Nash MCP 서버

Nash MCP(모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버)는 명령, Python 코드, 웹 콘텐츠 가져오기 및 재사용 가능한 작업 관리를 원활하게 실행할 수 있도록 해줍니다.

요구 사항

• 파이썬 3.11+
• 시 패키지 관리자(추천)

설치

지엑스피1

특징

• 명령 실행 : 오류 처리를 통해 셸 명령 실행
• Python 실행 : 오류 처리를 통해 Python 코드 실행
• 보안 자격 증명 : LLM에 민감한 데이터를 노출하지 않고 API 키를 저장하고 액세스합니다.
• 웹 콘텐츠 액세스 : 분석을 위해 웹 페이지 콘텐츠를 가져오고 구문 분석합니다.
• 작업 저장소 : 재사용 가능한 워크플로 및 스크립트를 저장하고 구성합니다.

도구

모듈 실행

• execute_command : 적절한 오류 처리 및 출력 캡처를 통해 셸 명령을 실행합니다.
• list_session_files : 현재 세션에 있는 모든 Python 파일을 나열합니다(새 파일을 만들기 전에 항상 이것을 먼저 사용하세요)
• get_file_content : 기존 코드를 검토하고 편집하기 위해 파일 내용을 검색합니다.
• edit_python_file : 정확한 문자열 패턴 매칭을 사용하여 기존 Python 파일에 대한 타겟 편집을 수행합니다(선호하는 방법)
• execute_python : 설치된 패키지에 대한 전체 액세스 권한으로 Python 코드 조각을 실행합니다(새 파일에만 사용).
• list_installed_packages : 사용 가능한 Python 패키지에 대한 정보를 가져옵니다.

웹 상호작용

• fetch_webpage : 웹페이지 콘텐츠를 검색하여 읽을 수 있는 텍스트 형식으로 변환합니다.

비밀 관리

• nash_secrets : 저장된 API 키와 사용자 인증 정보에 안전하게 접근합니다. 스크립트의 환경 변수를 통해 접근 가능합니다.

작업 관리

• save_nash_task : 내장된 스크립트로 재사용 가능한 작업 생성
• list_nash_tasks : 사용 가능한 모든 저장된 작업 보기
• run_nash_task : 이전에 저장된 작업을 검색하여 표시합니다.
• execute_task_script : 저장된 작업에서 특정 스크립트를 실행합니다.
• view_task_details : 스크립트 코드를 포함한 작업의 전체 세부 정보를 확인합니다.
• delete_nash_task : 더 이상 필요하지 않은 작업을 제거합니다.

달리기

이것은 MCP 구성 파일에 사용할 명령입니다.

예를 들어, Claude Desktop과 함께 이 MCP를 사용한다면 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 다음과 같이 변경합니다.

환경 변수

Nash MCP에서는 모든 데이터 파일 경로를 지정하기 위해 환경 변수가 필요합니다. 루트 디렉터리에 다음 변수를 사용하여 .env 파일을 생성하세요.

기본값은 없습니다. 모든 경로를 명시적으로 구성해야 합니다.

세션 관리

Nash MCP 서버는 각 서버 인스턴스에 대해 고유한 세션 디렉터리를 생성합니다. 이 세션 디렉터리에는 다음이 저장됩니다.

• 세션 중 실행된 Python 스크립트
• 편집된 스크립트의 백업 파일
• 오류 로그 및 예외 정보

이 영구 저장소는 강력한 워크플로를 지원합니다.

1. 스크립트는 쉽게 참조할 수 있도록 설명적인 이름으로 저장됩니다.
2. 이전 스크립트를 다시 작성하지 않고도 볼 수 있고 수정할 수 있습니다.
3. 오류는 디버깅을 위해 동반 파일에 캡처됩니다.

필수 워크플로

⚠️ 필수 사전 코딩 체크리스트 - 코드를 작성하기 전에 완료하세요: ⚠️

파일 편집 모범 사례

Nash MCP를 사용할 때는 효율성과 컨텍스트 보존의 균형을 맞춰야 합니다.

1. list_session_files() 사용하여 새 파일을 만들기 전에 항상 기존 파일을 확인하세요.
2. edit_python_file() 사용하여 사소한 변경 사항부터 중간 변경 사항까지 편집을 우선시합니다 .
3. 다음과 같은 경우 새 파일을 만드는 것이 좋습니다 .
   • 복잡한 편집 내용을 설명하는 것보다 토큰 효율성이 더 높을 것입니다.
   • 거의 전체 파일을 교체해야 합니다.
   • 이 작업에는 완전히 새로운 기능이 포함됩니다.
   • 새 파일을 생성하면 더 깔끔하고 작은 응답이 생성됩니다.

가장 중요한 규칙은 컨텍스트와 코드 기록을 유지하면서 토큰 사용을 최소화하는 것 입니다.

이러한 접근 방식은 스크립트 기록을 보존하고, 맥락을 유지하며, 점진적 개발의 효율성을 높여줍니다. 편집 워크플로는 다음 패턴을 따릅니다.

1. 먼저 사용 가능한 리소스를 확인하세요 → list_installed_packages() 및 nash_secrets()
2. 기존 파일을 모두 나열합니다 → list_session_files()
3. 해당 파일의 내용을 확인하세요 → get_file_content("file_name.py")
4. 기존 파일을 변경합니다 → edit_python_file("file_name.py", old_content, new_content)
5. 수정된 파일을 실행합니다 → execute_python("", "file_name.py") (수정하지 않고 실행할 빈 코드 문자열)
6. 비슷한 파일이 존재하지 않을 때만 새 파일을 생성합니다 → execute_python(new_code, "new_file.py")

피해야 할 일반적인 실수

1. 작은 편집이 토큰 효율성이 더 높을 때 새 파일을 만드는 것
2. 새 파일을 생성할 때 복잡한 편집을 하면 토큰 효율성이 더 높아집니다.
3. 설치되지 않은 패키지를 사용하려고 합니다.
4. 자신이 가지고 있지 않은 API 키가 필요한 코드 작성
5. 이미 존재하는 기능을 다시 작성합니다
6. 접근 방식에서 토큰 효율성을 고려하지 않음

토큰 효율성 가이드라인

새 파일을 편집할지 아니면 생성할지 결정할 때 어떤 접근 방식이 더 적은 토큰을 사용할지 고려하세요.

• 편집 시기 : 변경 사항이 작거나 중간 정도이고 특정 섹션에 국한되어 있으며 설명하기 쉽습니다.
• 새로 만들기 : 변경 사항이 대부분의 파일을 대체하거나 편집 내용을 설명하기 복잡하거나 완전히 새로운 접근 방식이 필요한 경우

명확성과 맥락을 유지하면서 작업을 완료하는 가장 작고 효율적인 결과물을 만드는 것을 항상 목표로 삼으세요.

보안 고려 사항

• 명령 및 스크립트는 MCP 서버와 동일한 권한으로 실행됩니다.
• API 키와 자격 증명은 로컬에 저장되고 환경 변수로 로드됩니다.
• 특히 민감한 데이터로 작업할 때는 실행하기 전에 항상 스크립트를 검토하십시오.

개발

로그

모든 작업 및 도구 실행에 대한 자세한 타임스탬프 로그가 서버에서 생성됩니다. 이 로그는 NASH_LOGS_PATH 환경 변수로 지정된 디렉터리에 저장됩니다.

테스트

적용 범위

특허

MIT