OpsLevel MCP 서버

“OpsLevel” MCP 서버는 무엇을 하나요?

OpsLevel MCP 서버는 AI 어시스턴트가 OpsLevel의 서비스 카탈로그 및 컨텍스트 기반 엔지니어링 데이터를 활용할 수 있도록 연결해주는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 에이전트와 OpsLevel 리소스 사이의 브릿지 역할을 하여, 개발자와 팀이 실시간 서비스 데이터, 메타데이터, 운영 인사이트 등으로 워크플로우를 강화할 수 있도록 지원합니다. 서비스 카탈로그 질의, 메타데이터 조회, OpsLevel API와의 상호작용 등 다양한 작업을 자동화하고 표준화하며, 서비스 온보딩, 컴플라이언스 체크, 문서 검색 등의 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 어시스턴트가 관련 정보를 표면화하고, 반복 작업을 자동화하며, 개발 환경 내에서 상황에 맞는 추천을 제공할 수 있게 됩니다.

프롬프트 목록

저장소에서 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

접근 가능한 파일이나 문서에서 명시적 리소스 정의가 없습니다.

도구 목록

server.py 또는 저장소 내 다른 파일에 도구 목록이 상세히 존재하지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 서비스 카탈로그 질의: 개발자가 OpsLevel의 서비스 카탈로그 데이터를 프로그래밍적으로 조회 및 탐색할 수 있어, AI 어시스턴트가 관련 서비스와 메타데이터를 쉽게 표면화할 수 있습니다.
• 자동 컴플라이언스 체크: AI를 활용하여 OpsLevel 데이터를 바탕으로 컴플라이언스 검증을 자동화하고, 서비스가 조직의 모범 사례를 따르도록 보장합니다.
• 컨텍스트 문서 검색: OpsLevel에 등록된 서비스와 연결된 최신 문서나 런북을 AI 에이전트가 조회할 수 있습니다.
• 운영 인사이트 및 리포팅: AI 기능과 OpsLevel 운영 데이터를 결합해 자동 리포트 및 인사이트 생성을 가능하게 합니다.
• API 기반 워크플로우 자동화: OpsLevel API와 연동하여 온보딩, 업데이트, 알림 등을 자동화함으로써 수작업을 줄이고 일관성을 높입니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 여세요.
3. 아래 JSON 스니펫을 사용하여 OpsLevel MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. OpsLevel MCP 서버가 실행 중이며 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정

구성에서 환경 변수를 사용하세요:

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude의 MCP 구성 파일을 찾으세요.
3. OpsLevel MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장한 후 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

API 키 보안 설정

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. 사전 조건: Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
2. Cursor 플랫폼의 구성 설정을 여세요.
3. MCP 서버 섹션을 삽입하거나 업데이트하세요:

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

4. 저장 후 Cursor 애플리케이션을 재시작하세요.
5. 로그를 확인하여 서버가 정상적으로 시작되었는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Cline

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일을 편집하여 MCP 서버를 포함시키세요:

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

3. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
4. OpsLevel MCP 서버 연결을 검증하세요.

API 키 보안 설정

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 여세요. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용할 수 있어, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있게 됩니다. “opslevel-mcp” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해 사용하세요.

개요

OpsLevel MCP 서버에 대한 전체 평가는, 프롬프트/리소스/도구 등 핵심 정보가 저장소에 문서화되어 있지 않아 제한적입니다. 라이선스가 존재하고, 최소한의 star/fork, 기본 설치 안내는 있으나, 문서화와 MCP 기능에 대한 깊이 있는 내용은 부족합니다.

MCP 점수