nx-mcp MCP 서버 통합

“nx-mcp” MCP 서버란 무엇인가요?

nx-mcp MCP(Model Context Protocol) 서버는 Nx(모노레포를 위한 인기 빌드 시스템)를 AI 어시스턴트 및 LLM 기반 워크플로우와 연동하는 통합 도구입니다. 이 서버는 MCP 인터페이스를 통해 Nx의 기능을 노출하여, AI 클라이언트가 Nx 작업 공간과 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있게 합니다. 이를 통해 작업 공간 분석, 프로젝트 관리, Nx 명령 실행 등 다양한 작업을 API와 유사한 엔드포인트로 수행할 수 있습니다. 또한 외부 데이터 소스, 플러그인, 개발 도구와 Nx를 연결함으로써 nx-mcp 서버는 자동화를 강화하고, 개발 워크플로우를 단순화하며, AI 기반 에이전트가 Nx 기반 코드베이스에서 질의, 작업, 리소스 관리를 지원할 수 있도록 해줍니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

명시적인 리소스 프리미티브가 문서화된 파일이 없습니다.

도구 목록

server.py 또는 관련 파일에 도구가 발견되지 않았습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 작업 공간 작업의 자동화: AI 어시스턴트가 Nx 명령(예: build, test, lint 등)을 프로그래밍적으로 실행하여 자동화 및 워크플로우 개선 가능
• 모노레포 분석: LLM이 Nx 작업 공간의 프로젝트 구조, 의존성, 구성 등을 분석하고 인사이트 제공
• 프로젝트 관리: 모노레포 내 여러 프로젝트를 AI 기반 질의 또는 작업으로 효율적으로 관리
• Nx 플러그인 통합: AI 에이전트가 표준 프로토콜을 통해 커스텀 Nx 플러그인이나 스크립트를 활용할 수 있도록 지원
• 개발자 온보딩: 신규 개발자에게 Nx로 관리되는 저장소 내에서 상호작용 가이드, 문서, 자동화 도구 제공

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.json)을 엽니다.
3. mcpServers 섹션에 nx-mcp MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 테스트 명령을 실행하거나 MCP 상태를 쿼리하여 확인하세요.

Claude

1. Node.js를 설치하세요.
2. MCP 서버용 Claude 설정 파일을 찾으세요.
3. MCP 설정에 다음을 삽입하세요:

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

4. Claude를 재시작하고 MCP 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cursor MCP 설정 파일(예: cursor.json)을 수정하세요.
3. nx-mcp 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Nx 관련 MCP 요청을 발행하여 통합을 확인하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 엽니다.
3. MCP 섹션에 nx-mcp 서버를 등록하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 샘플 MCP 쿼리를 전송하여 설정을 확인하세요.

API 키 보안 설정

API 키 보안을 위해 환경 변수를 사용하고 설정에서 참조하세요. 예:

{
  "mcpServers": {
    "nx-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@nrwl/nx-mcp@latest"],
      "env": {
        "NX_API_KEY": "${NX_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${NX_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 영역에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “nx-mcp” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL 부분은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

의견

nx-mcp MCP 서버는 Nx와 AI 워크플로우 통합의 확장성을 제공하지만, 현재 문서와 구현에는 명확한 프롬프트, 리소스, 도구 정의가 부족합니다. 설치의 유연성과 자동화 잠재력이 강점이지만, 명확한 프로토콜 프리미티브와 예제가 추가된다면 더욱 유용할 것입니다.

MCP 점수

평가: 3/10 — MCP 개념과 설치 안내는 존재하지만, 도구, 프롬프트, 리소스, 명확한 라이선스가 문서화되어 있지 않아 실질적인 활용성과 도입에 한계가 있습니다.