Tianji MCP 서버

“Tianji” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Tianji MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트를 외부 데이터 소스, API, 서비스와 연결하기 위해 설계되었습니다. 이를 통해 개발 워크플로우를 강화하고 더욱 동적인 AI 기능을 구현할 수 있습니다. Tianji MCP 서버는 AI 모델과 실세계 리소스 사이의 브릿지 역할을 하여, 데이터베이스 쿼리 실행, 파일 관리, 다양한 API 연동 등 여러 작업을 AI 시스템이 직접 수행할 수 있도록 지원합니다. 이로써 외부 데이터와 기능을 AI 기반 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있어, 개발자가 최신 정보, 자동화, 외부 컨텍스트가 필요한 지능형 시스템을 손쉽게 구축할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 파일이나 문서에 지정된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 파일에 명시적인 리소스가 없습니다.

도구 목록

저장소 경로에 있는 server.py 또는 파일들에서 도구에 대한 상세 내용이 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

사용 가능한 저장소 문서에서 구체적인 활용 사례가 명시되어 있지 않습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 찾습니다.
3. mcpServers 오브젝트에 Tianji MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장한 뒤 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버 연결 상태를 확인하여 설정이 완료되었는지 점검합니다.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Claude의 설정 파일을 엽니다.
3. Tianji MCP 서버 설정을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작합니다.
5. 로그에서 연결 성공 여부를 확인합니다.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. cursor.config.json 또는 해당 설정 파일을 찾습니다.
3. Tianji MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장한 후 Cursor를 재시작합니다.
5. UI나 로그를 통해 통합이 정상적으로 되었는지 확인합니다.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Cline 설정 파일을 엽니다.
3. 다음 JSON 스니펫을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작합니다.
5. MCP 서버가 정상 실행 중인지 확인합니다.

API 키 보안 관리

환경 변수를 사용하여 비밀 정보를 관리하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "tianji": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “tianji"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 URL로 변경해야 합니다.

개요

위 내용을 종합하면, Tianji MCP 서버는 프롬프트, 리소스, 도구 등 MCP 고유 기능에 대한 문서화가 미흡하거나 초기 단계에 있는 것으로 보입니다. 설치 안내는 명확하나, 실질적인 기능과 활용 예시가 코드나 README에서 확인되지 않습니다.

MCP 점수

이 MCP 서버는 문서화 및 기능 완성도 기준으로 2/10점을 부여합니다. 실용적인 예시나 사용법이 부족하고, 제공된 파일 내에서 구현된 MCP 프리미티브나 도구의 증거가 없습니다.