Qwen Max MCP 서버

“Qwen Max” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Qwen Max MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 구현체로, Qwen Max 언어 모델을 AI 어시스턴트나 개발 도구 등 외부 클라이언트와 연결해줍니다. 이 서버는 Qwen 시리즈 모델을 고급 언어 이해 및 생성이 필요한 워크플로에 원활하게 통합할 수 있도록 브릿지 역할을 합니다. 대용량 컨텍스트 추론, 다단계 추론, 복잡한 프롬프트 상호작용 등 다양한 작업을 지원하여 개발 생산성을 높입니다. Node.js/TypeScript 기반으로 구축되어 안정성과 호환성이 뛰어나며 특히 Claude Desktop과 함께 사용할 때 적합하고, 안전하고 확장 가능한 배포에도 적합합니다. 여러 Qwen 모델 버전을 지원하여 성능과 비용을 모두 최적화할 수 있어, 강력한 언어 모델 역량이 필요한 프로젝트에 다용도로 활용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되거나 설명되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스 프리미티브가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소에 명시적으로 도구 또는 “server.py”(혹은 실행 가능한 도구 목록 파일)가 존재하거나 설명되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 대용량 컨텍스트 채팅 및 추론: 최대 32,768 토큰까지 지원하는 Qwen Max 모델과 연동하여, 문서 요약, 코드 분석, 다단계 과제 추론 등에 적합합니다.
• 모델 실험 및 평가: 개발자는 MCP 통합 인터페이스를 통해 다양한 Qwen 시리즈 모델(Max, Plus, Turbo)을 벤치마킹하거나 실험하여, 목적에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.
• Claude Desktop과의 원활한 통합: 서버는 Claude Desktop과 즉시 호환되도록 설계되어, AI 기반 생산성 워크플로를 안정적이고 신뢰성 있게 제공합니다.
• API 기반 언어 모델 접근: 개발자가 Qwen 모델 기능을 서비스로 안전하게 노출하여 챗봇, 어시스턴트, 자동화 스크립트 등 robust한 언어 이해가 필요한 프로젝트에 활용할 수 있습니다.
• 토큰 비용 관리: 가격 정책 및 무료 할당량이 명확히 문서화되어 있어, 조직에서 대규모 배포 시 토큰 사용량을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js(v18+)와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. MCP 서버 패키지를 설치합니다:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client windsurf
   

3. Windsurf 설정 파일을 찾아 MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf UI에서 서버가 정상적으로 추가되었는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Claude

1. Node.js(v18+)와 npm을 설치하세요.
2. Smithery를 이용해 Claude Desktop용으로 설치하세요:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client claude
   

3. Claude Desktop 설정에 다음을 포함시키세요:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. Claude Desktop을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 실행되고 있는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Cursor

1. Node.js와 npm을 설치하세요.
2. 터미널에서 다음을 실행하세요:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cursor
   

3. Cursor 설정을 업데이트하세요:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. Cursor를 재시작하세요.
5. 서버가 목록에 등록되어 있는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Cline

1. Node.js와 npm을 설치하세요.
2. 다음 명령어를 실행하세요:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cline
   

3. Cline 설정 파일에 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cline에서 MCP 서버가 정상 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

이 MCP를 FlowHunt 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "qwen-max": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정을 완료하면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능 및 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “qwen-max” 부분은 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로 변경하고, URL도 자신의 MCP 서버 주소로 교체하세요.

개요

제공된 정보를 바탕으로 Qwen Max MCP 서버는 설치 및 모델 관련 문서는 잘 갖춰져 있으나, 공개 저장소에는 MCP 리소스, 도구, 프롬프트 템플릿에 대한 명확한 문서나 구현이 없어 확장성 및 고급 MCP 기능의 즉시 활용성에 한계가 있습니다.

의견

이 MCP 서버의 평점은 5/10입니다. 설치 및 모델 지원은 명확하고 오픈소스(자유 라이선스)라는 장점이 있지만, 도구·리소스·프롬프트 템플릿의 문서화 부족으로 MCP의 모든 기능에 의존하는 워크플로에는 즉각적인 가치가 다소 떨어집니다.

MCP 점수