MCP-PIF 서버 통합

“MCP-PIF” MCP 서버는 무엇을 하나요?

MCP-PIF(Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) 서버는 인간과 AI 간의 의미 있는 협업을 촉진하기 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP)의 실질적인 구현체입니다. MCP-PIF는 브릿지 역할을 하며, AI 어시스턴트가 구조화된 외부 데이터 소스와 서비스에 연결할 수 있도록 하여 워크스페이스 관리, 프로젝트 저널링, 구조화된 추론 등 개발 워크플로우를 지원합니다. 파일시스템 탐색, 저널링 시스템, 추론 유틸리티 등과 같은 도구와 리소스를 AI 클라이언트에 노출하여 파일 조작, 지속 노트 작성, 구조화된 인사이트 개발과 같은 작업을 실행할 수 있게 합니다. 이 표준화된 인터페이스를 제공함으로써 MCP-PIF는 AI 기반 생산성을 높이고 개발 환경과의 원활한 통합을 실현합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에서 별도의 프롬프트 템플릿이 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에서 명시적인 리소스 정의가 발견되지 않았습니다.

도구 목록

• 파일시스템 작업
  워크스페이스 컨텍스트 탐색 및 관리를 위한 도구:

  • pwd: 현재 디렉터리 표시
  • cd: 디렉터리 변경
  • read: 파일 내용 읽기
  • write: 파일에 쓰기
  • mkdir: 디렉터리 생성
  • delete: 파일 또는 디렉터리 삭제
  • move: 파일 또는 디렉터리 이동
  • rename: 파일 또는 디렉터리 이름 변경

• 추론 도구
  구조화된 사고 및 인사이트 개발 지원:

  • reason: 사고를 연결하여 인사이트 개발
  • think: 심도 있는 고찰 및 시간 기반 추론 공간 생성

• 저널 시스템
  연속성 유지 및 지식 문서화:

  • journal_create: 새로운 저널 항목 생성
  • journal_read: 저널 패턴 읽기 및 탐색

이 MCP 서버의 사용 사례

• 워크스페이스 파일 관리
  개발자는 AI 어시스턴트를 활용해 프로젝트 디렉터리를 탐색하고, 파일을 읽고 쓰며, 새 폴더를 만들고, 워크스페이스 구성을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

• 프로젝트 저널링
  AI가 프로젝트 진행 내용을 문서화하고, 로그를 관리하며, 저널 항목에서 패턴을 추출해 지식의 연속성과 회고 분석을 지원합니다.

• 구조화된 추론 및 인사이트 개발
  추론 도구를 통해 AI와 사용자가 사고의 연결고리를 만들고, 프로젝트 아이디어를 모델링하며, 복잡한 문제 해결을 위한 연결된 인사이트를 개발할 수 있습니다.

• 코드베이스 탐색
  디렉터리 탐색 및 파일 읽기 기능을 통해 개발자는 MCP-PIF 서버를 사용해 새 코드베이스를 탐색하고, 관련 파일을 검색하며, 프로젝트 구조를 효율적으로 파악할 수 있습니다.

• 크로스플랫폼 워크스페이스 동기화
  MCP-PIF는 Windows, macOS, Linux 어디서든 설정 및 사용이 가능하여, 다양한 시스템에서 팀의 일관된 워크플로우와 도구 사용성을 보장합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js 18+ 및 npm이 설치되어 있어야 합니다.
2. 저장소 클론:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. 서버 빌드:

   npm run build
   

4. 설정 파일 편집:
   워크스페이스 루트 또는 필요에 따라 환경 변수를 설정하세요.
5. Windsurf 설정에 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. 재시작 및 확인:
   Windsurf를 재시작하고 “mcp-pif"가 사용 가능한지 확인하세요.

Claude

1. 사전 준비: Node.js 18+, npm, TypeScript 5.0+ 설치
2. 클론 및 설치:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Claude 데스크톱 클라이언트 설정:
   • claude_desktop_config.json 파일을 찾아 아래 내용을 추가하세요:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Claude 클라이언트 재시작:
   시작 또는 재시작 후 서버로 “mcp-pif"를 선택하세요.
5. 설정 확인:
   새 채팅을 시작하고 서버 연결을 확인하세요.

Cursor

1. 사전 준비 설치: Node.js 18+, npm, TypeScript
2. 클론 및 설치:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cursor 설정 업데이트:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Cursor 재시작:
   앱을 재시작하고 서버 사용 가능 여부를 확인하세요.

Cline

1. 의존성 설치: Node.js 18+, npm, TypeScript
2. 클론 및 빌드:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cline 설정:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. 재시작 및 확인:
   Cline을 재시작하여 “mcp-pif"가 활성화되었는지 확인하세요.

API 키 보안

민감한 키나 인증 정보는 설정에서 환경 변수로 지정하여 보호할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “mcp-pif” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해 주세요.

개요

현재 문서와 코드를 기반으로 MCP-PIF는 핵심 도구와 설정 가이드를 잘 제공하지만, 명확한 프롬프트 템플릿, 리소스 목록, 샘플링 및 roots 지원 등 고급 MCP 기능에 대한 설명은 부족합니다. 전반적으로 기본 업무에는 적합하지만, 사용자 중심의 문서와 고급 프로토콜 기능 면에서 개선의 여지가 있습니다.

MCP 점수

종합 평점: 6/10

MCP-PIF는 MCP 기반 워크스페이스 관리와 추론의 강력한 출발점이며, 코드와 설정이 명확하지만, 상세 프롬프트 및 리소스 정의, 고급 MCP 기능 문서가 부족합니다.