
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 AI 어시스턴트와 외부 데이터 소스, API, 서비스들을 연결하여 복잡한 워크플로우의 통합과 FlowHunt에서 개발 작업의 안전한 관리를 가능하게 합니다....
Reaper MCP 서버는 AI 기반 분석, 검색, 자동화를 통해 Reaper 오디오 프로젝트 파일의 워크플로우를 간소화하고 오디오 전문가의 생산성을 높입니다.
Reaper MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버로서 AI 어시스턴트가 Reaper 프로젝트 파일과 연결되어 오디오 제작과 프로젝트 관리 워크플로우를 향상시킵니다. Claude Desktop과 같은 클라이언트와 통합하여 사용자는 자연어로 Reaper 프로젝트를 질의하고 상호작용할 수 있습니다. 이 서버는 Reaper 프로젝트 파일을 탐색하고 파싱하는 도구를 제공하여, AI 시스템이 오디오 세션에 대한 구조화된 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. 이를 통해 프로젝트 검색, 메타데이터 추출, 상세 분석 등 다양한 작업이 간소화되어 Reaper를 사용하는 개발자와 오디오 전문가의 생산성을 높여줍니다.
저장소나 문서에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.
저장소나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 나와 있지 않습니다.
Windsurf에 대한 설치 정보나 구성 예시가 제공되지 않습니다.
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install .
setup/claude_desktop_config.json
의 샘플 구성을 사용하세요.uv
설치 경로, Reaper 프로젝트 디렉터리, 서버 디렉터리의 경로를 환경에 맞게 수정하세요.find_reaper_projects
와 parse_reaper_project
도구가 나타나는지 확인하세요.JSON 구성 예시:
{
"mcpServers": {
"reaper-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["pip", "install", "."]
}
}
}
Cursor에 대한 설치 정보나 구성 예시가 제공되지 않습니다.
Cline에 대한 설치 정보나 구성 예시가 제공되지 않습니다.
API 키 보안
저장소에는 API 키 보안에 대한 안내나 예시가 없습니다.
FlowHunt에서 MCP 사용하기
MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭하면 구성 패널이 열립니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"reaper-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
구성이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “reaper-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경해야 합니다.
섹션 | 제공 여부 | 세부 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | README.md에 개요와 설명 제공 |
프롬프트 목록 | ⛔ | 프롬프트 템플릿 미제공 |
리소스 목록 | ⛔ | MCP 리소스 미기재 |
도구 목록 | ✅ | find_reaper_projects , parse_reaper_project |
API 키 보안 | ⛔ | 별도 정보 없음 |
샘플링 지원(평가시 중요도 낮음) | ⛔ | 샘플링 지원 관련 정보 없음 |
위 표를 종합하면, Reaper MCP 서버는 Claude Desktop용 도구 및 설정 안내가 명확히 제공되며, 프롬프트/리소스/샘플링 등 고급 MCP 기능에 대한 정보는 부족합니다. 문서는 기초적인 사용법에 집중되어 있습니다.
평점: 5/10
라이선스 제공 여부 | ✅ (MIT) |
---|---|
도구 1개 이상 제공 | ✅ |
포크 수 | 7 |
별 수 | 40 |
Reaper MCP 서버는 AI 어시스턴트가 Reaper 프로젝트 파일에 연결되어 프로젝트 탐색과 구조화된 데이터 추출 도구를 사용할 수 있게 하며, 이를 통해 오디오 제작에서 검색, 분석, 워크플로우 자동화가 개선됩니다.
find_reaper_projects(디렉터리 내 모든 Reaper 프로젝트 파일 탐색)와 parse_reaper_project(주어진 프로젝트 파일에서 구조화된 JSON 데이터를 추출)라는 두 가지 주요 도구를 제공합니다.
오디오 프로젝트 탐색, 프로젝트 메타데이터 추출, AI 기반 프로젝트 분석, 워크플로우 자동화, 협업 오디오 제작 지원 등의 사례가 있습니다.
MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤, 구성 패널을 열고 제공된 JSON 형식으로 서버 정보를 입력하세요. MCP 인스턴스 이름과 URL을 환경에 맞게 수정해야 합니다.
문서상 별도의 API 키 설정 또는 보안 지침이 제공되지 않습니다.
Reaper MCP 서버는 MIT 라이선스로 배포됩니다.
설치 및 도구 사용법에 대한 설명은 명확하지만, 고급 MCP 기능, 프롬프트 템플릿, API 보안 등에 대한 자세한 정보는 부족합니다.
Reaper MCP 서버를 사용해 AI 에이전트를 Reaper 프로젝트와 연결하여 오디오 제작 워크플로우를 강화하세요.
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