
DataHub MCP 서버 통합
DataHub MCP 서버는 FlowHunt AI 에이전트와 DataHub 메타데이터 플랫폼을 연결하여, 고급 데이터 탐색, 계보 분석, 자동 메타데이터 조회, AI 기반 워크플로우와의 원활한 통합을 가능하게 합니다....
Oura Ring을 FlowHunt에 연결하고 Oura MCP 서버로 실행 가능한 건강 인사이트를 확인하세요—수면, 준비도, 활동 등 AI 기반 분석과 인터랙티브 시각화를 제공합니다.
Oura MCP 서버는 Oura Ring에서 수집된 건강 데이터를 모델 컨트롤러 프로토콜(MCP)을 통해 AI 어시스턴트가 안전하게 접근, 분석, 시각화할 수 있도록 지원합니다. 이 서버는 Oura API와 AI 클라이언트 간의 브릿지로 작동하여, 개발자와 사용자가 수면, 준비도, 활동 등 다양한 건강 지표에 구조화된 방식으로 접근할 수 있게 해줍니다. 서버는 맞춤형 쿼리, 주요 건강 분석을 위한 사전 정의된 프롬프트 템플릿, 자동 데이터 시각화 기능을 지원합니다. 이 MCP 서버를 활용하면 AI 어시스턴트가 건강 트렌드 분석, 리포트 생성, 인사이트 제공 등 다양한 건강 및 웰니스 경험을 개발할 수 있습니다.
제공된 리포지토리(server.py 등)에 명시된 도구 리스트는 없습니다.
.env
파일에 OURA_TOKEN=your_personal_access_token
으로 추가하세요.{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"],
"env": {
"OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
},
"inputs": {
"OURA_TOKEN": "your_personal_access_token"
}
}
}
}
.env
파일에 OURA_TOKEN
을 설정하세요.{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"],
"env": {
"OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
}
}
}
}
.env
에 저장하세요.{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"],
"env": {
"OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
}
}
}
}
.env
파일에 Oura Personal Access Token을 입력하세요.{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"oura": {
"command": "npx",
"args": ["@oura/mcp-server@latest"],
"env": {
"OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
}
}
}
}
FlowHunt에서 MCP 활용하기
플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하여 MCP 서버를 플로우에 통합할 수 있습니다.
MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 영역에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:
{
"oura": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 끝나면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “oura” 부분을 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 교체하세요.
섹션 | 지원 여부 | 세부사항/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | README.md에 개요 및 주요 기능 정리 |
프롬프트 목록 | ✅ | README.md의 “Example Prompts"로 제공 |
리소스 목록 | ✅ | 수면, 준비도, 활동, HRV 등 주요 기능 명시 |
도구 목록 | ⛔ | 리포지토리 및 server.py에 명시된 도구 없음 |
API 키 보안 | ✅ | .env 및 JSON env 예시와 함께 설명 |
샘플링 지원(중요도 낮음) | ⛔ | 관련 근거 없음 |
위 내용을 바탕으로 Oura MCP 서버는 주요 MCP 프리미티브와 설치 방법을 대부분 충족합니다. 다만, 명시적 도구 정의와 샘플링/루트 지원 문서가 없어 범용 MCP로서 완전성은 일부 부족하지만, Oura 유저를 위한 건강/트래킹 기능은 매우 강력합니다.
라이선스 보유 | ⛔ |
---|---|
최소 1개 도구 보유 | ⛔ |
포크 수 | 0 |
별점 | 7 |
평가: 5/10
서버는 우수한 문서화, 프롬프트 템플릿, 리소스 노출, 설치 가이드를 제공하지만, 오픈소스 라이선스, 명시적 도구, 샘플링/루트 지원이 없어 완성된 MCP 서버로 보기는 어렵습니다. 개인 건강 데이터 분석에는 적합하지만, 범용 MCP 데모로는 부족합니다.
Oura MCP 서버는 Oura Ring API와 AI 클라이언트 간의 브릿지 역할을 하며, 수면, 준비도, 활동, HRV 등 구조화된 건강 데이터를 AI 플로우(예: FlowHunt) 내에서 분석, 리포트, 시각화할 수 있도록 제공합니다.
수면 지표(단계, 시간, 효율), 준비도 점수 및 요인, 활동 데이터, 심박 변이도(HRV) 등을 구조화된 엔드포인트를 통해 확인할 수 있습니다.
네, 서버는 일반적인 분석을 위한 맞춤 쿼리와 사전 정의된 프롬프트 템플릿, 그리고 트렌드, 비교, 상관관계 자동 시각화를 지원합니다.
예시로 개인 수면 분석, 식사와 준비도 연관성 분석, 평일과 주말 스트레스 비교, 건강 트렌드 차트 생성, 맞춤형 건강 어시스턴트 구축 등이 있습니다.
네, Oura Personal Access Token은 환경 변수에 저장되며 직접 노출되지 않습니다. 제공된 설정 안내를 따라 안전하게 구성할 수 있습니다.
오픈소스 라이선스가 없으며, 명시적 도구나 샘플링 기능도 제공하지 않으므로 건강 데이터 분석에 초점을 둔 개인 또는 폐쇄형 환경에서의 사용에 적합합니다.
DataHub MCP 서버는 FlowHunt AI 에이전트와 DataHub 메타데이터 플랫폼을 연결하여, 고급 데이터 탐색, 계보 분석, 자동 메타데이터 조회, AI 기반 워크플로우와의 원활한 통합을 가능하게 합니다....
Azure MCP 허브는 Azure에서 Model Context Protocol (MCP) 서버를 탐색, 구축, 통합할 수 있는 중앙 리소스입니다. AI 에이전트 개발을 가속화할 수 있도록 가이드, SDK, 그리고 다양한 프로그래밍 언어에서 실제 API와의 통합을 위한 링크를 제공합니다...
MCP 데이터베이스 서버는 SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL 등과 같은 인기 있는 데이터베이스에 AI 어시스턴트와 자동화 도구가 안전하게 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있도록 해줍니다. 이는 브리지 역할을 하여, 컨텍스트 인식 워크플로우 및 AI 기반 ...