render-mcp

MCP 서버 렌더링

AI 도우미를 통해 Render.com 에 직접 배포합니다.

이 MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 Claude와 같은 AI 어시스턴트가 Render API와 상호 작용하여 Render.com에서 서비스를 배포하고 관리할 수 있습니다.

특징

• Render 계정의 모든 서비스를 나열하세요
• 특정 서비스에 대한 세부 정보를 얻으세요
• 서비스 배포
• 새로운 서비스를 만듭니다
• 서비스 삭제
• 배포 내역 가져오기
• 환경 변수 관리
• 사용자 정의 도메인 관리

설치

지엑스피1

구성

1. Render Dashboard 에서 Render API 키를 받으세요
2. 키로 MCP 서버를 구성하세요.

또는 --api-key 플래그 없이 node bin/render-mcp.js configure 실행하면 API 키를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

용법

서버 시작

구성 확인

진단 실행

참고: 패키지를 글로벌하게 설치한 경우 다음과 같은 짧은 명령어도 사용할 수 있습니다.

다양한 AI 어시스턴트와 함께 사용

Cline과 함께 사용

1. Cline MCP 설정 파일에 다음을 추가하세요.
   { "mcpServers": { "render": { "command": "node", "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"], "env": { "RENDER_API_KEY": "your-render-api-key" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }
2. 변경 사항을 적용하려면 Cline을 다시 시작하세요.
3. 이제 Claude를 통해 Render와 상호 작용할 수 있습니다.
   Claude, please deploy my web service to Render

Windsurf/Cursor와 함께 사용

1. render-mcp 패키지를 설치하세요:
   npm install -g @niyogi/render-mcp
2. API 키를 구성하세요:
   node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY
3. 별도의 터미널에서 MCP 서버를 시작합니다.
   node bin/render-mcp.js start
4. Windsurf/Cursor 설정에서 Render MCP 서버를 추가합니다.
   • 서버 이름: render
   • 서버 유형: stdio
   • 명령어: 노드
   • 인수: ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]
5. 이제 AI 어시스턴트에서 렌더 명령을 사용할 수 있습니다.

Claude API 통합과 함께 사용

Claude의 API를 직접 사용하는 사용자 정의 애플리케이션의 경우:

1. render-mcp 서버가 실행 중인지 확인하세요.
   node bin/render-mcp.js start
2. API를 통해 Claude에게 메시지를 보낼 때 애플리케이션에서 요청에 MCP 서버 연결을 포함하세요.
   { "mcpConnections": [ { "name": "render", "transport": { "type": "stdio", "command": "node", "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"] } } ] }
3. 이제 Claude는 Render MCP 서버와 상호 작용할 수 있습니다.

예시 프롬프트

MCP 서버가 연결되면 Claude와 함께 사용할 수 있는 몇 가지 프롬프트 예는 다음과 같습니다.

• "Render에서 내 모든 서비스 나열"
• "ID srv-123456으로 웹 서비스 배포"
• "GitHub 저장소에서 Render에 새 정적 사이트를 만듭니다."
• "내 서비스에 대한 배포 내역을 보여주세요"
• "내 서비스에 환경 변수 추가"
• "내 서비스에 사용자 지정 도메인 추가"

개발

소스에서 빌드

테스트 실행

특허

MIT