
OpenRPC MCP 서버
OpenRPC MCP 서버는 OpenRPC 명세를 활용해 AI 어시스턴트와 JSON-RPC 지원 시스템을 연결하며, 외부 API 및 서비스와의 프로그래머블하고 동적인 통합을 가능하게 합니다. 개발자와 AI 에이전트가 원격 프로시저를 발견, 호출, 자동화하여 워크플로우, 디버깅, 서비스 ...
FlowHunt용 RabbitMQ MCP 서버를 사용하여 AI 에이전트에게 RabbitMQ 큐 관리, 모니터링, 브로커 관리를 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다.
RabbitMQ MCP 서버는 AI 어시스턴트가 RabbitMQ 메시지 브로커를 관리하고 상호작용할 수 있도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현체입니다. 이 서버는 RabbitMQ 브로커의 관리 API를 MCP 도구로 래핑하고, Pika 라이브러리를 활용해 메시지 레벨의 상호작용을 제공함으로써 AI 에이전트가 대기열 관리, 메시지 송수신, 브로커 상태 모니터링 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다. RabbitMQ MCP 서버는 MCP 클라이언트와의 원활한 통합을 지원하고, FastMCP의 BearerAuthProvider를 이용한 스트리머블 HTTP를 제공하며, 대화 중에 다양한 RabbitMQ 브로커에 연결할 수 있습니다. 이로써 개발자는 AI 에이전트에게 메시지 큐 작업을 자동화할 수 있는 역량을 부여하여, 견고한 분산 시스템 개발 및 관리를 더 쉽게 할 수 있습니다.
리포지토리에서 문서화된 프롬프트 템플릿이 없습니다.
리포지토리에서 명시적인 리소스 정의가 없습니다.
uvx
가 설치되어 있는지 확인합니다.mcpServers
설정에 RabbitMQ MCP 서버를 추가합니다.JSON 예시:
{
"mcpServers": {
"rabbitmq": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-rabbitmq@latest",
"--rabbitmq-host", "<hostname>",
"--port", "<port number>",
"--username", "<rabbitmq username>",
"--password", "<rabbitmq password>",
"--use-tls", "<true|false>"
]
}
}
}
API 키 보안(환경 변수 예시):
{
"env": {
"RABBITMQ_USERNAME": "<rabbitmq username>",
"RABBITMQ_PASSWORD": "<rabbitmq password>"
},
"inputs": {
"username": "${RABBITMQ_USERNAME}",
"password": "${RABBITMQ_PASSWORD}"
}
}
uvx
를 설치하고 Claude가 최신 버전인지 확인합니다.mcpServers
섹션에 RabbitMQ MCP 서버 블록을 추가합니다.JSON 예시:
{
"mcpServers": {
"rabbitmq": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-rabbitmq@latest",
"--rabbitmq-host", "<hostname>",
"--port", "<port number>",
"--username", "<rabbitmq username>",
"--password", "<rabbitmq password>",
"--use-tls", "<true|false>"
]
}
}
}
인증 정보 보안은 위 환경 변수 예시를 참고하세요.
uvx
가 사용 가능한지 확인합니다.mcpServers
에 RabbitMQ MCP 서버 항목을 추가합니다.JSON 예시:
{
"mcpServers": {
"rabbitmq": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-rabbitmq@latest",
"--rabbitmq-host", "<hostname>",
"--port", "<port number>",
"--username", "<rabbitmq username>",
"--password", "<rabbitmq password>",
"--use-tls", "<true|false>"
]
}
}
}
민감한 정보 보안은 이전 환경 변수 예시를 이용하세요.
uvx
가 설치되어 있는지 확인합니다.mcpServers
에 RabbitMQ MCP 서버를 등록합니다.JSON 예시:
{
"mcpServers": {
"rabbitmq": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-rabbitmq@latest",
"--rabbitmq-host", "<hostname>",
"--port", "<port number>",
"--username", "<rabbitmq username>",
"--password", "<rabbitmq password>",
"--use-tls", "<true|false>"
]
}
}
}
위에서 설명한 환경 변수 설정을 포함시키세요.
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"rabbitmq": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면, AI 에이전트는 해당 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능 및 역량에 접근할 수 있습니다. “rabbitmq"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.
섹션 | 지원 여부 | 세부 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | README에서 설명 확인 |
프롬프트 목록 | ⛔ | 프롬프트 템플릿 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 명시적 리소스 정의 없음 |
도구 목록 | ✅ | 도구 설명이 README에서 유추됨 |
API 키 보안 | ✅ | 환경 변수 사용법이 README/설정 예시에서 안내됨 |
샘플링 지원(평가 중요도 낮음) | ⛔ | 샘플링 지원 언급 없음 |
위 내용을 종합하면, RabbitMQ MCP 서버는 도구 사용 및 보안에 중점을 둔 견고한 통합·설정 문서를 제공하지만, 공개 문서상 명시적 프롬프트 템플릿과 리소스 정의는 부족합니다. Roots 및 샘플링 지원도 문서화되어 있지 않습니다.
라이선스 보유 | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
도구 최소 1개 보유 | ✅ |
포크 수 | 8 |
스타 수 | 28 |
평가:
이 MCP 서버는 문서가 잘 정리되어 있고 RabbitMQ 도구 통합에 기능적으로 충실하므로 7/10을 주고 싶습니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, Roots/샘플링 지원 관련 문서가 추가되면 더 완성도 높은 서버가 될 것입니다.
RabbitMQ MCP 서버는 AI 어시스턴트가 RabbitMQ 메시지 브로커를 자동화하고 관리할 수 있도록 하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. MCP 도구를 통해 대기열 관리, 메시지 작업, 브로커 관리를 제공하며 FlowHunt 워크플로우와 원활하게 통합됩니다.
AI 에이전트는 대기열 관리, 메시지 송수신, 브로커 상태 모니터링, 관리 작업 수행, RabbitMQ 브로커 간 동적 전환, 분산 시스템 통합 테스트 자동화 등을 수행할 수 있습니다.
사용자명과 비밀번호와 같은 민감한 정보는 환경 변수로 저장하는 것이 권장됩니다. 설정 예시를 참고하여 인증 정보를 안전하게 주입하는 방법을 확인하세요.
네, RabbitMQ MCP 서버는 Windsurf, Claude, Cursor, Cline 등 여러 MCP 클라이언트와의 통합을 지원합니다. 각 클라이언트별 설정 단계는 문서에 자세히 안내되어 있습니다.
네, 대화 중에 다른 RabbitMQ 브로커를 지정할 수 있어, AI 에이전트가 재배포나 재설정 없이 환경(예: 스테이징과 운영) 간 전환할 수 있습니다.
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