mcp-키벨라 🗒️
AI 비서가 Kibela 콘텐츠를 검색하고 참조할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현입니다. 이 설정을 통해 Claude와 같은 AI 모델이 Kibela에 저장된 정보에 안전하게 액세스할 수 있습니다.
특징 🚀
mcp-kibela 서버는 다음과 같은 기능을 제공합니다.
노트 검색 : 키워드로 키벨라 노트 검색
내 노트 : 최신 노트 가져오기
노트 내용 : ID로 노트 내용과 댓글을 받아보세요
경로별 메모 : 경로별로 메모 내용 가져오기
메모 만들기 : 새 메모를 만듭니다
노트 내용 업데이트 : 노트 ID로 노트 내용 업데이트
Related MCP server: WebSearch-MCP
필수 조건 📋
시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.
Node.js(v18 이상)
MCP 클라이언트(Claude Desktop, Cursor 등)
키벨라 액세스 토큰( 토큰을 얻는 방법 )
Git(소스에서 빌드하는 경우)
설치 🛠️
커서를 사용한 사용
지엑스피1
VSCode와 함께 사용
{
"mcp": {
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "kibela_team",
"description": "Kibela team name",
"password": false
},
{
"type": "promptString",
"id": "kibela_token",
"description": "Kibela token",
"password": true
},
],
"servers": {
"kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "${input:kibela_team}",
"KIBELA_TOKEN": "${input:kibela_token}"
}
}
}
}
}
Claude Desktop과 함께 사용
{
"mcpServers": {
"mcp-kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "your-team-name from https://[team-name].kibe.la",
"KIBELA_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
대장간 사용
npx -y @smithery/cli install @kj455/mcp-kibela --client claude
환경 변수
다음 환경 변수가 필요합니다.
KIBELA_TEAM: Kibela 팀 이름(필수). Kibela 팀 페이지 URL에서 찾을 수 있습니다. 예: https://[team-name].kibe.laKIBELA_TOKEN: Kibela API 토큰(필수)
기여하다
어떠한 기여도 환영합니다!
개발
npm run build:watch사용하여 프로젝트를 감시 모드로 빌드합니다.
npm run build:watch
npx @modelcontextprotocol/inspector사용하여 MCP 서버를 검사합니다.
npx @modelcontextprotocol/inspector node /path/to/mcp-kibela/dist/index.js
라이센스 📄
MIT