Riza MCP 서버

“Riza” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Riza MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Riza 플랫폼의 격리된 코드 인터프리터 환경 사이에서 브릿지 역할을 합니다. Model Context Protocol(MCP)을 구현함으로써, Riza MCP 서버는 Riza API를 사용하기 쉬운 도구 세트로 노출하여 AI 에이전트와 개발자가 안전하고 프로그래밍적으로 고급 코드 실행, 도구 관리, 워크플로우 자동화를 수행할 수 있도록 합니다. 이 프로토콜 기반 인터페이스를 통해 LLM(대형 언어 모델)도 Riza와 상호작용하여 맞춤형 코드 도구 작성, 수정, 실행, 목록화 및 샌드박스 환경에서 임의 코드 실행 같은 작업을 할 수 있습니다. 이러한 통합은 반복적인 코딩 작업을 자동화하고, 안전한 실행을 보장하며, AI 인터페이스에서 직접 도구 생성 및 관리를 원활하게 해줍니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿 관련 정보가 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• create_tool: LLM이나 사용자가 코드를 작성해 Riza Tools API로 재사용 가능한 도구로 저장할 수 있습니다.
• fetch_tool: 저장된 Riza 도구와 소스 코드를 불러와, 추가 검토나 수정을 할 수 있습니다.
• execute_tool: Riza의 코드 인터프리터 API를 통해, 미리 저장된 도구를 안전하게 실행합니다.
• edit_tool: 기존 저장 도구의 소스 코드나 설정을 수정합니다.
• list_tools: Riza API를 통해 접근 가능한 모든 저장 도구 목록을 확인합니다.
• execute_code: 도구로 저장하지 않고도, Riza의 격리 코드 인터프리터에서 임의 코드를 안전하게 실행합니다.

MCP 서버 활용 사례

• 안전한 코드 실행: 격리된 환경에서 임의의 코드를 실행해 보안을 보장하고, 민감한 시스템이나 데이터 접근을 방지합니다.
• 자동 도구 생성: LLM이나 사용자가 재사용 가능한 코드 도구를 작성·저장해 반복적·복잡한 코딩 워크플로우를 간소화합니다.
• 도구 관리: 사용자 정의 도구를 불러오고, 편집하고, 목록화하여 개발팀 내 유지보수와 협업을 쉽게 합니다.
• AI 에이전트와 통합: AI 에이전트가 Riza 코드 인터프리터와 프로그래밍적으로 상호작용하여 고급 자동화 및 에이전트 행동을 구현할 수 있습니다.
• 빠른 프로토타이핑: 코드 스니펫이나 전체 도구를 즉시 실행해, 빠른 반복, 디버깅, 개념 증명 개발을 촉진합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Riza Dashboard에서 무료 Riza API 키를 받으세요.
3. Windsurf 설정 파일을 여세요.
4. mcpServers 섹션에 Riza MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

5. 변경 사항을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. 인터페이스에서 도구의 사용 가능 여부를 확인해 설정을 검증하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Riza Dashboard에서 Riza API 키를 받으세요.
3. Claude 설정에 Riza MCP 서버를 포함하도록 수정하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude UI를 통해 사용 가능한 도구 목록을 확인해 접근이 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Riza Dashboard에서 Riza API 키를 받으세요.
3. Cursor 설정 파일을 열어 다음을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Riza MCP 서버가 사용 가능한 도구 제공자로 등록되었는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Riza Dashboard에서 Riza API 키를 받으세요.
3. Cline 설정 파일에 다음 스니펫을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 실행 중이고 도구에 접근할 수 있는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

• 항상 설정 내 환경 변수로 RIZA_API_KEY를 제공하세요:

  "env": {
    "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
  }
  

• 보안을 위해 API 키를 소스 파일에 하드코딩하지 마세요. 환경별 설정이나 비밀 관리 도구를 활용하세요.

플로우에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 상세정보를 입력하세요:

{
  "riza-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용해 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “riza-server"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버의 URL로 변경하세요.

개요

| 루트 지원: ⛔ 언급 없음 |

현재 정보 기준, Riza MCP 서버는 명확한 도구 세트와 충분한 설치 문서를 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 루트 또는 샘플링 기능에 대한 명확한 언급은 없습니다. 문서는 최소한이지만 실용적입니다.

의견

Riza MCP는 코드 실행에 초점을 맞춘 직관적인 MCP 서버 구현체로, 개발 파이프라인에서 안전한 자동화 및 도구 관리에 적합합니다. 다만, 프롬프트, 리소스, 루트, 샘플링 관련 문서가 부족해 보다 광범위한 MCP 활용에는 유연성이 다소 떨어질 수 있습니다. 전반적으로 의도된 도메인에는 탄탄한 전문 서버이지만, 더 포괄적인 MCP 문서화 및 기능 지원이 보완된다면 완성도가 더욱 높아질 것입니다.

MCP 점수