putio MCP 서버 통합

“putio” MCP 서버는 무엇을 하나요?

putio MCP 서버는 AI 어시스턴트와 put.io 클라우드 스토리지 서비스 간의 원활한 상호작용을 지원하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하여, AI 기반 워크플로우가 활성 전송 목록 조회, URL 또는 마그넷 링크를 통한 신규 다운로드 추가, 전송 취소, 완료된 다운로드의 브라우저 링크 가져오기 등 다양한 작업을 자동화하고 관리할 수 있게 해줍니다. AI 클라이언트를 put.io에 연결함으로써, 개발자는 미디어 관리, 파일 자동화, 클라우드 스토리지 운영에 있어 효율적이고 프로그래밍 가능한 접근 방식을 활용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

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리소스 목록

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도구 목록

• 활성 전송 목록 조회: 현재 put.io에서 활성화된 전송 목록을 가져올 수 있습니다.
• 신규 전송 추가: URL 또는 마그넷 링크를 이용해 put.io에 다운로드를 추가할 수 있습니다.
• 기존 전송 취소: 진행 중인 전송을 취소할 수 있습니다.
• 완료된 전송의 브라우저 링크 가져오기: 완료된 다운로드에 대한 브라우저 접속 링크를 제공하여, 손쉽게 파일에 접근하고 공유할 수 있습니다.

MCP 서버 활용 사례

• 다운로드 관리 자동화: 개발자는 서버를 통해 put.io의 다운로드 추가, 모니터링, 취소를 프로그래밍 방식으로 처리하여 미디어나 데이터 수집 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
• 미디어 라이브러리 통합: put.io를 미디어 서버 환경과 연동하여, AI 어시스턴트가 파일을 자동으로 가져오고 정리할 수 있습니다.
• 클라우드 저장소 자동화: 완료된 전송 정리, 다운로드 링크 획득 등 AI 기반 파일 관리를 지원합니다.
• 원격 다운로드 제어: 사용자 또는 에이전트가 어디서든 다운로드를 관리할 수 있어 접근성이 향상되고 수작업이 줄어듭니다.
• 링크 공유 워크플로우: 브라우저에서 바로 접근 가능한 링크를 빠르게 생성 및 공유하여 협업이나 콘텐츠 배포를 효율화할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python 3.x, uvx, 그리고 유효한 put.io API 토큰을 준비하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 아래에 putio MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버 목록에 해당 서버가 나타나는지 확인하세요.

Claude

1. Python 3.x와 uvx를 설치하세요.
2. put.io API 토큰을 준비하세요.
3. claude_desktop_config.json을 다음과 같이 수정하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Claude Desktop을 재시작하세요.
5. “putio"가 사용 가능한 MCP 서버로 나타나는지 확인하세요.

Cursor

1. Python 3.x, uvx, 그리고 put.io API 토큰을 준비하세요.
2. Cursor의 설정 UI 또는 파일을 여세요.
3. 다음 코드를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. “putio” MCP 서버 연결 상태를 확인하세요.

Cline

1. Python 3.x, uvx, 그리고 put.io API 토큰이 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Cline을 재시작하세요.
5. “putio” MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 관리

put.io API 토큰 등의 민감한 자격증명은 서버 설정의 env 오브젝트에 저장하고, 코드베이스에 직접 입력하지 마세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "putio": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "putio-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
      }
    }
  }
}

MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "putio": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 끝나면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로써 사용할 수 있습니다. “putio"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 내용을 바탕으로, putio MCP 서버는 put.io에 대한 기본적이고 잘 정의된 MCP 기능을 제공하지만, 고급 MCP 기능(프롬프트, 리소스, 샘플링, roots 등)은 부족합니다. 단순한 파일 및 전송 자동화에는 적합하며, 복잡하거나 맥락이 중요한 워크플로우에는 한계가 있을 수 있습니다.

점수: 4/10

MCP 점수