UNS-MCP (비정형 모델 컨텍스트 프로토콜) MCP 서버

“UNS-MCP” MCP 서버란 무엇을 하나요?

UNS-MCP(비정형 모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 Unstructured API와의 원활한 상호작용을 위해 설계된 특화된 MCP 서버 구현입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 데이터 소스, 커넥터, 워크플로우 사이의 다리 역할을 하여 개발 워크플로우 내 자동화와 통합을 향상시킵니다. UNS-MCP를 통해 개발자와 AI 클라이언트는 MCP 표준 툴을 이용해 소스 및 워크플로우 목록화, 커넥터 수명주기 관리, 데이터 파이프라인 오케스트레이션 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 워크플로우 및 커넥터 관리를 툴로 노출함으로써 개발자는 반복적인 데이터 엔지니어링 작업을 자동화하고, 데이터 수집을 간소화하며, 다양한 클라우드 및 데이터베이스 서비스와 통합하여 데이터 기반 AI 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있습니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소나 문서에는 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

접근 가능한 저장소 콘텐츠에 명시적으로 정의되거나 노출된 리소스가 없습니다.

툴 목록

• list_sources: Unstructured API에서 사용 가능한 소스를 나열합니다.
• get_source_info: 특정 소스 커넥터에 대한 상세 정보를 조회합니다.
• create_source_connector: 새 소스 커넥터를 생성합니다.
• update_source_connector: 파라미터로 기존 소스 커넥터를 업데이트합니다.
• delete_source_connector: 소스 ID로 소스 커넥터를 삭제합니다.
• list_destinations: Unstructured API에서 사용 가능한 목적지를 나열합니다.
• get_destination_info: 특정 목적지 커넥터의 상세 정보를 조회합니다.
• create_destination_connector: 파라미터로 목적지 커넥터를 생성합니다.
• update_destination_connector: ID로 기존 목적지 커넥터를 업데이트합니다.
• delete_destination_connector: ID로 목적지 커넥터를 삭제합니다.
• list_workflows: Unstructured API에서 워크플로우 목록을 조회합니다.
• get_workflow_info: 특정 워크플로우의 상세 정보를 조회합니다.
• create_workflow: 소스, 목적지 ID 등으로 새 워크플로우를 생성합니다.
• run_workflow: 워크플로우 ID로 특정 워크플로우를 실행합니다.
• update_workflow: 파라미터로 기존 워크플로우를 업데이트합니다.
• delete_workflow: ID로 특정 워크플로우를 삭제합니다.
• list_jobs: 특정 워크플로우의 작업(job) 목록을 조회합니다.
• get_job_info: 작업 ID로 특정 작업의 상세 정보를 조회합니다.
• cancel_job: ID로 특정 작업을 삭제(취소)합니다.
• list_workflows_with_finished_jobs: 완료된 작업이 있는 모든 워크플로우를 소스 및 목적지 정보와 함께 나열합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터 파이프라인 자동화: 소스, 목적지, 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 관리하여 복잡한 ETL(추출, 변환, 적재) 워크플로우의 설정과 오케스트레이션을 간소화합니다.
• 커넥터 수명주기 관리: S3, Azure, Salesforce 등 주요 클라우드 저장소, 데이터베이스, SaaS 플랫폼의 커넥터 생성, 업데이트, 삭제를 자동화합니다.
• 워크플로우 실행 및 모니터링: AI 어시스턴트가 작업 및 워크플로우를 트리거, 모니터링, 관리할 수 있어 데이터 운영의 신속한 대응과 안정성을 보장합니다.
• 벡터 데이터베이스 통합: Weaviate, Pinecone 같은 벡터 데이터베이스와 원활하게 연동하여 벡터 검색이 필요한 고급 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스 및 감사: 모든 작업과 완료된 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 나열, 점검, 감사하여 규정 준수와 데이터 거버넌스 요구를 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python 및 관련 종속성이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. 설정 파일의 mcpServers 섹션에 아래 JSON 코드를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. UNS-MCP 서버가 사용 가능한 MCP 서버로 나타나는지 확인하세요.

Claude

1. Claude 데스크톱 설정 파일(예: claude_desktop_config.json)을 찾으세요.
2. 아래와 같이 UNS-MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
4. MCP 서버 사용 가능 여부를 확인하세요.

Cursor

1. Cursor 설정(예: cursor.config.json)을 여세요.
2. MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
4. MCP 서버 연결을 검증하세요.

Cline

1. Cline 설정 파일을 여세요.
2. 아래 MCP 서버 설정을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
4. MCP 서버 통합을 확인하세요.

API 키 보안 관리

• 환경 변수를 이용하여 민감한 API 키 및 자격 증명을 관리하세요.
• 예시 .env 또는 환경 변수 지정:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key",
      "AWS_KEY": "your-aws-key",
      "AWS_SECRET": "your-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "your-weaviate-api-key"
    },
    "inputs": {
      // 기타 툴별 입력값
    }
  }
  

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP를 툴로 활용하여 모든 기능과 역량을 사용할 수 있게 됩니다. "unstructured-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로 변경하고, URL 또한 본인의 MCP 서버 URL로 바꿔주세요.

개요

의견

UNS-MCP 서버는 툴 커버리지와 설치 문서가 우수하지만, 명시적 리소스 및 프롬프트 템플릿 노출이 부족합니다. 데이터 파이프라인 관리와 커넥터 자동화에 매우 실용적이나, MCP 리소스 표준화와 문서화 측면에서 개선 여지가 있습니다.

MCP 점수

평가: 6/10 — 툴 사용 및 커넥터 관리에 실용적이고 문서화가 잘 되어 있으나, 프롬프트 및 리소스 정의, 라이선스 명확성 등 주요 MCP 기능이 부족하여 고급 MCP 워크플로우에는 다소 제한적입니다.