ntfy-mcp MCP 서버

“ntfy-mcp” MCP 서버는 무엇을 하나요?

ntfy-mcp는 AI 어시스턴트와 ntfy 알림 서비스 간의 브리지 역할을 하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 주요 기능은 AI 어시스턴트가 작업을 완료할 때마다 사용자에게 알림을 전송하여, 끊김 없고 비침습적으로 업데이트를 받을 수 있도록 하는 것입니다. MCP와 통합함으로써 ntfy-mcp는 코드 실행, 데이터 처리 또는 기타 자동화 작업 완료 시 즉각적이고 기기 간 알림이 필요한 개발 워크플로우에 적합합니다. 사용자는 환경을 지속적으로 모니터링하지 않아도 실시간으로 정보를 받아 생산성을 높이고 컨텍스트 전환을 줄일 수 있습니다.

프롬프트 목록

• 저장소에 특정 프롬프트 템플릿이 나와 있지 않습니다.

리소스 목록

• 공개된 콘텐츠에 명시된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• notify_user
  AI 어시스턴트가 작업을 완료할 때 지정된 ntfy 토픽으로 알림을 전송합니다. 이 도구는 ntfy-mcp에서 노티피케이션을 개발 워크플로우에 통합할 때 사용하는 주요 기능입니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 작업 완료 알림
  개발자는 AI 어시스턴트가 시작한 장기 실행 또는 백그라운드 작업이 끝나면 휴대폰 등 기기에서 알림을 받을 수 있습니다.
• 원격 모니터링
  자동화 워크플로우나 스크립트의 진행 상태를 직접 확인하지 않고도 최신 상태를 알 수 있습니다.
• 생산성 향상
  사용자는 지속적인 모니터링에서 자유로워지고, 중요한 이벤트 발생 시 알림으로 효율적으로 업무에 집중할 수 있습니다.
• DevOps와 통합
  ntfy를 통해 배포, 빌드, CI/CD 파이프라인 완료 알림을 받아 신속하게 대응하고 다운타임을 줄일 수 있습니다.
• 사용자 경험 개선
  AI 기반 툴링에 사용자 친화성을 더해, 사용자가 별도의 노력 없이도 쉽게 최신 정보를 받을 수 있게 합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론한 후 npm install 및 npm run build를 실행하세요.
3. Windsurf MCP 구성 파일을 찾으세요.
4. 아래 JSON 스니펫을 사용하여 ntfy-mcp 서버를 추가하세요.
5. 변경사항을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Claude

1. Node.js를 설치하고 위와 같이 ntfy-mcp를 클론/빌드하세요.
2. Claude의 MCP 서버용 구성 파일을 여세요.
3. 아래와 같이 ntfy-mcp 구성을 삽입하세요.
4. 변경사항을 반영하려면 Claude를 재시작하세요.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cursor

1. Node.js가 사용 가능하고 ntfy-mcp가 빌드되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 MCP 서버 구성 파일을 수정하세요.
3. 아래 JSON 템플릿으로 ntfy-mcp 서버 정보를 추가하세요.
4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cline

1. Node.js를 설치한 후 ntfy-mcp를 클론/빌드하세요.
2. Cline MCP 서버 구성에 접근하세요.
3. 아래 예시와 같이 서버 정보를 삽입하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. ntfy 앱을 다운로드하고 해당 토픽을 구독하세요.

"ntfy-mcp": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
  },
  "autoApprove": [
    "notify_user"
  ]
}

API 키 보안

토픽명이나 민감한 키는 하드코딩하지 말고 환경 변수에 저장하세요. 예시:

"env": {
  "NTFY_TOPIC": "${NTFY_TOPIC}"
},
"inputs": {
  "topic": "${NTFY_TOPIC}"
}

이 MCP를 플로우에서 사용하는 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 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 후 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “ntfy-mcp"를 실제 MCP 서버명으로, URL을 본인 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

요약

이 MCP 서버는 알림 기능에 집중된 심플한 구조로, notify_user라는 단일 유용 도구를 제공합니다. 문서가 명확하고 설정이 간단하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 샘플링 또는 roots와 같은 고급 MCP 기능은 없습니다. 단순성과 목적성에 높은 평가를 받을 수 있습니다.

MCP 점수