MCP SSE 서버 및 STDIO 서버 예제

소개

AI Language 프로젝트에 오신 것을 환영합니다! 이 저장소에서는 MCP 서버 설정에 대한 다양한 예제를 찾아볼 수 있습니다. MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 데이터를 저장하고, 도구를 실행하고, 특정 작업에 프롬프트를 사용할 수 있도록 해주는 프레임워크입니다.

사용 가능한 서버 예

다양한 환경에서 MCP 서버를 설정하는 데 도움이 되는 네 가지 예시를 제공합니다. 아래 표는 각 구성을 요약한 것입니다.

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MCP란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol) 는 AI 모델이 다음을 수행할 수 있도록 하는 프로토콜입니다.

• 데이터(파일이나 API 응답 등) 저장
• 실행 도구 (AI가 실행할 수 있는 기능)
• 프롬프트(작업을 위한 미리 정의된 템플릿) 사용

옵션 1: Docker 없이 설정(로컬 Python)

이 옵션은 Docker 없이 Python을 사용하여 로컬에서 MCP 서버를 설정하는 방법을 보여줍니다. 비디오 튜토리얼을 참고하세요: 튜토리얼 1

옵션 2: Docker로 설정

이 옵션은 Docker를 사용하여 MCP 서버를 컨테이너화하고 로컬에서 실행하는 방법을 보여줍니다. 비디오 튜토리얼을 참고하세요: 튜토리얼 2

옵션 3: SSE(로컬, Docker)로 설정

이 옵션은 로컬 환경에서 Docker를 사용하여 SSE를 통해 MCP 서버를 실행하는 방법을 보여줍니다. 비디오 튜토리얼( 튜토리얼 3) 을 참조하세요.

옵션 4: Google Cloud Platform에서 SSE로 설정

이 옵션은 Docker를 사용하여 Google Cloud Platform에 SSE 서버를 배포하는 방법을 자세히 설명합니다. 비디오 튜토리얼( 튜토리얼 3) 을 참조하세요.

MCP 서버 테스트

서버가 실행되면 Claude에서 다음과 같은 프롬프트를 사용하여 테스트할 수 있습니다.

• Run the command ls in my workspace.
• Execute echo Hello from Claude.

터미널 서버에서 직접 출력을 볼 수 있습니다 🎉

마무리하기

축하합니다! 터미널 명령을 실행할 수 있는 MCP 서버를 성공적으로 구축했습니다. 사용자의 선호도에 따라 로컬 또는 Docker에서 실행할 수 있습니다.

다음 단계:

• 잠재적으로 위험한 명령을 차단하기 위해 보안 검사를 추가합니다.
• 클로드가 파일을 읽고 쓸 수 있도록 허용합니다.
• 서버를 클라우드 시스템이나 원격 환경에 연결합니다.

문제점이나 개선 사항이 있으시면 이 저장소에 기여하고 이슈를 개설하거나 풀 리퀘스트를 제출해 주세요!

🤝 기여하기

현재 이 프로젝트는 외부 코드 기여를 허용하지 않습니다 .

이는 라이선싱을 간소화하고 저작권 공유를 피하기 위한 조치입니다.

✅ 버그 보고 또는 기능 요청(GitHub 이슈를 통해)
✅ 저장소를 포크하고 나만의 버전을 빌드하세요
✅ 문서 개선 제안

다른 방식으로 협업하고 싶으시다면, 토론을 시작해 보세요!