
AI 에이전트 마켓플레이스 인덱스 MCP 서버
DeepNLP의 AI 에이전트 마켓플레이스 인덱스 MCP 서버는 AI 에이전트의 원활한 검색, 탐색, 모니터링을 가능하게 합니다. 고급 검색, 분류, 웹 트래픽 분석, 에이전트 등록 API를 AI 어시스턴트 워크플로우에 통합하여 개발 및 배포를 간소화하세요....
Splunk MCP(Model Context Protocol) 서버는 Go 기반 서버로, AI 어시스턴트와 Splunk 플랫폼 간의 연결 고리를 제공하여 Splunk 데이터 및 작업을 AI 개발 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. Splunk의 검색, 알림, 인덱스, 매크로 기능을 도구로 노출하여 AI 클라이언트가 Splunk를 쿼리하고, 운영 인사이트를 얻으며, 모니터링 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. Splunk MCP 서버는 STDIO와 SSE(Server-Sent Events HTTP API) 전송 방식을 모두 지원하여 다양한 클라이언트 환경에 적응할 수 있습니다. 이 통합을 통해 개발자는 Splunk 데이터베이스 검색, 알림 관리, 맥락 데이터 수집을 프로그래밍적으로 수행할 수 있어, AI 기반 워크플로우의 효율성과 범위를 크게 확장할 수 있습니다.
count 및 offset을 통한 페이지네이션 지원.title로 필터링 지원.ss_name), 시간 범위(earliest), 페이지네이션으로 필터링 지원.@jkosik/mcp-server-splunk@latest를 사용하세요.{
"mcpServers": [
{
"command": "go",
"args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
"env": {
"SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
"SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
}
}
]
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "go",
"args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
"env": {
"SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
"SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
}
}
]
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "go",
"args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
"env": {
"SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
"SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
}
}
]
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "go",
"args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
"env": {
"SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
"SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
}
}
]
}
Splunk API 키와 URL은 위 설정처럼 환경 변수를 활용해 안전하게 관리하는 것이 가장 좋습니다. 예시 JSON은 다음과 같습니다:
{
"command": "go",
"args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
"env": {
"SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
"SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
}
}
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"splunk-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “splunk-mcp"는 MCP 서버의 실제 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버에 맞게 변경하세요.
| 섹션 | 제공 여부 | 세부 내용/비고 |
|---|---|---|
| 개요 | ✅ | |
| 프롬프트 목록 | ✅ | 키워드 기반 알림 검색용 단일 프롬프트 |
| 리소스 목록 | ✅ | Splunk 콘텐츠가 담긴 로컬 CSV |
| 도구 목록 | ✅ | 다섯 가지 Splunk 도구(검색, 알림, 발생 알림, 인덱스, 매크로) |
| API 키 보안 | ✅ | 환경 변수 예시 제공 |
| 샘플링 지원(평가에 중요하지 않음) | ⛔ | 언급되지 않음 |
위 내용을 종합하면, Splunk MCP 서버는 필수 MCP 프리미티브(도구, 프롬프트, 리소스)를 충족하며, 명확한 설치 및 보안 가이드를 제공합니다. 단, 샘플링이나 roots에 대한 명시적 지원은 없어, 해당 기능이 필요하다면 추가 조사가 필요합니다.
Splunk MCP 서버는 Splunk와의 실용적인 강력한 통합을 제공하며, AI 에이전트를 위한 명확한 도구 및 리소스 지원을 갖추고 있습니다. 기본 MCP 기능 커버리지는 우수하나, 샘플링/roots 미지원으로 고급 에이전트 워크플로우에서는 유연성이 다소 떨어질 수 있습니다. 전반적으로 Splunk에 특화된 견고한 MCP 구현입니다.
| 라이선스 파일 있음 | ⛔ (LICENSE 파일 없음) |
|---|---|
| 도구 1개 이상 있음 | ✅ |
| 포크 수 | 0 |
| 별점 수 | 2 |

DeepNLP의 AI 에이전트 마켓플레이스 인덱스 MCP 서버는 AI 에이전트의 원활한 검색, 탐색, 모니터링을 가능하게 합니다. 고급 검색, 분류, 웹 트래픽 분석, 에이전트 등록 API를 AI 어시스턴트 워크플로우에 통합하여 개발 및 배포를 간소화하세요....

OpenSearch MCP 서버는 OpenSearch를 FlowHunt 및 기타 AI 에이전트와 원활하게 통합하여, Model Context Protocol을 통해 검색, 분석, 콘텐츠 관리 기능에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 제공합니다....

Algolia MCP 서버를 통해 FlowHunt 사용자는 AI 어시스턴트를 Algolia의 검색 및 분석 API에 Model Context Protocol을 통해 연결할 수 있어, 자연어로 검색, 분석, 모니터링 워크플로우를 간소화할 수 있습니다....
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