Workflowy MCP 서버 통합

Workflowy MCP 서버 통합

AI 에이전트를 Workflowy 계정에 원활하게 연결하여 FlowHunt 내에서 자동화된 프로젝트 관리, 노트 정리, 작업 완료를 실현하세요.

“Workflowy” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Workflowy MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로, AI 어시스턴트가 인기 있는 노트 작성 및 프로젝트 관리 도구인 Workflowy와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있게 해줍니다. MCP 호환 인터페이스를 제공함으로써, 이 서버는 AI 모델이 Workflowy 계정에 연결되어 워크플로우 내에서 노드(작업, 노트, 리스트) 검색, 생성, 업데이트, 관리 등의 작업을 직접 수행할 수 있도록 합니다. 이 통합을 통해 개발자와 AI 에이전트는 워크플로우를 자동화하고, 프로젝트 마일스톤을 동기화하며, Workflowy와 다른 AI 기반 도구 및 서비스 간의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 서버는 접근을 위해 사용자명과 비밀번호 인증을 사용하며, 광범위한 AI 개발 환경에 쉽게 통합될 수 있도록 설계되었습니다.

프롬프트 목록

(저장소에 재사용 가능한 프롬프트 템플릿이 언급되지 않았습니다. 이 섹션은 의도적으로 비워두었습니다.)

리소스 목록

(저장소에 명시적인 MCP 리소스가 나와 있지 않습니다. 이 섹션은 의도적으로 비워두었습니다.)

도구 목록

  • 노드 검색: 사용자의 쿼리에 따라 Workflowy 노드를 검색할 수 있습니다.
  • 노드 생성: Workflowy 내에서 새로운 노드(노트/작업)를 생성할 수 있습니다.
  • 노드 업데이트: 기존 Workflowy 노드의 내용이나 상태를 업데이트할 수 있습니다.
  • 노드 완료/미완료 표시: 작업 관리를 위해 노드를 완료 또는 미완료로 표시할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 예시

  • 프로젝트 관리 자동화: AI 에이전트가 프로젝트 마일스톤을 업데이트하고, 작업을 완료 처리하며, Workflowy 데이터를 바탕으로 새로운 작업을 제안할 수 있습니다.
  • 지식 검색: AI가 특정 프로젝트나 주제와 관련된 노트를 신속하게 찾아 요약할 수 있습니다.
  • 워크플로우 동기화: Workflowy 리스트를 다른 도구나 코드베이스와 자동으로 동기화하여 프로젝트 상태를 일치시킬 수 있습니다.
  • 작업 제안 및 계획: AI가 기존 마일스톤을 분석하여 다음 단계나 작업을 제안할 수 있습니다.
  • 맞춤형 리포팅: 회의나 상태 업데이트를 위해 Workflowy 데이터를 바탕으로 요약이나 보고서를 생성할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

  1. Node.js v18+가 설치되어 있고 Workflowy 계정이 있는지 확인하세요.
  2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
  3. mcpServers에 Workflowy MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 변경 사항을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
  5. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안
위 예시처럼 자격 증명은 환경 변수로 관리하세요. 설정 파일에 직접 입력하지 마세요.

Claude

  1. Node.js v18+를 설치하고 Workflowy 자격 증명을 준비하세요.
  2. Claude 설정 파일에 다음을 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  3. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
  4. MCP 서버가 등록되었는지 확인하세요.

Cursor

  1. 사전 준비: Node.js v18+ 및 Workflowy 계정.
  2. Cursor의 설정 파일을 엽니다.
  3. MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
  5. 연결 상태를 확인하세요.

Cline

  1. Node.js v18+가 설치되어 있고 Workflowy 자격 증명이 준비되어 있는지 확인하세요.
  2. Cline의 MCP 설정 파일을 엽니다.
  3. Workflowy MCP를 다음과 같이 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 저장 후 서비스를 재시작하세요.
  5. MCP 엔드포인트가 정상적으로 동작하는지 검증하세요.

참고:
항상 민감한 정보는 환경 변수로 관리하세요. 예시:

{
  "env": {
    "WORKFLOWY_USERNAME": "${WORKFLOWY_USERNAME}",
    "WORKFLOWY_PASSWORD": "${WORKFLOWY_PASSWORD}"
  }
}

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

FlowHunt MCP flow

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “workflowy-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 URL로 변경하세요.


요약

섹션지원 여부세부 설명
개요
프롬프트 목록저장소에 프롬프트 템플릿 없음
리소스 목록명시적인 MCP 리소스 없음
도구 목록노드 검색, 생성, 업데이트, 완료/미완료 표시
API 키 보안환경 변수 사용: WORKFLOWY_USERNAME, WORKFLOWY_PASSWORD
샘플링 지원(평가에서 덜 중요)샘플링 지원 근거 없음

위 표를 바탕으로 Workflowy MCP는 핵심 기능에 집중된 서버로, 프롬프트 및 리소스 프리미티브는 없지만 보안 모범 사례를 준수하며 Workflowy 활용에 적합한 도구 구성을 갖추고 있습니다. 고급 MCP 기능이 부족하여 점수는 보통입니다.


MCP 점수

라이선스 존재✅ (MIT)
도구 1개 이상 보유
포크 수1
스타 수4

자주 묻는 질문

Workflowy MCP 서버란 무엇인가요?

Workflowy MCP 서버는 AI 어시스턴트를 Workflowy에 연결하여 MCP 호환 인터페이스를 통해 자동화된 노트 작성, 프로젝트 관리, 노드 관리를 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

이 통합을 통해 AI 에이전트는 어떤 작업을 할 수 있나요?

AI 에이전트는 Workflowy 노드 검색, 새로운 노트/작업 생성, 기존 노드 업데이트, 작업 완료/미완료 표시 등 다양한 생산성 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

Workflowy 자격 증명을 사용해도 안전한가요?

네. 설정 안내에 나온 것처럼 환경 변수를 사용하여 자격 증명을 저장하세요. 설정 파일에 사용자 이름이나 비밀번호를 직접 입력하지 마세요.

Workflowy MCP를 모든 FlowHunt 워크플로우에서 사용할 수 있나요?

물론입니다! 설정이 완료되면 Workflowy MCP를 모든 FlowHunt 워크플로우에 통합할 수 있으며, AI 에이전트가 노트 및 작업 관리를 위해 Workflowy의 기능을 활용할 수 있습니다.

Workflowy MCP 서버가 프롬프트 템플릿이나 커스텀 리소스와 같은 고급 AI 기능을 지원하나요?

현재 Workflowy MCP 서버는 핵심 노드 조작 도구(검색, 생성, 업데이트, 완료/미완료 표시)에 집중하고 있으며, 사전 구축된 프롬프트 템플릿이나 리소스 프리미티브는 제공하지 않습니다.

Workflowy를 FlowHunt와 통합하기

Workflowy에 직접 접근하여 AI 워크플로우를 강화하세요. Workflowy MCP 서버를 통해 작업을 자동화하고 프로젝트를 관리하며 노트를 체계적으로 정리할 수 있습니다.

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