MCP 고문
소개
MCP Advisor는 AI 어시스턴트가 자연어 쿼리를 사용하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 탐색할 수 있도록 지원하는 검색 및 추천 서비스입니다. 사용자가 특정 작업에 적합한 MCP 도구를 더 쉽게 찾고 활용할 수 있도록 지원합니다.
Related MCP server: MCPfinder Server
특징
자연어 검색 : 대화형 쿼리를 사용하여 MCP 서비스 찾기
풍부한 메타데이터 : 각 서비스에 대한 자세한 정보를 얻으세요
실시간 업데이트 : 항상 최신 MCP 서비스와 동기화됨
간편한 통합 : 모든 MCP 호환 AI 어시스턴트에 대한 간단한 구성
하이브리드 검색 엔진 : 벡터 검색과 텍스트 매칭을 결합한 고급 검색 기능
다중 공급자 지원 : 병렬로 실행되는 여러 검색 공급자 지원
문서 탐색
설치 가이드 - 자세한 설치 및 구성 지침
사용자 가이드 - MCP Advisor 사용 방법
아키텍처 문서 - 시스템 아키텍처 세부 정보
기술 세부 정보 - 고급 기술 기능
개발자 가이드 - 개발 환경 설정 및 코드 기여
모범 사례 - 기여자를 위한 코딩 표준 및 모범 사례
문제 해결 - 일반적인 문제 및 해결 방법
검색 제공자 - 검색 제공자 세부 정보
API 참조 - API 문서
로드맵 - 미래 개발 계획
기여 지침 - 코드 기여 방법
빠른 시작
설치
가장 빠른 방법은 MCP 구성을 통해 MCP Advisor를 통합하는 것입니다.
지엑스피1
AI 어시스턴트의 MCP 설정 파일에 다음 구성을 추가하세요.
MacOS/Linux:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json윈도우:
%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
자세한 설치 방법은 설치 가이드를 참조하세요.
데모
개발자 가이드
아키텍처 개요
MCP Advisor는 관심사와 함수형 프로그래밍 원칙을 명확하게 분리한 모듈형 아키텍처를 채택합니다.
핵심 구성 요소
검색 서비스 계층
통합 검색 인터페이스 및 공급자 집계
병렬로 실행되는 여러 검색 공급자 지원
구성 가능한 검색 옵션(제한, 최소 유사도)
검색 제공자
Meilisearch 제공자 : Meilisearch를 사용한 벡터 검색
GetMCP 공급자 : GetMCP 레지스트리의 API 검색
Compass Provider : Compass 레지스트리의 API 검색
오프라인 제공자 : 텍스트와 벡터를 결합한 하이브리드 검색
하이브리드 검색 전략
텍스트 매칭과 벡터 검색의 지능적인 조합
구성 가능한 무게 균형
스마트 적응 필터링 메커니즘
전송 계층
Stdio(CLI 기본값)
SSE(웹 통합)
REST API 엔드포인트
더 자세한 아키텍처 문서는 ARCHITECTURE.md를 참조하세요.
기술적 하이라이트
고급 검색 기술
벡터 정규화
모든 벡터는 단위 길이(크기 = 1)로 정규화됩니다.
일관된 코사인 유사도 계산을 보장합니다.
크기보다는 방향에 초점을 맞춰 검색 정확도를 향상시킵니다.
병렬 검색 실행
벡터 검색과 텍스트 검색이 병렬로 실행됩니다.
최적의 성능을 위해 Promise.all을 활용합니다.
두 검색 중 하나가 실패하면 대체 메커니즘이 활성화됩니다.
가중 결과 병합
벡터와 텍스트 결과 사이의 구성 가능한 가중치
기본값: 벡터 유사도(70%), 텍스트 일치(30%)
오류 처리 및 로깅 시스템
MCP Advisor는 강력한 오류 처리 및 로깅 시스템을 구현합니다.
문맥적 오류 서식
표준화된 오류 객체 강화
스택 추적 보존 및 포맷팅
오류 유형 분류 및 표준화
우아한 퇴화
다중 공급자 대체 전략
부분 결과 처리
중대한 실패에 대한 기본 대응
자세한 기술 내용은 TECHNICAL_DETAILS.md를 참조하세요.
개발자 빠른 시작
개발 환경 설정
저장소를 복제합니다
종속성 설치:
npm install환경 변수 구성( INSTALLATION.md 참조)
도서관 이용
운송 옵션
MCP Advisor는 다양한 전송 방법을 지원합니다.
Stdio Transport (기본값) - 명령줄 도구에 적합
SSE Transport - 웹 통합에 적합
REST 전송 - REST API 엔드포인트 제공
자세한 개발 내용은 DEVELOPER_GUIDE.md를 참조하세요.
기여 지침
커밋 메시지 규칙을 따르세요.
소문자 유형을 사용하세요(feat, fix, docs 등)
문장 형식으로 설명적인 메시지를 작성하세요
코드 품질 보장:
테스트 실행:
npm test유형 확인:
npm run type-check린트 코드:
npm run lint
자세한 기여 지침은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.
사용 예
예제 쿼리
MCP Advisor에서 사용할 수 있는 몇 가지 쿼리 예는 다음과 같습니다.
예시 응답
더 많은 예를 보려면 EXAMPLES.md를 참조하세요.
문제 해결
일반적인 문제
연결 거부됨
서버가 지정된 포트에서 실행 중인지 확인하세요.
방화벽 설정을 확인하세요
반환된 결과가 없습니다
좀 더 일반적인 쿼리를 시도해 보세요
레지스트리 API에 대한 네트워크 연결을 확인하세요
성능 문제
더 구체적인 검색어를 추가하는 것을 고려하세요
서버 리소스(CPU/메모리) 확인
자세한 문제 해결 정보는 TROUBLESHOOTING.md를 참조하세요.
검색 제공자
MCP Advisor는 동시에 사용할 수 있는 여러 검색 공급자를 지원합니다.
Compass Search Provider : Compass API를 사용하여 MCP 서버 정보를 검색합니다.
GetMCP 검색 공급자 : 의미적 일치를 위해 GetMCP API와 벡터 검색을 사용합니다.
Meilisearch 검색 공급자 : 빠르고 내결함성이 뛰어난 텍스트 검색을 위해 Meilisearch를 사용합니다.
검색 제공자에 대한 자세한 내용은 SEARCH_PROVIDERS.md를 참조하세요.
API 문서
자세한 API 설명서는 API_REFERENCE.md를 참조하세요.
로드맵
MCP Advisor는 단순한 추천 시스템에서 지능형 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 저희의 비전은 단순히 적합한 MCP 서버를 추천하는 데 그치지 않고, 상호작용을 통해 학습하고 에이전트가 복잡한 작업을 동적으로 계획하고 실행할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축하는 것입니다.
주요 개발 단계
추천 기능 최적화 (2025년 2분기~3분기)
사용자 피드백 수락
추천 효과 개선
더 많은 지수를 소개합니다
자세한 로드맵은 ROADMAP.md를 참조하세요.
테스트
테스트를 위해 검사기를 사용하세요:
특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.