ops-mcp MCP 서버

“ops-mcp” MCP 서버는 무엇을 하나요?

ops-mcp MCP 서버는 nanos/ops 도구체인을 사용하여 유니커널 생태계와 연동하도록 설계되었습니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 OPS 플랫폼의 강력한 기능 사이에서 브릿지 역할을 하며, AI 기반 워크플로우가 유니커널 인스턴스 및 이미지를 관리·상호작용할 수 있도록 해줍니다. 사용 가능한 유니커널 이미지 나열, 실행 중인 인스턴스 관리, 새로운 유니커널 배포 생성 등의 작업을 외부에 노출함으로써, ops-mcp는 개발자와 AI 클라이언트가 클라우드 네이티브 인프라 작업을 효율적으로 자동화할 수 있게 합니다. 이 서버는 인프라 자동화, 클라우드 배포, 경량·보안성 높은 유니커널 관리가 필요한 작업에 특히 유용하며, nanos/ops를 활용하는 팀의 개발 및 운영 워크플로우를 간소화합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서 또는 저장소 파일에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 또는 README에 명시된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• 인스턴스 나열
  OPS 도구체인으로 관리되는 모든 실행 중이거나 사용 가능한 유니커널 인스턴스를 나열합니다.
• 이미지 나열
  배포 가능하거나 관리할 수 있는 사용 가능한 유니커널 이미지 목록을 조회합니다.
• 인스턴스 생성 <image_name>
  지정한 이미지로부터 새로운 유니커널 인스턴스를 생성합니다.
• 인스턴스 생성 redis-server
  Redis 서버 유니커널 이미지를 실행하는 새로운 인스턴스를 생성합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 유니커널 인스턴스 관리
  개발자는 모든 활성 유니커널 인스턴스를 나열·모니터링하여 클라우드 네이티브 인프라 관리를 간소화할 수 있습니다.
• 자동화된 유니커널 배포
  사용 가능한 이미지에서 유니커널 인스턴스를 신속하게 생성·배포하여, CI/CD 파이프라인을 지원합니다.
• 이미지 탐색 및 감사
  모든 사용 가능한 유니커널 이미지를 나열하여, 팀이 배포 아티팩트의 감사·선택·관리를 할 수 있도록 돕습니다.
• 특화 서비스 인스턴스화
  (예: Redis) 사전 구성된 서비스를 유니커널로 신속하게 배포하여, 수작업을 최소화하고 보안을 강화할 수 있습니다.
• AI 기반 인프라 자동화
  AI 에이전트가 도구를 활용해 인프라 작업을 자동화함으로써, 수동 개입과 운영 오류를 줄입니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 설치 방법은 문서 또는 저장소에 없습니다.

Claude

1. ops-mcp 서버를 표준 Go 애플리케이션처럼 빌드하세요.
2. 일반적으로 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 위치에 있는 Claude 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 ops-mcp를 다음과 같이 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "ops-mcp": {
         "command": "/Users/eyberg/go/src/github.com/nanovms/ops-mcp/ops-mcp",
         "args": [],
         "env": {
           "HOME":"/Users/eyberg",
           "LOGNAME":"eyberg",
           "PATH":"/bin:/Users/eyberg/.ops/bin",
           "SHELL":"/bin/zsh",
           "USER":"eyberg"
         }
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고, PATH 환경 변수에 ops-mcp 바이너리 디렉토리가 포함되어 있는지 확인하세요.
5. Claude를 재시작하고 MCP 서버가 정상적으로 접근 가능한지 확인합니다.

API 키 보안:
설정의 env 섹션에 민감한 환경 변수를 지정할 수 있습니다.
예시:

"env": {
  "API_KEY": "${YOUR_OPS_API_KEY}"
}

Cursor

Cursor에 대한 설치 방법은 문서 또는 저장소에 없습니다.

Cline

Cline에 대한 설치 방법은 문서 또는 저장소에 없습니다.

FlowHunt 흐름에서 이 MCP 활용하기

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

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

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로 활용할 수 있습니다. “ops-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 자신의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

ops-mcp는 MCP를 통해 유니커널 워크로드를 관리할 수 있는 기본적이지만 유용한 기능을 제공합니다. 몇 가지 핵심 도구를 노출하지만, 프롬프트 템플릿 및 리소스에 대한 문서가 없고, Claude에 대한 상세 설치 방법만 포함되어 있습니다. 보다 폭넓은 통합 지원과 자세한 문서화가 추가된다면 프로젝트의 완성도가 더욱 높아질 것입니다.

MCP 점수

MCP 표 점수: 4/10
이유: ops-mcp는 기능적이고 오픈소스이며 기본적인 도구 세트를 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 루트, 샘플링 등 고급 MCP 기능에 대한 문서화와 지원이 부족하여, 더 넓은 AI 기반 자동화 워크플로우에 활용하기에는 한계가 있습니다.