Starwind UI MCP 서버

“Starwind UI” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Starwind UI MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트에 Starwind UI 전용 개발 도구를 워크플로우에 통합할 수 있도록 설계된 TypeScript 기반의 로컬 서버입니다. Cursor, Windsurf, Claude 등 외부 AI 클라이언트와 연동하여 프로젝트 초기화, 패키지 관리, Starwind UI 컴포넌트의 최신 문서 접근 등 다양한 자동화 작업을 지원합니다. 모듈형 도구 기반 아키텍처로 일반적인 작업을 표준화하여 개발 과정을 간소화하고, Starwind UI를 사용하는 개발자의 생산성을 높입니다. 패키지 매니저 감지, LLM 데이터 조회 등 기능을 통해 AI 어시스턴트가 더 맥락에 맞고 효율적인 지원을 제공할 수 있습니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 및 README에 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 또는 문서에 명시적인 리소스가 기재되어 있지 않습니다.

도구 목록

• init_project
  새로운 Starwind UI 프로젝트를 초기화합니다.
• install_component
  Starwind UI 컴포넌트 설치 명령을 생성합니다.
• update_component
  Starwind UI 컴포넌트 업데이트 명령을 생성합니다.
• get_documentation
  Starwind UI 컴포넌트와 가이드의 문서 링크를 반환합니다.
• fetch_llm_data
  starwind.dev에서 LLM 데이터를 가져오며, 속도 제한 및 캐싱이 적용됩니다.
• get_package_manager
  현재 사용 중인 패키지 매니저 정보를 탐지 및 반환합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Starwind UI 프로젝트 설정
  새로운 Starwind UI 프로젝트 초기화를 자동화해 개발자의 시간을 절약하고 올바른 설정을 보장합니다.
• 컴포넌트 설치 및 관리
  자동 생성된 명령어로 Starwind UI 컴포넌트의 설치/업데이트 과정을 간소화하여 수동 오류를 줄입니다.
• 문서 검색
  Starwind UI 컴포넌트와 가이드의 관련 문서를 즉시 확인할 수 있어 온보딩과 문제 해결에 도움을 줍니다.
• 패키지 매니저 감지
  자동으로 npm, yarn, pnpm 등 어떤 패키지 매니저가 사용 중인지 탐지하여 환경에 맞는 명령을 제공합니다.
• LLM 데이터 조회
  LLM 워크플로우에 활용할 최신 컴포넌트 또는 API 데이터를 starwind.dev에서 불러와 맥락과 지원을 최신 상태로 유지합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 pnpm을 설치하세요 (이미 설치되어 있다면 건너뜀).
2. 서버를 클론 및 빌드하세요:
   • git clone https://github.com/starwind-ui/starwind-ui-mcp.git
   • cd starwind-ui-mcp
   • pnpm install && pnpm build
3. Windsurf 설정 파일(settings.json 등)을 수정하세요:

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["c:\\path\\to\\folder\\starwind-ui-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

4. 변경사항 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf의 MCP 패널에서 서버 인식 여부를 확인하세요.

API 키 보호 예시

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["c:\\path\\to\\folder\\starwind-ui-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:STARWIND_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Smithery CLI 설치(선택):
   • npx -y @smithery/cli install @Boston343/starwind-ui-mcp --client claude
2. 위와 같이 서버를 빌드 및 실행하세요.
3. Claude에서 로컬 MCP 서버 연결을 설정하세요.
4. Claude를 재시작하고 MCP 서버 인식을 확인하세요.

JSON 예시

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Windsurf의 빌드 및 설정 단계를 따라하세요.
2. Cursor의 MCP 설정 파일을 수정하세요:

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

3. 저장 후 Cursor를 재시작하고 MCP 서버 실행을 확인하세요.

Cline

1. 위와 같이 필수 패키지를 설치하세요.
2. MCP 서버를 빌드하세요.
3. Cline의 설정을 로컬 MCP 서버로 업데이트 하세요:

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

4. Cline을 재시작하고 서버 연결을 확인하세요.

참고:
API 키 또는 시크릿 보안 시 항상 환경 변수를 사용하세요. 예시:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${env:STARWIND_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env:STARWIND_API_KEY}"
  }
}

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "starwind-ui": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “starwind-ui"는 실제 MCP 서버의 이름으로, URL은 자신의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

의견

Starwind UI MCP 서버는 Starwind UI 워크플로우에 특화된 도구를 제공하며, 일반적인 AI IDE와 쉽게 연동할 수 있습니다. 다만 프롬프트 템플릿, 리소스 프리미티브, 샘플링 및 루트 지원에 대한 명확한 문서는 미흡합니다. 설치와 도구 사용법은 문서가 명확하게 안내되어 있습니다.
점수: 6/10 — Starwind UI 개발자에게는 좋지만, 고급 MCP 기능은 제한적입니다.

MCP 점수