Microsoft Clarity MCP 서버

“Microsoft Clarity” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Microsoft Clarity MCP 서버는 Microsoft Clarity 데이터 익스포트 API와 연동하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트(예: Claude for Desktop 및 기타 MCP 지원 클라이언트)와 Clarity 분석 서비스를 연결하는 브릿지 역할을 합니다. Clarity의 분석 데이터를 표준 프로토콜로 노출함으로써, 웹사이트 분석 질의, 특정 차원(브라우저, 디바이스, 국가/지역 등)별 필터링, 다양한 웹 메트릭(스크롤 깊이, 참여 시간, 트래픽 등) 조회와 같은 AI 기반 워크플로우를 가능하게 합니다. 이 통합을 통해 웹사이트 성능 모니터링 및 사용자 참여 분석을 간소화하고, 개발자와 분석가가 AI 도구를 통해 실질적인 인사이트에 바로 접근할 수 있습니다.

프롬프트 목록

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리소스 목록

저장소 내용에 특정 MCP “리소스"는 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• get-clarity-data
  Clarity 분석 데이터에 접근할 수 있는 도구입니다. 1~3일 조회 기간 지정, 최대 3개의 차원(브라우저, 디바이스, 국가/지역 등) 선택, 메트릭(스크롤 깊이, 참여 시간, 트래픽 등) 선택을 지원합니다. Clarity API 토큰이 필요합니다.

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이 MCP 서버의 활용 사례

• 웹사이트 분석 데이터 조회
  AI 어시스턴트를 통해 Microsoft Clarity의 주요 분석 데이터(사용자 세션, 참여도, 스크롤 깊이 등)를 즉각적으로 불러와 웹사이트 성능을 모니터링합니다.
• 맞춤형 분석 필터링
  기기 유형, 지역, 브라우저 등 최대 3개 차원으로 결과를 필터링하여 원하는 사용자 세그먼트에 집중할 수 있습니다.
• 자동화 리포팅
  일간 또는 다일간의 웹사이트 분석 리포트를 생성·조회하여, 제품 관리자나 분석가의 반복적인 리포팅 업무를 간소화합니다.
• AI 워크플로우와의 통합
  웹사이트 분석을 대규모 AI 워크플로우에 자연스럽게 포함시키고, 에이전트가 실시간 데이터를 바탕으로 사용 통계 확인, 의사결정, 자동화된 액션 트리거가 가능하게 합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js v16 이상이 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Microsoft Clarity API 토큰을 발급받습니다.
3. Windsurf MCP 설정 파일을 엽니다.
4. 아래 예시와 같이 Microsoft Clarity MCP 서버 설정을 추가합니다.
5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

API 키 보안 설정:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js v16 이상을 설치합니다.
2. Clarity API 토큰을 생성합니다.
3. Claude for Desktop 설정 파일을 엽니다:
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
4. MCP 서버 설정을 추가합니다.
5. 저장 후 Claude for Desktop을 재시작합니다.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

API 키 보안 설정:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Node.js v16+이 사용 가능한지 확인합니다.
2. Clarity 대시보드에서 API 토큰을 발급받습니다.
3. Cursor의 MCP 설정 위치를 확인합니다.
4. 아래와 같이 서버 설정을 추가합니다.
5. 저장 후 Cursor를 재시작합니다.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

API 키 보안 설정:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Node.js v16 이상을 설치합니다.
2. Clarity에서 API 토큰을 발급받습니다.
3. Cline MCP 설정 파일을 엽니다.
4. 아래 MCP 서버 설정을 삽입합니다.
5. 저장 후 Cline을 재시작합니다.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

API 키 보안 설정:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하면 구성 패널이 열립니다. 시스템 MCP 구성란에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 후, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 활용할 수 있게 됩니다. “clarity-mcp” 부분은 실제 MCP 서버 이름(예: “clarity-mcp”)으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

위 내용을 바탕으로 Microsoft Clarity MCP 서버는 Clarity 분석 API와 직접적이고 명확한 통합을 제공하지만, 범위는 비교적 단순합니다. 기본 설치 및 사용법은 충실히 안내되어 있으나, 프롬프트 템플릿, 추가 MCP 리소스, roots, 샘플링 등 고급 MCP 기능은 지원하지 않습니다.

MCP 점수

의견:
이 MCP 서버는 실용적이며 설치 및 설정에 대한 문서가 잘 작성되어 있고, 분석 통합을 위한 유용한 도구를 제공합니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 리소스 노출, 샘플링 및 roots와 같은 풍부한 MCP 기능은 부족하여, 기능성 측면에서는 기본에 충실하지만 MCP 프로토콜의 잠재력을 충분히 활용하지는 못합니다. 기본을 명확히 충족한다는 점에서 5/10 점수를 줄 수 있습니다.