스팀파이프 MCP
간단한 Steampipe MCP 서버입니다. AI 모델과 Steampipe 도구를 연결하는 다리 역할을 합니다.
필수 조건
Python 3.10+ 설치됨.
uv 설치됨(제가 제일 좋아하는 것) 및 mcp[cli]
스팀파이프가 설치되어 작동 중입니다.
필수 자격 증명(예: ~/.steampipe/config/github.spc의 토큰)을 사용하여 Steampipe 플러그인이 구성되었습니다(예: github).
MCP를 지원하는 LLM이 있나요? 저는 Claude Here를 사용합니다.
Node.js와 npx가 설치되었습니다(MCP Inspector에 필요하며 일부 MCP 서버를 실행하는 데도 필요함).
Related MCP server: Strapi MCP Server
MCP 인터셉터 실행
이것은 MCP 서버가 예상대로 작동하는지 테스트하기 위한 훌륭한 도구입니다.
Interceptor
npx -y @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run steampipe_mcp_server.pyMCP Inspector UI(일반적으로 http://localhost:XXXX )가 있는 브라우저 창이 열립니다.
왼쪽 패널에서 "연결됨" 상태가 될 때까지 기다리세요.
도구 탭으로 이동합니다.
run_steampipe_query 도구와 해당 설명이 나열되어 있어야 합니다.
도구 이름을 클릭하세요.
"인수" JSON 입력 필드에 유효한 Steampipe 쿼리를 입력하세요.
지엑스피1
JSON 결과를 실행하고 봅니다.
도구 실행
아주 간단합니다. 인터셉터를 실행하고 도구가 디렉터리에서 제대로 작동하는지 확인하세요. 그런 다음 해당 LLM에 서버 구성을 추가하고 LLM에서 도구를 선택하세요.
문제 해결
인터셉터에서 도구를 찾을 수 없는 경우 @mcp.tool() 데코레이터에 문제가 있다는 의미입니다.
실행 오류 - Inspector의 "결과"와 터미널의 서버 로그(stderr)를 확인하세요. Steampipe가 실행되었나요? SQL 오류가 있었나요? 시간 초과가 발생했나요? JSON 구문 분석 오류가 있었나요? Python 스크립트를 적절히 수정하세요.
보안 위험 클로드는 이 POC에서 SQL 쿼리를 맹목적으로 실행하므로 구성된 자격 증명을 사용하여 Steampipe를 통해 임의의 SQL 쿼리를 생성하고 실행할 가능성이 있습니다.