Neon MCP 서버

“Neon” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Neon MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Neon 관리 API, 그리고 Neon이 호스팅하는 데이터베이스 간의 원활한 연동을 위한 도구입니다. 인터페이스 계층 역할을 하여 AI 기반 워크플로우가 데이터베이스 관리 작업을 안전하게 수행하고, 데이터베이스 쿼리 및 인프라 관리를 Neon의 강력한 API를 통해 처리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 개발자와 AI 어시스턴트는 클라우드 Postgres 인스턴스의 생성, 확장, 관리 등 반복되는 작업을 자동화하고 간소화할 수 있습니다. 이 통합으로 개발 워크플로우의 효율성이 크게 높아지며, AI 에이전트가 실시간 데이터베이스 컨텍스트를 활용해 실시간 변경이나 쿼리를 수행할 수 있어 LLM과 프로덕션 데이터 시스템 간의 간극을 좁혀줍니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보는 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

저장소에서 명시적인 MCP 리소스 목록은 발견되지 않았습니다.

도구 목록

상위 파일 또는 디렉터리 목록에서 명시적인 도구 목록은 발견되지 않았습니다. server.py 또는 동등한 파일의 코드는 제공된 파일에서 확인되지 않았습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리: AI 에이전트가 필요에 따라 Neon Postgres 데이터베이스를 생성, 수정, 삭제하여 인프라 관리 및 확장을 자동화할 수 있습니다.
• 쿼리 실행: 서버가 Neon 데이터베이스에 대한 SQL 쿼리 실행의 보안 프록시 역할을 하여 동적 데이터 조회와 조작이 가능합니다.
• API 통합: 개발자가 LLM을 Neon 관리 API에 연결해 사용자 프로비저닝, 성능 모니터링 등 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
• 클라우드 리소스 자동화: 백업, 복원, 구성 관리 등 Neon 클라우드 리소스 관련 작업을 간소화하여 신뢰성과 DevOps 효율성을 높입니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 오브젝트 내에 JSON 스니펫으로 Neon MCP 서버를 추가하세요.
4. 구성 파일 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. Neon MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "neon": {
      "command": "npx",
      "args": ["@neon/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

API 키 보안 예시:

{
  "mcpServers": {
    "neon": {
      "command": "npx",
      "args": ["@neon/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "NEON_API_KEY": "${NEON_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${NEON_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 시스템에 Node.js를 설치하세요.
2. Claude의 구성 파일을 찾아 엽니다.
3. mcpServers 섹션에 Neon MCP 서버 정보를 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Neon과의 연결을 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "neon": {
      "command": "npx",
      "args": ["@neon/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

API 키 보호는 위 환경변수 예시와 동일하게 사용하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치된 상태인지 확인하세요.
2. Cursor의 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 배열/오브젝트에 Neon MCP 서버를 추가하세요.
4. 파일을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 연결을 테스트하세요.

{
  "mcpServers": {
    "neon": {
      "command": "npx",
      "args": ["@neon/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

환경변수 예시는 위와 같습니다.

Cline

1. 필요한 경우 Node.js를 설치하세요.
2. Cline 구성 파일을 편집하여 mcpServers 아래에 Neon MCP 서버를 추가하세요.
3. 제공된 JSON 형식을 사용하세요.
4. 저장 후 애플리케이션을 재시작하세요.
5. Neon MCP가 활성 상태인지 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "neon": {
      "command": "npx",
      "args": ["@neon/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

환경변수 및 API 키 구성은 위 예시와 같습니다.

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 영역에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "neon": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로서 활용할 수 있습니다. “neon” 부분은 실제 사용하는 MCP 서버명으로, url은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

공개된 문서와 오픈소스 정보에 따르면, Neon MCP 서버는 AI-데이터베이스 워크플로우의 출발점으로는 충분하지만 프롬프트, 도구, 리소스에 대한 상세 공개 문서가 부족합니다. 프로덕션 AI 통합에는 추가적인 조사나 저장소 직접 탐색이 필요합니다.

의견

전반적으로 Neon MCP 서버는 AI 기반 데이터베이스 관리에 유망하지만, 내부 MCP 프리미티브(도구, 리소스, 프롬프트)에 대한 더 풍부한 문서가 보완된다면 더욱 유용할 것입니다. 현재로서는 명확한 라이선스, 인기도, Neon 데이터베이스 자동화를 위한 실용성이 강점입니다.

MCP 점수