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by Coder-RL

🚀 클로드 MCP 서버 생태계

🚨 중요: 문제를 일으키는 두 가지 문제

1. 글로벌 구성 필요

  • MCP 구성은 반드시 글로벌( ~/.claude/claude_code_config.json )이어야 하며 로컬/프로젝트별 구성이어서는 안 됩니다.

  • 디렉토리를 변경하면 로컬 구성이 손실됩니다.

2. STDIO 전송이 필요합니다

  • 모든 MCP 서버는 HTTP/포트가 아닌 STDIO 통신을 사용해야 합니다.

  • Claude Code는 STDIO 전송만 지원합니다.

MCP 문제에 대한 빠른 해결 방법:

지엑스피1

상태 : ✅ 최적화된 시스템 아키텍처 구현됨(2025-05-26)
서버 : 13개 구성(통합을 통해 17에서 13으로 최적화)
도구 : 통합 데이터 분석 및 향상된 메모리 최적화를 포함하여 150개 이상 사용 가능
메모리 : 서버 통합을 통해 메모리 오버헤드 58% 감소


Related MCP server: MCP Claude Code

⚡ 즉시 시작(60초)

1. 시스템 상태 확인:

bash verify-system-status.sh

2. MCP 생태계 시작:

옵션 A - PM2(생산에 권장):

./start-mcp-pm2.sh

옵션 B - CLI(레거시):

./claude-mcp-setup start

예상 : "11개 서버 모두 준비 완료, 실패 0개"

3. Claude Code에서 테스트:

/mcp

예상 : 11개의 연결된 서버가 나열됨(향상된 메모리 포함)


📚 문서

🚀 여기서 시작하세요

📖 완전한 문서


🎯 이 프로젝트는 무엇입니까?

Claude AI에 150개 이상의 전문 도구를 제공하는 프로덕션 준비 MCP 서버 생태계 :

  • 📊 통합 데이터 분석 (40개 이상의 도구): 파이프라인, 웨어하우징, 거버넌스, ML 배포, 실시간 분석을 결합한 통합 서버

  • 🧠 향상된 메모리 (3가지 도구): 컨텍스트 압축, 계층적 메모리, 의미적 청킹을 포함한 6가지 최적화 기술

  • 🔐 보안 (6개 도구): 취약점 스캐닝, 규정 준수 확인

  • 🎨 디자인 (8개 도구): UI 분석, 접근성, 디자인 시스템

  • 💾 메모리 관리 (5가지 도구): 영구 저장소, 컨텍스트 관리

  • ⚡ 최적화 (5가지 도구): 성능 프로파일링, 병목 현상 분석

  • 🏗️ 인프라 (도구 85개 이상): 데이터베이스, Docker, 구성 관리

주요 최적화(2025-05-26) : 5개의 별도 데이터 분석 서버를 1개의 통합 서버로 통합하여 모든 기능을 유지하면서 메모리 사용량을 약 350MB 줄였습니다.

인프라 : PostgreSQL + Redis + Qdrant + Docker 오케스트레이션


⚠️ 중요

문제가 보이면 :

  1. 진단을 위해 bash verify-system-status.sh 실행하세요.

  2. 문제 해결을 위해 README_AUTHORITATIVE_2025-05-24.md 확인하세요.

  3. 다른 마크다운 파일은 무시하세요(이 파일에는 오래된 정보가 포함되어 있습니다)

최종 확인일 : 2025-05-24
근본 원인 수정됨 : claude-mcp-wrapper.sh 환경 변수 구성
결과 : 149개 도구를 사용하여 작동하는 10개 서버 모두 사용 가능

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security - not tested
F
license - not found
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quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Coder-RL/Claude_MCPServer_Dev1'

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