Fastn 서버

Fastn 서버는 API 정의에 기반한 동적 도구 등록 및 실행을 지원하는 강력하고 확장 가능한 플랫폼입니다. Claude.ai 및 Cursor.ai와 같은 서비스와 완벽하게 통합되어 다양한 작업에 통합된 서버 솔루션을 제공합니다. Fastn은 견고한 아키텍처를 기반으로 실시간 API 기반 운영에 탁월한 성능과 유연성을 제공합니다.

시작하기

패키지 설치(권장)

Fastn 서버를 설치하는 가장 쉬운 방법은 pip를 사용하는 것입니다.

지엑스피1

설치 후 다음을 사용하여 서버를 실행할 수 있습니다.

fastn-mcp-server --api_key YOUR_API_KEY --space_id YOUR_SPACE_ID

패키지 설치를 사용하면 AI 어시스턴트 구성은 다음과 같습니다.

macOS/Linux:

{
    "mcpServers": {
        "fastn": {
            "command": "/path/to/fastn-mcp-server",
            "args": [
                "--api_key",
                "YOUR_API_KEY",
                "--space_id",
                "YOUR_WORKSPACE_ID"
            ]
        }
    }
}

윈도우:

{
    "mcpServers": {
        "fastn": {
            "command": "C:\\path\\to\\fastn-mcp-server.exe",
            "args": [
                "--api_key",
                "YOUR_API_KEY",
                "--space_id",
                "YOUR_WORKSPACE_ID"
            ]
        }
    }
}

설치된 fastn-server 명령의 정확한 경로를 찾으려면:

macOS/Linux에서: which fastn-server
Windows의 where fastn-server

특징

통합 플랫폼 지원 - 간단한 설정 완료 후 Fastn 서버를 통해 Slack, Notion, HubSpot 등의 서비스를 이용하세요.
로깅 지원 - 포괄적인 로깅 시스템
오류 처리 - 다양한 시나리오에 대한 강력한 오류 관리

단계별 설정 가이드

1단계: Fastn 설정

Fastn 계정에 로그인하세요
왼쪽 사이드바에서 "커넥터"로 이동하세요
활성화를 클릭하여 사용하고자 하는 서비스를 활성화하세요.
왼쪽 사이드바에서 "설정"으로 이동하세요
"API 키 생성"을 클릭하고 로컬 어딘가(예: 메모장)에 저장합니다.
프로필 왼쪽 상단 바에 있는 복사 버튼을 클릭하세요.
Workspace ID를 복사하여 저장하세요.
이제 Fastn의 모든 설정이 완료되었습니다.

2단계: 서버 설정

옵션 1: 패키지 설치 사용(권장)

위의 "패키지 설치" 섹션을 참조하세요.

옵션 2: 수동 설정

필수 조건

Python 3.10 이상

빠른 시작

맥OS

# Clone repository and navigate to directory
git clone <your-repo-url> && cd fastn-server

# Install UV, create virtual environment, and install dependencies in one go
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh && uv venv && source .venv/bin/activate && uv pip install -e .

# Run server (specify platform with --platform flag)
uv run fastn-server.py --api_key YOUR_API_KEY --space_id YOUR_SPACE_ID 

윈도우

# Clone repository and navigate to directory
git clone <your-repo-url> && cd fastn-server

# Install UV, create a virtual environment, and install dependencies
# Option 1: Install UV using pip
python -m pip install uv
# Make sure to copy the installation path and add it to your Windows environment variables.

# Option 2: Install UV using PowerShell
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" && uv venv && .venv\Scripts\activate && uv pip install -e .

# Run server (specify platform with --platform flag)
uv run fastn-server.py --api_key YOUR_API_KEY --space_id YOUR_SPACE_ID 

3단계: AI 어시스턴트와의 통합

패키지 설치의 경우(옵션 1)

설치된 fastn-server의 경로를 찾으세요:
- macOS/Linux에서: which fastn-server
- Windows의 where fastn-server
1단계의 경로로 AI 도우미를 구성하세요.

수동 설치의 경우(옵션 2)

Mac OS에서 Claude와 통합

Claude 구성을 엽니다.

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

다음 구성을 추가합니다(자리 표시자를 실제 값으로 바꾸세요):

{
    "mcpServers": {
        "fastn": {
            "command": "/path/to/your/uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/your/fastn-server",
                "run",
                "fastn-server.py",
                "--api_key",
                "YOUR_API_KEY",
                "--space_id",
                "YOUR_WORKSPACE_ID"
            ]
        }
    }
}

커서와의 통합

커서 설정 열기
설정 메뉴에서 "MCP"를 클릭하세요
"새로 추가"를 클릭하세요
서버 이름을 추가합니다(예: "fastn")
유형으로 "명령"을 선택하세요
다음 명령을 추가합니다(자리 표시자를 실제 값으로 바꾸세요).

/path/to/your/uv --directory /path/to/your/fastn-server run fastn-server.py --api_key YOUR_API_KEY --space_id YOUR_WORKSPACE_ID

자세한 통합 지침

클로드에게

Claude 구성 파일을 엽니다.
- Windows: notepad "%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json" 또는 code "%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json"
- Mac: open -a TextEdit ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json``code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json .
설치 방법에 따라 적절한 구성 JSON을 추가합니다.

커서용

커서 설정 열기
설정 메뉴에서 "MCP"를 클릭하세요
"새로 추가"를 클릭하세요
서버 이름을 추가합니다(예: "fastn")
유형으로 "명령"을 선택하세요
설치 방법에 따라 적절한 구성을 사용하세요.

문제 해결

패키지 구조 오류

설치 중에 이와 같은 오류가 발생하는 경우:

ValueError: Unable to determine which files to ship inside the wheel using the following heuristics:
The most likely cause of this is that there is no directory that matches the name of your project (fastn).

빠른 해결책:

pyproject.toml 에 휠 구성이 있는지 확인하세요.

[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages = ["."]

그런 다음 종속성을 설치합니다.

uv pip install "httpx>=0.28.1" "mcp[cli]>=1.2.0"

서버를 실행합니다:

uv run fastn-server.py --api_key YOUR_API_KEY --space_id YOUR_SPACE_ID

벌채 반출

로그는 다음 형식으로 타임스탬프, 레벨, 메시지를 포함하여 출력됩니다.

%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s

지원하다

질문, 문제 또는 기능 요청이 있으시면 다음을 방문하세요.

문서: https://docs.fastn.ai
커뮤니티: https://community.fastn.ai

특허

이 프로젝트는 LICENSE 파일에 포함된 조건에 따라 라이센스가 부여되었습니다.

Fastn Server

Integrations