ntfy-me-mcp MCP 서버

“ntfy-me-mcp” MCP 서버란 무엇인가요?

ntfy-me-mcp MCP 서버는 AI 어시스턴트와 ntfy 알림 서버(자체 호스팅 또는 ntfy.sh 인스턴스 포함) 사이의 다리 역할을 합니다. 이 서버는 AI 에이전트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 프로그램적으로 알림을 송수신할 수 있게 하여, 개발 워크플로우의 생산성과 자동화를 높입니다. MCP를 통해 알림 작업을 노출함으로써 ntfy-me-mcp는 언어 모델과 도구가 안전하게 알림 서비스와 상호작용할 수 있도록 하며, 토큰 기반 인증 등 보안 기능을 지원합니다. 자동화된 경고, 리마인더, 알림 기반 워크플로우가 필요한 환경에 적합하며, 외부 서비스, API, AI 기반 에이전트들 간의 통신을 표준화된 방식으로 간소화합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿이 나열되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

server.py 또는 저장소 내용에 명시적인 도구가 나열되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동화된 경고
  개발자는 ntfy-me-mcp를 사용하여 특정 이벤트 발생 시(예: CI/CD 빌드 실패, 서버 오류, 중요 로그 감지) 실시간 알림을 자신이나 팀에게 보낼 수 있습니다.

• AI 기반 리마인더
  AI 어시스턴트와 연동하여 ntfy를 통해 일정이나 액션 리마인더를 자동으로 전달함으로써 개인이나 팀의 생산성 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

• 알림 기반 트리거
  AI 에이전트를 사용해 특정 알림을 수신할 때 액션을 트리거하도록 하여, 사고를 에스컬레이션하거나 후속 워크플로우를 시작하거나 대시보드를 업데이트할 수 있습니다.

• 크로스플랫폼 알림
  다양한 AI 기반 도구나 봇에서 모든 ntfy 호환 클라이언트(모바일, 데스크톱, 브라우저)로 알림을 전송하여, 사용자가 어디에 있든 메시지를 받을 수 있도록 합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 구성 파일 편집: .windsurf/settings.json 또는 플랫폼별 설정 파일을 찾으세요.
3. ntfy-me-mcp 서버 추가: mcpServers에 다음을 삽입하세요:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 확인: ntfy-me-mcp가 MCP 서버로 정상 작동하는지 확인하세요.

API 키 보안 예시 (env 섹션):

{
  "ntfy-me-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
    "env": {
      "NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
    },
    "inputs": {
      "NTFY_SERVER": "https://ntfy.sh"
    }
  }
}

Claude

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 설정 파일: MCP 설정 파일(예: .claude/mcp.json)을 여세요.
3. MCP 서버 추가:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Claude 재시작.
5. 통합 확인.

Cursor

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
2. Cursor 설정 열기: (.cursor/settings.json)
3. MCP 서버 추가:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor 재시작.
5. 설정 검증.

Cline

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
2. cline.config.json 편집.
3. MCP 서버 삽입:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Cline 재시작.
5. MCP 사용 가능 여부 확인.

참고:
API 키는 항상 구성 파일의 env 섹션을 사용하여 보안 유지하세요. 예시:

{
  "ntfy-me-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
    "env": {
      "NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “ntfy-me-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표를 기반으로 ntfy-me-mcp는 보통 수준의 점수를 받습니다. 알림 워크플로우에 분명한 가치를 제공하지만, MCP 프롬프트 템플릿, 리소스, 도구에 대한 문서/코드가 부족하고 roots나 샘플링 등 고급 MCP 기능 언급이 없습니다.

MCP 점수