Pinner MCP 서버

“Pinner” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Pinner MCP 서버는 개발자가 서드파티 의존성—특히 Docker 베이스 이미지와 GitHub Actions—를 불변 다이제스트로 고정할 수 있도록 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 의존성을 정확하고 변경 불가능한 버전으로 참조함으로써, Pinner는 소프트웨어 프로젝트의 공급망 보안과 재현성을 강화합니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 시스템 간의 다리 역할을 하며, 버전 고정, 최신화, 고정 강제와 같은 의존성 관리 작업을 자동화하는 워크플로우를 지원합니다. Pinner MCP는 의존성에 대한 엄격한 관리가 필요한 환경에 특히 유용하며, 소프트웨어 신뢰성과 개발 모범 사례를 지원합니다.

프롬프트 목록

• GitHub Actions를 커밋 해시로 고정
  이 프롬프트 템플릿을 사용하면 GitHub Actions 워크플로우 참조를 자동으로 특정 커밋 해시로 변환할 수 있습니다.
• 컨테이너 베이스 이미지를 다이제스트로 고정
  이 프롬프트는 Docker 베이스 이미지가 태그 대신 불변 다이제스트를 사용하여 참조되도록 보장합니다.
• 컨테이너 베이스 이미지의 고정 버전 업데이트
  Docker 베이스 이미지를 최신 다이제스트로 업데이트할 때 활용할 수 있는 워크플로우 프롬프트입니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적인 리소스 프리미티브가 자세히 안내되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 코드나 문서에서 직접적인 도구 정의를 찾을 수 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 불변 의존성 강제화
  Docker 이미지와 GitHub Actions를 위한 CI/CD 설정을 자동으로 불변 다이제스트로 업데이트하여 공급망 공격 위험을 줄입니다.
• 의존성 고정 자동화
  모든 서드파티 액션과 이미지를 고정하여 코드 리뷰 및 병합 과정을 간소화하고 재현성을 향상시킵니다.
• 지속적 컴플라이언스
  개발 워크플로우에 통합하여 의존성 고정 상태를 정기적으로 점검 및 업데이트함으로써, 내부 또는 외부 보안 정책 컴플라이언스를 유지합니다.
• 협업 코드베이스 유지보수
  AI 어시스턴트가 저장소 전반에 고정 모범 사례를 제안하거나 적용하도록 지원합니다.
• DevOps 보안 강화
  빌드 환경에서 의존성 버전을 엄격하게 관리하여 드리프트 및 의도치 않은 업데이트를 방지합니다.

설정 방법

Windsurf

별도의 Windsurf 설정 안내가 제공되지 않았습니다.

Claude

별도의 Claude 설정 안내가 제공되지 않았습니다.

Cursor

1. Docker가 설치되어 있고 컨테이너를 실행할 수 있는지 확인하세요.
2. 프로젝트의 .cursor/mcp.json 파일을 열거나 새로 만듭니다.
3. Pinner MCP 서버를 정의하는 아래 JSON 코드를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Cursor 설정에서 MCP 서버를 활성화하세요.
5. 설정을 저장하고 필요하다면 Cursor를 재시작하세요.

API 키 보안 설정

Pinner MCP는 기본적으로 API 키가 필요하지 않습니다. 필요하다면, 환경 변수 전달을 위해 일반적으로 env 섹션을 사용합니다. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

별도의 Cline 설정 안내가 제공되지 않았습니다.

플로우에서 이 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정란에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “MCP-name” 부분을 실제 MCP 서버 이름(예: “pinner-mcp”)으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

위 표를 기준으로, Pinner MCP 서버는 의존성 고정에 대해 명확하고 가치 있는 워크플로우를 제공하지만 리소스, 도구, 고급 MCP 기능에 대한 자세한 문서가 부족합니다. README의 실용적 활용 안내는 강점이나, 프로토콜 및 다양한 플랫폼 지원 문서가 추가되면 더욱 완성도가 높아질 것입니다.

MCP 점수

평가:
이 MCP 서버는 프로토콜 완성도 측면에서 4/10을 주고 싶습니다. 의존성 고정이라는 명확한 목적과 실용적 사용법을 제공하지만, MCP의 리소스나 도구, 루트/샘플링 등 고급 기능에 대한 명시적 구현 및 문서가 부족합니다. 실용적이고 오픈소스이지만, 범용 MCP 서버 구현으로서의 완전한 문서화는 아쉽습니다.