Bloomy MCP

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

  • Connects to Bloom Growth's GraphQL API, enabling AI assistants to perform operations against the Bloom Growth platform, including executing queries and mutations, retrieving schema information, and accessing authenticated user data.

블루미 MCP

Bloom Growth의 GraphQL API와 상호작용하기 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

개요

Bloomy MCP는 Bloom Growth의 GraphQL API에 연결하고 Model Context Protocol을 통해 이를 노출하는 서버로, AI 어시스턴트가 Bloom Growth 플랫폼에 대한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

특징

  • MCP를 통한 Bloom Growth GraphQL API 쿼리
  • 쿼리 및 뮤테이션 세부 정보 검색
  • MCP 도구를 통해 GraphQL 쿼리 및 뮤테이션 실행
  • 인증된 사용자 정보 가져오기
  • 자동 스키마 내성

설치

필수 조건

  • Python 3.12 이상
  • Bloom Growth API에 액세스
  • 패키지 관리를 위해 uv (권장) 또는 pip

패키지 관리

이 프로젝트에서는 pip/pip-tools를 즉시 대체할 수 있는 빠른 Python 패키지 설치 및 해결 프로그램인 uv 사용을 권장합니다. 기존 패키지 관리자보다 훨씬 빠릅니다.

UV 설치

지엑스피1

다른 설치 방법에 대해서는 uv 설명서를 참조하세요.

설정

  1. 이 저장소를 복제하세요
  2. Python 가상 환경을 설정하세요.
    python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
  3. 개발 모드에서 패키지를 설치하세요:pip 사용하기:
    pip install -e .
    uv 사용(권장):
    uv pip install -e .
    개발 종속성의 경우:
    uv pip install -e ".[dev]"

환경 변수

다음 변수를 사용하여 .env 파일을 만듭니다.

BLOOM_API_URL=<Your Bloom API URL> BLOOM_API_TOKEN=<Your Bloom API Token>

용법

커서 통합

이 MCP 서버를 Cursor(AI 기반 IDE)와 함께 사용하려면:

  1. 커서 > 커서 설정 > MCP로 이동하세요.
  2. "새 MCP 서버 추가"를 클릭하세요
  3. 다음 세부 정보로 서버를 구성하세요.
    • 이름: "Bloom Growth"(또는 "BG" 또는 원하는 이름)
    • 유형: 명령
    • 명령어: uv run --project /path/to/your/repo/ --env-file /path/to/your/repo/.env bloomy-server

    중요 : /path/to/your/repo/ bloomy-mcp 저장소의 실제 경로(예: /Users/username/workspace/bloomy-mcp/ )로 바꾸세요.

서버 실행

Bloomy MCP 서버를 시작합니다.

bloomy-server

개발 모드 검사

개발 및 디버깅 목적으로 MCP 검사기 도구를 사용할 수 있습니다.

npx @modelcontextprotocol/inspector bloomy-server

이를 통해 개발 중에 MCP 서버의 동작과 응답을 검사할 수 있습니다.

권장 도구

최적의 개발 워크플로우를 위해:

  • direnv : 환경 변수를 관리하고 프로젝트 디렉토리에 들어갈 때 자동으로 로드하는 데 사용됩니다.
  • uv : 빠르고 안정적인 패키지 관리에 사용

direnv 설정:

  1. direnv 설치(예: macOS의 경우 brew install direnv )
  2. 프로젝트 루트에 .envrc 파일을 만듭니다.
    export BLOOM_API_URL=your_api_url export BLOOM_API_TOKEN=your_api_token
  3. direnv allow 실행하여 환경 변수를 승인합니다.

이러한 도구(direnv + uv)의 조합은 비밀 관리와 패키지 관리 모두에 효율적인 환경을 제공합니다.

사용 가능한 MCP 도구

다음은 AI 어시스턴트에 사용할 수 있는 MCP 도구입니다.

  • get_query_details - 특정 GraphQL 쿼리에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
  • get_mutation_details - 특정 GraphQL 뮤테이션에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
  • execute_query - 변수를 사용하여 GraphQL 쿼리 또는 뮤테이션을 실행합니다.
  • get_authenticated_user_id - 현재 인증된 사용자의 ID를 가져옵니다.

사용 가능한 MCP 리소스

  • bloom://queries - 사용 가능한 모든 쿼리 목록 가져오기
  • bloom://mutations - 사용 가능한 모든 돌연변이 목록을 가져옵니다.

개발

프로젝트 구조

src/ └── bloomy_mcp/ ├── __init__.py # Package initialization ├── client.py # GraphQL client implementation ├── formatters.py # Data formatting utilities ├── introspection.py # GraphQL schema introspection ├── operations.py # GraphQL operation utilities └── server.py # MCP server implementation

종속성

  • mcp[cli] - 모델 컨텍스트 프로토콜 서버
  • gql - GraphQL 클라이언트 라이브러리
  • httpx - HTTP 클라이언트
  • pyyaml - YAML 처리

You must be authenticated.

A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

AI 어시스턴트를 Bloom Growth의 GraphQL API에 연결하여 Bloom Growth 플랫폼에서 데이터를 쿼리하고 작업을 실행할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

  1. Overview
    1. Features
      1. Installation
        1. Prerequisites
        2. Package Management
        3. Setup
        4. Environment Variables
      2. Usage
        1. Cursor Integration
        2. Running the Server
        3. Development Mode Inspection
        4. Recommended Tools
        5. Available MCP Tools
        6. Available MCP Resources
      3. Development
        1. Project Structure
        2. Dependencies
      ID: lygx2hy94k