Quickchat AI MCP 서버

Quickchat AI MCP( 모델 컨텍스트 프로토콜 ) 서버를 사용하면 누구나 Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf 등과 같은 자신이 선호하는 AI 앱에 Quickchat AI 에이전트를 플러그인할 수 있습니다.

빠른 시작

Quickchat AI 계정을 만들고 모든 플랜의 7일 체험판을 시작하세요.
AI의 지식 기반, 기능 및 설정을 설정합니다.
MCP 페이지로 이동하여 MCP를 활성화하세요. 이름 , 설명 , 그리고 (선택 사항) 명령을 입력하세요. 이 항목들은 중요합니다. AI 앱은 AI에 언제 접속해야 하는지, AI의 기능 및 지식은 무엇인지 이해해야 하기 때문입니다.
이제 모든 AI 앱에서 Quickchat AI를 테스트하고 세상에 선보일 준비가 되었습니다!

Related MCP server: Code MCP Server

유용한 링크

빠른 시작 비디오 youtube.com/watch?v=JE3dNiyZO8w
빠른 시작 블로그 게시물: quickchat.ai/post/how-to-launch-your-quickchat-ai-mcp
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 설명: quickchat.ai/post/mcp-explained
PyPI의 Quickchat AI MCP 패키지: pypi.org/project/quickchat-ai-mcp
Quickchat AI MCP GitHub 저장소: github.com/quickchatai/quickchat-ai-mcp

필수 조건

다음을 사용하여 uv 설치하세요.

지엑스피1

또는 여기에서 자세한 내용을 읽어보세요.

Claude Desktop으로 테스트

구성

Settings > Developer > Edit 편집으로 이동합니다. 텍스트 편집기에서 claude_desktop_config.json 파일을 엽니다. 처음 시작하는 경우 파일은 다음과 같습니다.

{ "mcpServers": {} }

여기에서 Claude Desktop이 액세스할 수 있는 모든 MCP를 정의할 수 있습니다. Quickchat AI MCP를 추가하는 방법은 다음과 같습니다.

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uvx", "args": ["quickchat-ai-mcp"], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >", "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >" } } } }

Quickchat AI app > MCP > Integration 으로 이동하여 MCP 이름, SCENARIO_ID, API_KEY 값이 입력된 위의 스니펫을 찾으세요.

커서로 테스트

구성

Settings > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP server 로 이동하여 Quickchat AI MCP 스니펫을 포함합니다.

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uvx", "args": ["quickchat-ai-mcp"], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >", "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >" } } } }

이전과 마찬가지로 MCP 이름, SCENARIO_ID 및 API_KEY에 대한 값은 Quickchat AI app > MCP > Integration 에서 찾을 수 있습니다.

다른 AI 앱으로 테스트

다른 AI 앱도 대부분 동일한 구성이 필요하겠지만, 앱 자체에 이를 포함하는 실제 단계는 다를 것입니다. 이 README는 개발 과정에서 지속적으로 확장될 예정입니다.

Quickchat AI MCP를 전 세계에 선보이세요!

⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!

다른 사용자가 Quickchat AI MCP를 자신의 AI 앱에 연결할 수 있도록 허용할 준비가 되면 구성 스니펫을 공유하세요! 단, Quickchat API 키 없이도 Quickchat AI MCP를 사용할 수 있는지 확인해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.

Quickchat 앱 MCP 페이지에서 API 키 필요 토글 을 끕니다.
API 키 없이 구성 스니펫을 공유하세요.

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uvx", "args": ["quickchat-ai-mcp"], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >" } } } }

멋진 기능

Quickchat AI 대시보드에서 MCP의 모든 기능을 제어할 수 있습니다. 클릭 한 번으로 변경 사항이 적용됩니다 . MCP 이름과 설명도 포함되므로 사용자는 MCP 연결을 새로 고치기만 하면 됩니다.
Quickchat 받은 편지함에서 모든 대화를 확인하세요. 주의하세요: 이 대화는 사용자가 AI 앱에 보내는 정확한 메시지가 아니라, 사용자의 AI 앱과 Quickchat AI 간의 AI <> AI 상호작용을 기록한 것입니다. 🤯
대부분의 MCP 구현 방식과는 달리, 이 기능은 AI에게 제공되는 고정된 도구가 아닙니다. 사용자가 만든 Quickchat AI 에이전트에게 메시지를 보내는 개방형 방식입니다. 🙌

소스에서 실행

MCP 검사기를 사용한 디버깅

uv run mcp dev src/__main__.py

Claude Desktop, Cursor 또는 기타 AI 앱을 사용한 디버깅

다음 JSON 구성을 사용하세요.

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "--with", "requests", "mcp", "run", "< YOUR PATH>/quickchat-ai-mcp/src/__main__.py" ], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >", "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >" } } } }