
map-traveler MCP 서버
map-traveler MCP 서버는 AI 어시스턴트와 워크플로우가 가상 지도와 상호작용하고, 여행을 시뮬레이션하며, 지리 정보를 조회하고, 고급 AI 경험을 위한 공간적 맥락을 제공할 수 있게 합니다....
FlowHunt 등에서 마크다운 콘텐츠를 인터랙티브 마인드맵으로 변환하여 시각화, 브레인스토밍, 콘텐츠 기획을 강화하세요.
마인드맵 MCP 서버는 마크다운 콘텐츠를 인터랙티브 마인드맵으로 변환하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 시각화 도구 사이의 다리 역할을 하여, 평범한 마크다운 파일을 풍부하고 인터랙티브한 마인드맵 형태로 바꿔줍니다. 이를 통해 계층적 정보, 아이디어, 노트 등을 더 쉽게 탐색하고 이해할 수 있어 워크플로우를 개선합니다. 특히 지식 조직, 콘텐츠 기획, 브레인스토밍과 같은 작업에 유용하며, AI 클라이언트가 개발 또는 연구 과정에서 마인드맵을 동적으로 생성, 시각화, 조작할 수 있습니다.
저장소에는 재사용 가능한 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 제공되지 않습니다.
서버에서 제공되는 MCP 리소스의 명시적인 목록이 저장소에 문서화되어 있지 않습니다.
마인드맵 MCP 서버에서 제공되는 도구의 명확한 목록이 저장소나 server.py에 명시되어 있지 않습니다.
pip install mindmap-mcp-server
또는 uvx mindmap-mcp-server
, Docker를 사용하세요.{
"mcpServers": {
"mindmap": {
"command": "uvx",
"args": ["mindmap-mcp-server"]
}
}
}
claude_desktop_config.json
파일을 엽니다.{
"mcpServers": {
"mindmap": {
"command": "uvx",
"args": ["mindmap-mcp-server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mindmap": {
"command": "uvx",
"args": ["mindmap-mcp-server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mindmap": {
"command": "uvx",
"args": ["mindmap-mcp-server"]
}
}
}
API 키를 사용하는 경우, 환경 변수로 저장하고 설정에서 참조하세요:
{
"mcpServers": {
"mindmap": {
"command": "uvx",
"args": ["mindmap-mcp-server"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
}
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결합니다:
MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"mindmap": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “mindmap"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 서버의 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.
섹션 | 제공 여부 | 세부 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | README 및 저장소에 제공 |
프롬프트 목록 | ⛔ | 프롬프트 템플릿 문서화 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 명시적 MCP 리소스 목록 없음 |
도구 목록 | ⛔ | 명확한 도구 목록 없음, 마인드맵 생성이 핵심 |
API 키 보안 | ✅ | 예시 환경 변수 설정 제공 |
샘플링 지원 (평가에 덜 중요) | ⛔ | 언급 없음 |
마인드맵 MCP 서버는 마크다운을 마인드맵으로 변환하는 데 집중된, 목적이 명확한 서버입니다. 프롬프트, 명확한 도구, 리소스 엔드포인트 문서는 부족하지만, MCP 서버로서 표준적인 설치법을 갖추고 여러 플랫폼에서 지원됩니다. 라이선스가 우수하고 일정 수준의 인기도와 명확한 활용 사례를 지녔으나, 고급 MCP 기능이나 샘플 구성 예제가 부족해 확장성은 다소 제한적입니다.
라이선스 보유 | ✅ (MIT) |
---|---|
도구 1개 이상 | ⛔ |
포크 수 | 12 |
스타 수 | 127 |
MCP 테이블 평점:
명확성, 인기도, 활용성은 높으나, 고급 MCP 기능(도구/리소스/프롬프트/샘플링/루트 등)이 부족하므로 5/10으로 평가합니다.
마인드맵 MCP 서버는 마크다운 문서를 인터랙티브 마인드맵으로 변환하여, 구조화된 콘텐츠를 더 쉽게 조직하고 이해할 수 있도록 시각적으로 보여주는 Model Context Protocol 서버입니다.
마크다운 노트를 마인드맵으로 변환하거나, 기술 문서 시각화, 콘텐츠 기획, 브레인스토밍, 학습·교육용 시각 자료 제작 등에 이상적입니다.
FlowHunt 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고, 설정 패널에서 Mindmap MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하면 AI 에이전트가 마인드맵 기능을 사용할 수 있습니다.
민감한 API 키는 환경 변수로 저장하고 MCP 설정의 'env' 및 'inputs' 필드에서 참조하세요.
아니요, 마인드맵 MCP 서버는 마크다운-마인드맵 변환에 집중하며, 프롬프트 템플릿이나 별도의 도구/리소스 엔드포인트는 포함하지 않습니다.
MIT 라이선스를 사용하며, 적당한 인기도를 보유하고 있습니다. 저장소에는 12개의 포크와 127개의 스타가 있습니다.
마크다운 노트, 개요, 문서를 즉시 인터랙티브 마인드맵으로 시각화하세요. FlowHunt와 연동하여 워크플로우를 강화할 수 있습니다.
map-traveler MCP 서버는 AI 어시스턴트와 워크플로우가 가상 지도와 상호작용하고, 여행을 시뮬레이션하며, 지리 정보를 조회하고, 고급 AI 경험을 위한 공간적 맥락을 제공할 수 있게 합니다....
XMind MCP 서버는 AI 어시스턴트를 XMind 마인드맵 파일에 원활하게 연결하여, 마인드맵의 고급 쿼리, 추출, 분석을 통한 효율적인 지식 관리 및 작업 자동화를 가능하게 합니다....
트립어드바이저 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 트립어드바이저 콘텐츠 API를 연결하여, 위치, 리뷰, 사진 등 풍부한 여행 데이터를 표준화된 도구로 제공합니다. AI 에이전트에 원활한 여행 탐색과 여행 계획 기능을 부여하세요....