Lspace MCP 서버

“Lspace” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Lspace MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 구현한 오픈 소스 백엔드 및 독립 실행형 애플리케이션입니다. 이 서버는 개발자가 다양한 도구 전반에서 모든 AI 세션의 인사이트를 캡처하여 지속적으로 활용할 수 있도록 하여, 컨텍스트 전환에서 오는 불편함을 해소합니다. AI 에이전트와 외부 도구를 관리되는 콘텐츠 저장소에 연결함으로써, Lspace는 흩어진 대화를 지속적이고 검색 가능한 지식으로 전환합니다. 이를 통해 지능형 지식 베이스 생성, AI 어시스턴트를 위한 컨텍스트 강화, 저장된 지식의 조회·수정이 가능한 도구와의 원활한 통합 등 다양한 워크플로우를 지원합니다. Lspace는 개발자가 지식 저장소를 통합·관리할 수 있도록 하여, 개발 워크플로우와 협업을 한층 강화합니다.

프롬프트 목록

제공된 파일이나 문서에서 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 파일이나 README에 명시적인 MCP “리소스"가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 파일이나 문서에 명시적인 도구 정의(예: query_database, read_write_file 등)가 문서화되어 있지 않습니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 지식 베이스 생성: Lspace를 통해 AI 세션에서 인사이트 및 결과물을 캡처·저장하여, 지속적으로 관리되는 지식 베이스로 활용할 수 있습니다.
• 컨텍스트 기반 AI 지원: 개발자는 Lspace로 이전 대화나 저장소의 컨텍스트를 AI 상호작용에 적용하여, 정확성과 관련성을 높일 수 있습니다.
• 저장소 관리: 로컬 또는 GitHub 저장소와의 연결을 구성함으로써, Lspace는 코드와 문서를 AI 에이전트의 컨텍스트로 관리할 수 있습니다.
• 도구 간 원활한 통합: Lspace는 인사이트를 여러 도구에서 활용할 수 있게 하여, 컨텍스트 전환을 줄이고 워크플로우 효율성을 높입니다.

설치 방법

Windsurf

제공된 자료에서 Windsurf에 대한 플랫폼별 안내가 없습니다.

Claude

제공된 자료에서 Claude에 대한 플랫폼별 안내가 없습니다.

Cursor

1. 사전 준비 사항: Node.js (LTS), npm, Git을 설치하세요.
2. 저장소를 복제합니다:

   git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
   cd lspace-server
   

3. 종속성 설치:

   npm install
   npm run build
   

4. 환경 변수 설정:

   cp .env.example .env
   # 필요에 따라 .env 파일에서 OPENAI_API_KEY 및 기타 변수를 설정하세요
   

5. 저장소 및 자격 증명 구성:

   cp config.example.json config.local.json
   # config.local.json을 편집하여 GitHub PAT 및 저장소를 추가하세요
   

6. Cursor에서 MCP 서버를 구성하려면 다음 JSON 스니펫을 추가하세요(실제 경로로 교체):

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/actual/absolute/path/to/your/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

API 키 보안 관리

민감한 API 키(예: OPENAI_API_KEY)는 환경 변수에 저장하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

제공된 자료에서 Cline에 대한 플랫폼별 안내가 없습니다.

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “lspace-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

문서화 수준과 전반적인 개요, 설치 및 일부 활용 사례는 제공되나, 도구·프롬프트·리소스·roots·샘플링 문서가 부족하므로, 이 MCP 서버의 완성도와 개발자 경험을 4/10으로 평가합니다.

MCP 점수