Unleash MCP 서버 통합

“Unleash” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Unleash MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 구현체로서, AI 어시스턴트와 LLM 애플리케이션을 Unleash 기능 토글 시스템과 연결합니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하여 AI 클라이언트가 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 기능 플래그 상태를 질의하고, 프로젝트를 나열하며, 기능 플래그를 직접 관리할 수 있게 해줍니다. 이 통합을 통해 개발자는 기능 관리 자동화, AI 에이전트에게 기능 플래그 데이터를 제공하여 더 나은 의사결정을 가능하게 하고, 동적 기능 토글링이 필요한 워크플로우도 간소화할 수 있습니다. Unleash와 상호작용하는 도구와 리소스를 제공함으로써, 서버는 AI 기반 애플리케이션이 개발 파이프라인을 강화하고, 자동화된 체크를 실행하며, 기능 관리 작업에 참여할 수 있도록 지원합니다.

프롬프트 목록

• flag-check: Unleash에서 단일 기능 플래그 상태를 확인하는 프롬프트 템플릿입니다.

리소스 목록

• flags: 기능 플래그 데이터를 MCP 리소스로 노출하여, 클라이언트가 기능 플래그 정보를 컨텍스트로 읽고 활용할 수 있습니다.
• projects: 클라이언트가 Unleash 시스템에 구성된 모든 프로젝트에 접근하고 목록화할 수 있습니다.

도구 목록

• get-flag: 지정된 기능 플래그의 상태를 Unleash에서 조회하는 도구입니다.
• get-projects: Unleash 서버에서 사용 가능한 모든 프로젝트를 나열하는 도구입니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 기능 플래그 모니터링: AI 에이전트가 기능 플래그 상태를 프로그래밍 방식으로 확인하여, 워크플로우의 동적 의사결정 및 자동화된 테스트 시나리오를 가능하게 합니다.
• 자동화된 기능 관리: AI가 컨텍스트 신호나 배포 요구사항에 따라 기능 플래그를 생성, 수정, 관리할 수 있도록 합니다.
• 프로젝트 탐색: Unleash 내에서 사용 가능한 프로젝트를 손쉽게 나열하고 탐색하여 팀의 온보딩 및 통합을 간소화합니다.
• LLM을 위한 컨텍스트 기반 플래그 노출: 기능 플래그 정보를 언어 모델의 컨텍스트로 노출하여, 더 세밀한 응답과 운영 인식이 가능하도록 합니다.
• 지속적 배포 통합: CI/CD 파이프라인의 일부로 기능 플래그 토글링 및 프로젝트 관리를 자동화하여, 민첩성을 높이고 수동 개입을 줄입니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js (v18+)가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래 JSON 스니펫을 사용하여 mcpServers 객체에 Unleash MCP 서버를 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 대시보드에서 Unleash MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안

민감한 정보는 환경 변수로 저장하세요:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js (v18+)가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 Unleash MCP를 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude의 도구 메뉴에서 통합이 완료되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js (v18+)가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 찾아 편집하세요.
3. 다음 MCP 서버 설정을 삽입하세요:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor에서 MCP 서버 상태를 확인하세요.

Cline

1. Node.js (v18+)가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일에 접근하세요.
3. 아래와 같이 Unleash MCP 서버 정보를 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Unleash MCP 서버 기능이 정상 동작하는지 확인하세요.

플로우 내에서 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 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "unleash-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트는 해당 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. "unleash-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 알맞게 바꿔주세요.

개요

우리의 의견

Unleash MCP 서버는 LLM 워크플로우에서 기능 플래그 관리를 위한 명확하고 집중된 통합을 제공합니다. 저장소는 모든 필수 MCP 프리미티브를 다루고, 실용적인 설정 가이드와 보안 관행도 우수하게 제시합니다. 다만, 샘플링이나 roots와 같은 고급 MCP 기능은 명시적으로 문서화되어 있지 않습니다. 전반적으로 개발자에게 명확한 가치를 제공하는 견고하고 전문화된 MCP 서버입니다.

MCP 점수