Oxylabs MCP 서버

“Oxylabs” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Oxylabs MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 실제 웹 사이의 다리 역할을 하며, 모든 사이트에서 깨끗하고 구조화된 데이터를 제공하는 통합 API를 제공합니다. MCP 생태계와 통합함으로써 이 서버는 AI 모델 및 에이전트가 외부 데이터 소스에 필요할 때마다 접근, 쿼리, 활용할 수 있게 합니다. 이를 통해 자동 웹 데이터 추출, 실시간 정보로 AI 워크플로우 강화, 대형 언어 모델을 위한 웹 콘텐츠 접근 등 다양한 작업이 가능합니다. Oxylabs MCP 서버는 AI 클라이언트와 웹 간의 원활한 상호작용을 지원하여 개발자의 실시간 데이터 활용 및 자동화 워크플로우를 크게 향상시켜 줍니다.

프롬프트 목록

저장소에서 확인 가능한 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에서 확인 가능한 명시적 MCP 리소스가 언급되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소에서 server.py 또는 도구 정의가 보이지 않습니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 웹 데이터 추출: 개발자가 거의 모든 웹사이트에서 구조화된 데이터를 가져와 연구, 분석, 모니터링을 위한 데이터 수집을 자동화할 수 있습니다.
• AI 워크플로우 강화: AI 어시스턴트가 실시간 웹 데이터를 통해 답변을 보완하여 고객 지원, 콘텐츠 생성 등에서 더 정확하고 관련성 높은 결과를 제공합니다.
• 시장 정보: 경쟁사 가격, 제품 목록, 업계 동향 등 비즈니스 및 데이터 분석을 위한 정보 수집을 지원합니다.
• 콘텐츠 집계: 뉴스, 블로그, 포럼 등 다양한 온라인 채널에서 콘텐츠를 수집, 표준화, 제공하여 집계 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
• 연구 자동화: 연구자가 웹에서 대용량 데이터를 프로그래밍 방식으로 수집하여 데이터 기반 인사이트 및 연구를 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 필수 구성 요소(Node.js 등)가 충족되었는지 확인하세요.
2. 구성 파일(예: windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. 다음 JSON 스니펫을 활용해 Oxylabs MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf에서 MCP 서버 상태를 확인해 설정이 완료되었는지 점검하세요.

Claude

1. Claude 플랫폼 필수 사항을 확인하세요.
2. 해당 Claude 구성 파일을 여세요.
3. Oxylabs MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 서버가 활성화되어 접근 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. 필요한 의존성(Node.js 등)을 설치하세요.
2. Cursor의 구성 파일을 여세요.
3. 아래의 MCP 서버 정의를 삽입하세요:

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

4. 변경 내용을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor UI에서 MCP 서버 연결 상태를 확인하세요.

Cline

1. 시스템 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일을 편집하세요.
3. MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Cline에서 Oxylabs MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안:
민감한 API 키는 환경 변수로 저장하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "oxylabs-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"],
      "env": {
        "OXYLABS_API_KEY": "${OXYLABS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OXYLABS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 워크플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능에 접근할 수 있습니다. “oxylabs-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

개요와 설정법은 잘 문서화되어 있으나, 제공 파일 내에 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 정보가 부족합니다.

의견

Oxylabs MCP 서버는 전문적으로 제공되며 설정도 쉽고, 신뢰할 수 있는 라이선스와 좋은 문서화를 갖추고 있습니다. 그러나 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 도구 설명이 부족하여 개발자가 제품의 전체 기능을 파악하기 어렵습니다. 위 내용을 바탕으로 본 MCP 서버의 완성도와 개발자 준비성 점수는 4/10입니다. 주요 이유는 기술적 세부 정보의 부재입니다.

MCP 평가 점수