oatpp-mcp MCP 서버

“oatpp-mcp” MCP 서버는 무엇을 하나요?

oatpp-mcp MCP 서버는 Oat++ 웹 프레임워크를 위한 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP) 구현체입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 API 또는 서비스 간의 다리 역할을 하여 매끄러운 통합과 상호작용을 가능하게 합니다. Oat++ API 컨트롤러와 리소스를 MCP 프로토콜로 노출함으로써, oatpp-mcp는 AI 에이전트가 API 질의, 파일 관리, 서버 측 도구 활용 등의 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 대형 언어 모델(LLM)과 클라이언트가 백엔드 데이터를 접근·조작하고, 작업을 자동화하며, 재사용 가능한 프롬프트 템플릿 및 워크플로우를 통해 상호작용을 표준화할 수 있습니다. 이 서버는 STDIO 또는 HTTP SSE 방식으로 실행할 수 있어 다양한 배포 환경에서 유연하게 사용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

• CodeReview
  코드 리뷰 작업을 위해 설계된 프롬프트 템플릿으로, LLM이 사용자가 제출한 코드 스니펫을 분석하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

리소스 목록

• File
  파일 시스템 작업을 리소스로 노출해, 클라이언트와 LLM이 서버 내 파일을 읽고 쓸 수 있도록 지원합니다.

(공식 문서에 명시된 다른 리소스는 없습니다.)

도구 목록

• Logger
  로깅 기능을 제공하는 도구로, LLM과 클라이언트가 서버와의 상호작용 중 이벤트나 동작을 기록할 수 있습니다.

(공식 문서에 명시된 다른 도구는 없습니다.)

MCP 서버 활용 사례

• 코드 리뷰 자동화
  개발자는 코드 스니펫을 제출해 자동 리뷰를 받고, LLM을 통해 즉각적인 피드백과 제안을 받아 코드 품질 보증을 효율화할 수 있습니다.
• API 쿼리
  서버가 Oat++ API 컨트롤러로부터 도구를 자동 생성할 수 있어, AI 어시스턴트가 맞춤형 API에 직접 접근해 데이터 조회나 프로세스 자동화가 가능합니다.
• 파일 관리
  File 리소스를 통해 AI 에이전트가 서버 내 파일을 읽고 쓸 수 있어, 설정 파일 갱신, 로그 조회, 데이터 전처리 등의 작업이 가능합니다.
• 로깅 및 모니터링
  Logger 도구를 활용해 AI 기반 작업 내역을 추적하고, 워크플로우를 모니터링하며, 이슈 디버깅이 더 쉬워집니다.
• LLM 워크플로우 표준화
  표준 프롬프트와 도구를 노출하여, 팀이 일관적이고 재사용 가능한 LLM 기반 자동화 및 통합 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 모든 필수 구성요소(Oat++, 필요시 Node.js, oatpp-mcp 빌드/설치)가 준비되어 있는지 확인합니다.
2. Windsurf 설정 파일(예: settings.json)을 찾습니다.
3. mcpServers 오브젝트 아래에 oatpp-mcp 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
5. oatpp-mcp 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인합니다.

API 키 보안 설정

{
  "mcpServers": {
    "oatpp-mcp": {
      "command": "oatpp-mcp",
      "env": {
        "API_KEY": "env:OATPP_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Oat++ 및 oatpp-mcp를 빌드 지침에 따라 설치합니다.
2. Claude의 MCP 통합 설정을 엽니다.
3. 다음 JSON으로 oatpp-mcp 서버를 등록합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Claude를 재시작합니다.
5. oatpp-mcp MCP 서버와의 연결을 테스트합니다.

API 키 보안 설정
Windsurf와 동일한 형식을 사용하세요.

Cursor

1. oatpp-mcp를 빌드 및 설치합니다.
2. Cursor 설정 파일을 수정합니다(파일 위치는 공식 문서 참고).
3. MCP 서버로 oatpp-mcp를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작합니다.
5. 서버가 목록에 나타나고 접근 가능한지 확인합니다.

API 키 보안 설정
위와 동일합니다.

Cline

1. Oat++, oatpp-mcp가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Cline의 MCP 서버 설정을 수정합니다.
3. 다음과 같이 oatpp-mcp를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작합니다.
5. MCP 서버 통합이 정상적으로 동작하는지 테스트합니다.

API 키 보안 설정
위와 동일합니다.

FlowHunt 워크플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 통합하기

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

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

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 리소스에 접근할 수 있습니다. “oatpp-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

문서에 따르면 oatpp-mcp는 최소한의 기능적이지만 실질적인 MCP 서버 구현체로, 프로토콜의 기본 사항(프롬프트, 리소스, 도구, 설정 등)을 제공하지만 샘플링, roots 등 고급 기능은 확인되지 않았습니다. 문서는 명확하며 필수 내용을 다루지만 범위와 세부 설명은 제한적입니다.

MCP 점수

의견:
oatpp-mcp는 Oat++용으로 깔끔하고 기능적이며 MCP 규격을 준수하는 구현체입니다. 필수 요소(도구, 프롬프트, 리소스 포함)는 모두 갖추었지만, roots, 샘플링, 다양한 도구/리소스 등 확장성이나 고급 기능 설명은 부족합니다. Oat++ 사용자에게 출발점으로 좋으나, 고급 워크플로우에는 확장이 필요할 수 있습니다.

평가:
6/10 – 기초와 규격 준수는 훌륭하지만, 노출 기능과 확장성 면에서는 문서상 한계가 있습니다.