Raindrop.io MCP 서버 통합

“Raindrop.io” MCP 서버란 무엇인가요?

Raindrop.io MCP 서버는 대형 언어 모델(LLM)과 AI 어시스턴트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Raindrop.io 북마크와 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있게 해주는 통합 솔루션입니다. AI 클라이언트와 Raindrop.io의 북마크 플랫폼 사이의 브릿지 역할을 하며, 사용자가 새로운 북마크를 생성하고, 기존 북마크를 검색하며, 태그를 활용해 결과를 필터링할 수 있게 합니다. 이를 통해 AI 기반 워크플로우가 강화되어, 에이전트가 사용자의 북마크 컬렉션을 관리하고 접근할 수 있으며, 지식 조직화 자동화, 관련 리소스 불러오기, 개발 도구나 대화형 AI 인터페이스 내에서 콘텐츠 큐레이션을 간소화할 수 있습니다. 개발자와 AI 사용자는 이 MCP 서버를 통해 선호하는 MCP 호환 환경에서 웹 리소스를 직접 구축, 공유, 활용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 북마크 생성: AI가 사용자의 Raindrop.io 컬렉션에 새로운 북마크를 추가할 수 있습니다.
• 북마크 검색: 다양한 기준에 따라 북마크를 검색할 수 있습니다.
• 태그별 필터: 특정 태그로 필터링된 북마크를 불러올 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 북마크 관리: AI 에이전트가 직접 북마크 추가 및 정리를 자동화합니다.
• 지식 검색: 개발 환경이나 채팅 환경에서 주제나 작업에 맞는 저장된 북마크를 빠르게 검색하고 접근할 수 있습니다.
• 콘텐츠 큐레이션: 연구, 학습, 팀 공유를 위해 태그별로 웹 리소스를 필터 및 제시할 수 있습니다.
• 개인 지식베이스: 북마크를 동적으로 접근 가능한 지식베이스로 활용하는 지능형 워크플로우 구축이 가능합니다.
• AI 기반 워크플로우 자동화: 다른 도구 및 플랫폼과 통합하여 링크 저장, 북마크 검색 등 작업을 자동화된 플로우의 일부로 실행할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 구체적인 안내는 제공되지 않습니다. 지원되는 경우 일반 MCP 서버 구성이 적용됩니다.

Claude

1. Node.js 16 이상이 설치되어 있는지 확인하고, Raindrop.io API 토큰을 발급받으세요.
2. Smithery를 사용하여 설치합니다:

   npx -y @smithery/cli install @hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server --client claude
   

3. 환경 변수를 설정하세요:
   • .env 파일을 만들어 아래와 같이 작성합니다:

     RAINDROP_TOKEN=your_access_token_here
     

4. Claude Desktop 설정 파일(macOS 또는 Windows의 claude_desktop_config.json)을 엽니다.
5. 다음과 같이 MCP 서버 설정을 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "raindrop-io": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@smithery/cli",
           "start",
           "@hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server",
           "--client",
           "claude"
         ],
         "env": {
           "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하여 변경 사항을 적용합니다.

Cursor

Cursor에 대한 안내나 설정 예시는 제공되지 않습니다.

Cline

Cline에 대한 안내나 설정 예시는 제공되지 않습니다.

API 키 보안

API 키는 환경 변수를 사용해 보안 처리해야 합니다. 예시:

"env": {
  "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
}

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "raindrop-io": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “raindrop-io"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

이 MCP 서버는 필수적인 북마크 관리 기능과 Claude Desktop을 위한 간편한 설정을 제공하지만, 프롬프트 템플릿 및 명시적 리소스 정의 문서가 부족합니다. Roots나 Sampling 지원에 대한 정보도 확인되지 않았습니다. 문서가 명확하고 북마크 워크플로우에는 실용적이지만, 더 폭넓은 통합 예제나 고급 MCP 기능은 부족합니다.

평가: 6/10

MCP 점수