
VertexAI Search MCP 서버
VertexAI Search MCP 서버는 AI 어시스턴트를 Google Vertex AI Search와 연결하여 Vertex AI Datastore의 비공개 데이터셋에서 정보를 쿼리하고 검색할 수 있도록 합니다. AI 응답을 독자적인 데이터에 기반하여 정확도를 높여주며, 엔터프라이즈 ...
Verodat MCP 서버를 통해 개발 환경을 Verodat의 견고한 데이터 관리 시스템과 매끄럽게 연결하고, 강력한 AI 기반 자동화 및 분석 기능을 활용하세요.
Verodat MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버 구현체로, AI 어시스턴트와 Verodat의 견고한 데이터 관리 기능을 연결해줍니다. 표준화된 프로토콜을 통해 리소스, 도구, 워크플로우를 노출함으로써, AI 에이전트가 데이터셋 쿼리, 파일 관리, API 연동 등 복잡한 작업을 개발 환경 내에서 직접 수행할 수 있도록 합니다. 이 통합을 통해 개발 워크플로우가 간소화되며, 사용자는 Verodat에 저장된 데이터를 자연어 또는 프로그래밍 방식으로 접근, 조작, 분석할 수 있습니다. 특히 반복적인 데이터 작업을 자동화하고, 프로젝트 전반에서 AI 기반 인사이트를 활성화하고자 하는 개발자에게 매우 유용합니다.
저장소에 프롬프트 템플릿이 명시되지 않았습니다.
현재 문서나 저장소 파일에 명시된 MCP 리소스가 없습니다.
현재 문서나 저장소 파일에 명시된 도구가 없으며, server.py 파일도 포함되어 있지 않습니다.
mcpServers
객체에 Verodat MCP 서버 항목을 추가하세요."mcpServers": {
"verodat-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Verodat/verodat-mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
객체에 삽입하세요."mcpServers": {
"verodat-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Verodat/verodat-mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
섹션에 Verodat MCP 서버를 추가하세요."mcpServers": {
"verodat-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Verodat/verodat-mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
에 Verodat MCP 서버 항목을 추가하세요."mcpServers": {
"verodat-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Verodat/verodat-mcp-server@latest"]
}
}
API 키를 환경 변수로 안전하게 관리하기
API 키 보안을 위해 환경 변수를 사용하고, 설정에서 다음과 같이 매핑하세요:
"mcpServers": {
"verodat-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Verodat/verodat-mcp-server@latest"],
"env": {
"VERODAT_API_KEY": "${VERODAT_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${VERODAT_API_KEY}"
}
}
}
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"verodat-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “verodat-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.
섹션 | 제공 여부 | 세부 내용/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | |
프롬프트 목록 | ⛔ | 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 없음 |
도구 목록 | ⛔ | 없음 |
API 키 보안 | ✅ | 환경 변수 예시 제공 |
샘플링 지원(평가에 중요하지 않음) | ⛔ | 언급 없음 |
공개 문서를 기반으로 볼 때, Verodat MCP 서버는 기본적인 통합 방법과 보안 가이드를 제공하지만, 구체적인 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿에 대한 정보는 부족합니다. 따라서 Verodat을 이미 사용 중인 환경에서 개발자에게는 유용할 수 있으나, 상세한 MCP 기능 부족으로 인해 넓은 활용에는 한계가 있습니다.
라이선스 존재 여부 | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
도구(tool) 보유 여부 | ⛔ |
포크 수 | 5 |
별점 수 | 1 |
Verodat MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)을 구현하여 AI 어시스턴트 및 에이전트가 Verodat에 저장된 데이터를 표준화된 인터페이스로 접근, 조작, 분석할 수 있도록 하여 데이터 중심 개발 워크플로우를 간소화합니다.
IDE의 설정 파일에서 `mcpServers` 섹션에 Verodat MCP 서버 항목을 추가하고, 문서에 안내된 명령어와 인자를 지정하세요. 이후 IDE를 재시작하면 연결이 활성화됩니다.
민감한 정보는 환경 변수로 관리하세요. MCP 서버 설정에서 `env`와 `inputs` 필드에 `${VERODAT_API_KEY}`를 참조하여 소스코드에 노출되지 않도록 저장하세요.
데이터 관리 자동화, AI 기반 데이터 분석, Verodat 작업의 워크플로우 통합 등이 가능합니다. 이를 통해 개발 환경에서 AI 에이전트가 데이터셋을 직접 쿼리, 업데이트, 분석할 수 있습니다.
현재 문서에는 별도의 도구나 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다. 이 서버는 MCP 표준을 통한 Verodat 데이터 및 리소스 접근에 중점을 두고 있습니다.
FlowHunt 또는 IDE 워크플로우에 Verodat MCP 서버를 통합하여 쉽고 안전하며 AI로 보강된 데이터 관리를 경험하세요.
VertexAI Search MCP 서버는 AI 어시스턴트를 Google Vertex AI Search와 연결하여 Vertex AI Datastore의 비공개 데이터셋에서 정보를 쿼리하고 검색할 수 있도록 합니다. AI 응답을 독자적인 데이터에 기반하여 정확도를 높여주며, 엔터프라이즈 ...
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