mcp-proxy MCP 서버

“mcp-proxy” MCP 서버는 무엇을 하나요?

mcp-proxy MCP 서버는 Streamable HTTP와 stdio MCP 전송 방식 사이에서 브릿지 역할을 하여, AI 어시스턴트와 다양한 유형의 Model Context Protocol(MCP) 서버 또는 클라이언트 간에 원활하게 통신할 수 있게 해줍니다. 이 서버의 핵심 기능은 이 두 가지 널리 사용되는 전송 프로토콜 간 변환을 수행하여, 한 프로토콜에 맞춰 설계된 도구, 리소스, 워크플로우를 별도의 수정 없이 다른 프로토콜로 접근할 수 있도록 합니다. 이를 통해 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스, API, 또는 다양한 전송 방식을 사용하는 서비스와 상호작용할 수 있어 데이터베이스 질의, 파일 관리, API 연동 등의 작업이 다양한 시스템 간에 가능해집니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 문서나 코드에 명시적인 MCP 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소의 문서나 코드(예: 명시적 함수, 도구, tool 정의가 있는 server.py 등)에서 도구가 정의되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 프로토콜 브릿지: stdio 전송을 사용하는 MCP 클라이언트가 Streamable HTTP 서버와, 그 반대 방향도 통신할 수 있도록 하여 상호운용성을 확장합니다.
• 레거시 시스템 통합: 레거시 MCP 도구나 서버를 최신 HTTP 기반 AI 플랫폼에 쉽게 통합할 수 있어, 재개발 노력을 줄여줍니다.
• AI 워크플로우 강화: 프로토콜 간의 단절을 메워 AI 어시스턴트가 더 다양한 도구와 서비스에 접근할 수 있게 하여, 활용 가능한 작업과 데이터 소스를 풍부하게 합니다.
• 크로스플랫폼 개발: 서로 다른 전송 방식을 선호하는 환경에서도 MCP 기반 도구 개발 및 테스트가 쉬워져, 개발자의 유연성이 높아집니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. mcp-proxy 저장소를 클론하거나, PyPI를 통해 설치하세요(가능할 경우).
3. Windsurf 구성 파일을 편집하여 mcp-proxy MCP 서버를 추가하세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 구성에 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Windsurf를 재시작하고 mcp-proxy 서버가 정상 동작하는지 확인하세요.

Claude

1. Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. mcp-proxy 서버를 클론하거나 설치하세요.
3. Claude의 MCP 서버 구성을/설정 화면을 여세요.
4. 다음 구성을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. 저장 후 Claude를 재시작하고, 연결이 정상적인지 확인하세요.

Cursor

1. Python과 mcp-proxy 패키지를 설치하세요.
2. Cursor의 확장 또는 MCP 서버 설정 화면을 여세요.
3. 다음 구성을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. PyPI를 통해 mcp-proxy를 설치하거나 저장소를 클론하세요.
3. Cline의 구성 파일을 편집하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안 설정

환경 변수(예: API 키)는 구성의 env를 사용해 안전하게 처리할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-proxy": {
      "command": "mcp-proxy",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 이 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

구성 후, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로서 활용할 수 있으며, 해당 MCP의 모든 기능과 역량에 접근이 가능합니다. “mcp-proxy"를 실제 사용하는 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 교체하는 것을 잊지 마세요.

요약

| Roots 지원 | ⛔ | 언급 없음 |

위 내용을 바탕으로, mcp-proxy는 프로토콜 변환에 특화되어 있으나, 별도의 도구, 프롬프트, 리소스는 기본 제공하지 않습니다. 주요 가치는 통합과 연결성에 있습니다.

의견

mcp-proxy는 MCP 전송 프로토콜을 브릿지하는 데 필수적인 유틸리티로, 프로토콜 불일치로 인해 AI/LLM 도구 상호운용성이 제한되는 환경에서 매우 유용합니다. 다만, 직접적인 LLM 향상 기능(리소스, 프롬프트, 도구 등)은 제공하지 않습니다. 목적에 부합한다면 견고하고 지원이 잘 되는 프로젝트입니다. 일반 MCP 유틸리티로서 평점: 6/10, 프로토콜 브릿지가 꼭 필요한 경우 9/10.

MCP 점수