Yunxin MCP 서버

“yunxin” MCP 서버는 무엇을 하나요?

yunxin MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 NetEase Yunxin의 IM(인스턴트 메시징) 및 RTC(실시간 통신) 서비스를 연결하도록 설계되었습니다. 메시징 및 실시간 통신 데이터 접근을 지원하는 다양한 도구를 제공함으로써, yunxin-mcp-server는 채팅 기록 조회, 그룹 커뮤니케이션 관리, RTC 품질 지표 모니터링, 애플리케이션 통계 집계 등과 같은 작업을 위한 AI 기반 워크플로우를 가능하게 합니다. 이 통합을 통해 개발자와 운영자는 운영 자동화, 메시징 트렌드 분석, RTC 상태 모니터링, LLM 기반 에이전트와 외부 시스템에서 관련 데이터 및 액션에 쉽게 접근할 수 있습니다.

프롬프트 목록

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리소스 목록

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도구 목록

• send_p2p_msg / send_team_msg
  발신/수신 계정이나 그룹 ID를 지정해 개인 또는 그룹 채팅 메시지를 전송합니다. 운영 메시지 또는 알림 자동화에 유용합니다.
• query_p2p_msg_history / query_team_msg_history
  시간 범위 내 개인 또는 그룹 채팅 내역을 조회하며, 운영 및 분석 워크플로우를 지원합니다.
• query_application_im_daily_stats
  일일 활성 사용자, 메시지 볼륨, 저장 공간, 콜백 지표 등 IM 애플리케이션의 일일 통계를 조회합니다.
• query_rtc_room_members / query_rtc_room_members_by_uids
  온라인 시간, 위치, ISP, 디바이스 정보 등 RTC 룸 멤버 세부 정보를 가져옵니다.
• query_rtc_room_stuck_rate / query_rtc_room_user_stuck_rate
  오디오/비디오 끊김률 지표를 룸 또는 사용자 단위로 접근해 서비스 품질을 모니터링합니다.
• query_rtc_room_top_20
  활동 사용자 수, 입장 지연, 오디오/비디오 끊김률, 네트워크 지연 등 상위 20개 RTC 룸을 나열합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 운영 메시징 자동화
  개인 또는 그룹에 IM 운영 메시지를 자동 전송하여 도달률과 참여도를 높입니다.
• 과거 데이터 분석
  채팅 기록을 조회·분석해 준수, 고객 지원, 운영 인사이트 확보에 활용합니다.
• 애플리케이션 상태 모니터링
  일일 애플리케이션 통계를 모니터링해 이상 탐지, 사용자 활동 추적, 서비스 신뢰성을 유지합니다.
• RTC 품질 모니터링
  룸 및 사용자 단위 RTC 지표를 추적하여 품질 문제를 사전에 식별·해결합니다.
• 룸 분석 및 리포팅
  상위 RTC 룸을 집계·분석해 인프라 최적화 및 사용자 경험을 개선합니다.

설치 가이드

Windsurf

1. Python과 필요한 의존성을 설치하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: .windsurf/config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 yunxin MCP 서버를 적절한 명령어와 인수로 추가하세요.
4. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 인터페이스에 yunxin MCP 서버가 나타나는지 확인하세요.

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

Claude

1. yunxin-mcp-server용 Python과 의존성을 설치하세요.
2. Claude의 MCP 서버 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래 JSON 코드를 MCP 설정에 삽입하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. yunxin-mcp-server가 정상 작동하는지 확인하세요.

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

Cursor

1. Python과 의존성이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 또는 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 yunxin MCP 서버를 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. yunxin MCP 연동 여부를 확인하세요.

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

Cline

1. Python과 yunxin-mcp-server 의존성을 설치하세요.
2. Cline의 설정 파일에 접근하세요.
3. 아래 JSON으로 yunxin MCP 서버를 등록하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

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

API 키 보안:
민감한 인증 정보를 보호하려면 환경 변수를 사용하세요. env 및 inputs 적용 예시:

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "YUNXIN_API_KEY": "${YUNXIN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${YUNXIN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

플로우 내 MCP 활용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “yunxin-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 교체하세요.

요약

이 MCP 서버는 6/10으로 평가합니다. 명확한 도구 API와 설치 안내는 있지만, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 고급 MCP 기능(roots, 샘플링) 지원은 부족합니다.

MCP 점수