터에 연동하여 코드 수정 제안, 코드 설명 등 AI 기반 실시간 기능을 제공합니다.

설정 방법

Windsurf

  1. Node.js(v16+)와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
  2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
  3. mcpServers 섹션에 LSP MCP 서버를 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
  5. 테스트 LSP 명령을 실행하여 통합을 확인하세요.

Claude

  1. Node.js(v16+)와 npm을 설치하세요.
  2. Claude 설정 파일을 찾으세요.
  3. mcpServers 섹션에 LSP MCP 서버를 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작한 후, 로그를 위해 claude --mcp-debug를 실행하여 확인하세요.
  5. 서버가 정상적으로 시작되고 LSP 명령을 처리하는지 확인하세요.

Cursor

  1. Node.js(v16+)와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
  2. Cursor의 설정 파일을 여세요.
  3. LSP MCP 서버를 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
  5. 프로젝트를 열고 LSP 응답이 오는지 확인하세요.

Cline

  1. Node.js(v16+)와 npm을 설치하세요.
  2. Cline 설정 파일을 수정하세요.
  3. 아래 내용을 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
  5. 인터페이스에서 LSP 관련 명령을 실행하여 설정을 검증하세요.

API 키 보안

LSP 서버나 MCP 설정에 API 키가 필요한 경우, 보안을 위해 환경 변수를 사용하세요:

{
  "mcpServers": {
    "lsp-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "tritlo/lsp-mcp",
        "<language-id>",
        "<path-to-lsp>",
        "<lsp-args>"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${LSP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${LSP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

FlowHunt에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

FlowHunt MCP flow

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정을 완료하면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “lsp-mcp"를 실제 MCP 서버의 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 바꿔주세요.


개요

섹션지원 여부세부사항/비고
개요(Overview)README.md에 개요 포함
프롬프트 목록프롬프트 템플릿 언급 없음
리소스 목록진단, hover, 자동완성 리소스 문서화
도구 목록8개 도구: get_info_on_location, get_completions 등
API 키 보안환경 변수 예시 제공
샘플링 지원(평가에 덜 중요)샘플링 지원에 대한 언급 없음

총평

LSP MCP 서버는 LSP 상호작용을 위한 다양한 도구와 리소스, 충분한 문서, 설치 안내를 제공합니다. 다만 프롬프트 템플릿이나 샘플링, roots 지원에 대한 언급은 부족합니다. 코드베이스 및 LSP 통합에는 충분하지만, 더 고급 MCP 기능이 추가되면 더욱 좋을 것입니다.

평점: 7/10

MCP 점수

LICENSE 보유✅ (MIT)
최소 1개 이상의 도구
포크(Forks) 수4
별(Stars) 수42

자주 묻는 질문

LSP MCP 서버는 어떤 역할을 하나요?

LSP MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Language Server Protocol 서버를 연결하여, AI 도구가 표준화된 LSP 기능을 활용해 코드베이스와 상호작용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 코드 분석, 자동완성, 진단, 코드 액션 등을 에디터와 워크플로우 내에서 직접 수행할 수 있습니다.

LSP MCP 서버가 제공하는 코드 인텔리전스 기능은 무엇인가요?

코드 네비게이션, 실시간 진단(오류/경고), 코드 자동완성, hover 문서 확인, 자동 코드 액션 등 개발자 워크플로우를 AI 중심으로 생산적으로 만듭니다.

FlowHunt에서 LSP MCP 서버를 어떻게 연동하나요?

FlowHunt 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고, 본인의 LSP MCP 서버 정보를 설정해주면 AI 에이전트의 기능으로 MCP 서버의 도구들을 사용할 수 있습니다.

LSP MCP 서버는 오픈소스인가요?

네, MIT 라이선스로 제공되며 프로젝트에 자유롭게 통합할 수 있습니다.

API 키 보안도 지원하나요?

네, MCP 서버 설정에서 환경 변수를 사용하여 API 키 등 민감한 값을 안전하게 관리할 수 있습니다.

LSP MCP 서버로 코딩을 강화하세요

FlowHunt에 LSP MCP 서버를 통합하여 AI 기반 코드 탐색, 오류 감지 및 스마트 코드 자동완성을 워크플로우에 바로 적용하세요.

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