Cloudflare Workers를 사용한 MCP 서버

소개

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트와 어시스턴트가 서비스와 상호 작용할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. MCP 서버를 설정하면 AI 어시스턴트가 API에 직접 액세스할 수 있도록 허용할 수 있습니다.

Cloudflare Workers는 workers-mcp 패키지와 결합하여 MCP 서버를 구축하기 위한 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

필수 조건

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

Cloudflare 계정
Node.js가 설치됨
Wrangler CLI가 설치됨( npm install -g wrangler )

시작하기

1단계: 새로운 Cloudflare Worker 만들기

먼저, 새로운 Cloudflare Worker 프로젝트를 초기화합니다.

지엑스피1

그런 다음 Cloudflare 계정을 인증하세요.

wrangler login

2단계: Wrangler 구성

wrangler.toml 파일을 올바른 계정 세부정보로 업데이트하세요.

name = "my-mcp-worker"
main = "src/index.ts"
compatibility_date = "2025-03-03"
account_id = "your-account-id"

MCP 툴링 설치

MCP 지원을 활성화하려면 workers-mcp 패키지를 설치하세요.

npm install workers-mcp

MCP를 구성하려면 설치 명령을 실행하세요.

npx workers-mcp setup

이렇게 하면:

필요한 종속성 추가
테스트를 위한 로컬 프록시 설정
MCP 규정 준수를 위해 Worker 구성

MCP 서버 코드 작성

src/index.ts 업데이트하여 MCP 서버를 정의합니다.

import { WorkerEntrypoint } from 'cloudflare:workers';
import { ProxyToSelf } from 'workers-mcp';

export default class MyWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
  /**
   * A friendly greeting from your MCP server.
   * @param name {string} The name of the user.
   * @return {string} A personalized greeting.
   */
  sayHello(name: string) {
    return `Hello from an MCP Worker, ${name}!`;
  }

  /**
   * @ignore
   */
  async fetch(request: Request): Promise<Response> {
    return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
  }
}

주요 구성 요소:

WorkerEntrypoint : 들어오는 요청과 메서드 노출을 관리합니다.
ProxyToSelf : MCP 프로토콜 준수를 보장합니다.
sayHello 메서드 : AI 어시스턴트가 호출할 수 있는 MCP 함수의 예입니다.

API 호출 추가

외부 API와 통합하여 MCP 서버를 확장할 수 있습니다. 다음은 날씨 데이터를 가져오는 예시입니다.

export default class WeatherWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
  /**
   * Fetch weather data for a given location.
   * @param location {string} The city or ZIP code.
   * @return {object} Weather details.
   */
  async getWeather(location: string) {
    const response = await fetch(`https://api.weather.example/v1/${location}`);
    const data = await response.json();
    return {
      temperature: data.temp,
      conditions: data.conditions,
      forecast: data.forecast
    };
  }

  async fetch(request: Request): Promise<Response> {
    return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
  }
}

MCP 서버 배포

Worker가 설정되면 Cloudflare에 배포하세요.

npx wrangler deploy

배포 후에는 Worker가 활성화되고 AI 도우미가 MCP 도구를 검색하여 사용할 수 있습니다.

MCP 서버를 업데이트하려면 다음을 사용하여 다시 배포하세요.

npm run deploy

MCP 서버 테스트

로컬에서 MCP 설정을 테스트하려면:

npx workers-mcp proxy

이 명령은 MCP 클라이언트(예: Claude Desktop)가 연결할 수 있도록 로컬 프록시를 시작합니다.

보안

MCP 서버를 보호하려면 Wrangler Secrets를 사용하세요.

npx wrangler secret put MCP_SECRET

이렇게 하면 무단 액세스를 방지하기 위해 공유 비밀 인증 메커니즘이 추가됩니다.

결론

축하합니다! Cloudflare Workers를 사용하여 MCP 서버를 성공적으로 구축하고 배포했습니다. 이제 더 많은 기능으로 서버를 확장하고 AI 어시스턴트를 위한 새로운 도구를 제공할 수 있습니다.

자세한 내용은 Cloudflare MCP 설명서를 확인하세요.

This server cannot be installed

-

security - not tested

-

license - not tested

-

quality - not tested

AI 어시스턴트가 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 API와 서비스에 직접 액세스할 수 있도록 하는 개방형 표준 서버 구현으로, 확장성을 위해 Cloudflare Workers를 사용하여 구축되었습니다.

MCP Server with Cloudflare Workers