Quarkus MCP 서버

“Quarkus” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Quarkus MCP(Model Context Protocol) 서버는 Quarkus MCP 서버 프레임워크를 사용해 Java로 구현된 서버 집합입니다. 주요 목적은 MCP가 활성화된 대형 언어 모델(LLM) AI 애플리케이션의 기능을 외부 데이터 소스, API, 서비스 등과 연결하여 확장하는 것입니다. 이 서버들을 실행함으로써 개발자는 데이터베이스 쿼리, 파일 관리, 다양한 시스템과의 통합 등 작업을 AI 어시스턴트에서 직접 실행할 수 있습니다. 이를 통해 LLM이 실제 데이터 및 서비스와 상호작용할 수 있게 하여 개발 워크플로우를 개선하고, AI 기반 애플리케이션 내에서 자동화, 관리, 운영을 보다 쉽게 할 수 있습니다. Quarkus MCP 서버는 다양한 환경과 호환되며, Claude Desktop 등 MCP를 지원하는 클라이언트와 쉽게 통합할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 제공되지 않았습니다.

리소스 목록

저장소 문서에는 명시적인 리소스 정의가 제공되지 않았습니다.

도구 목록

제공된 내용의 server.py 또는 이에 상응하는 파일에서 직접적인 도구 목록이나 설명은 찾을 수 없습니다. 다만, 데이터베이스 연동을 위해 JDBC 서버가 언급되어 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리: JDBC 서버를 통해 AI 애플리케이션이 Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite 등 모든 JDBC 호환 데이터베이스와 연결 및 상호작용할 수 있어, LLM 기반 워크플로우로 데이터 저장, 조회, 관리를 자동화할 수 있습니다.
• 개발 워크플로우 자동화: LLM과 다양한 데이터 소스·서비스 사이에 브릿지 역할을 하여, 실시간 데이터 활용 또는 데이터 분석·변환 등의 자동화된 워크플로우를 개발자가 손쉽게 구축할 수 있습니다.
• AI 클라이언트와의 통합: 서버는 Claude Desktop 등 MCP 지원 클라이언트와 사용하도록 설계되어, AI 어시스턴트의 확장성과 기능을 향상시킵니다.
• 다양한 언어 및 플랫폼 지원: jbang을 통해 서버를 실행할 수 있으므로, Java, JavaScript, Python 등 다양한 환경에서 유연하게 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Java와 jbang이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. Quarkus MCP 서버(예: JDBC 서버)를 mcpServers 객체에 JSON 스니펫으로 추가합니다.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

예시 JSON 설정:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

API 키 보안 설정:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "your_jdbc_url",
        "JDBC_USER": "${env:DB_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${env:DB_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Java와 jbang을 설치하세요.
2. Claude 설정을 편집해 MCP 서버를 추가하세요.
3. 아래와 같이 서버 정보를 입력하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버 인식 여부를 확인하세요.

예시 JSON 설정:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cursor

1. Java와 jbang이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 섹션에 Quarkus MCP 서버를 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 통합이 잘 작동하는지 테스트하세요.

예시 JSON 설정:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cline

1. Java와 jbang을 설치하세요.
2. Cline 설정 파일에 접근합니다.
3. JSON 형식으로 MCP 서버를 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

예시 JSON 설정:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

참고: 모든 플랫폼에서 API 키와 민감 정보는 위와 같이 환경 변수를 사용해 안전하게 관리하세요.

MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정란에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “MCP-name” 부분은 실제 사용하는 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경해야 합니다.

개요

상기 내용을 바탕으로, Quarkus MCP 서버 저장소는 기본 개요, 설치 방법, 보안 권장 사항을 제공하지만 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 구체적 정보는 부족합니다. 데이터베이스 연동 등 서버 실행 및 통합 방법은 명확하게 안내되어 있으나, 개발자가 효용성을 극대화할 수 있는 고급 문서가 더해지면 더욱 유용할 것입니다.

MCP 평점

저희의 의견:
문서와 제공 기능을 종합해 볼 때, 이 MCP 서버 저장소는 6/10점으로 평가할 수 있습니다. 기본적 사용 및 설정에는 잘 구조화되어 있으나, 리소스, 프롬프트, 도구에 대한 자세한 문서가 추가된다면 개발자에게 더 높은 활용 가치를 제공할 것입니다.