import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js'
import { InferenceClient } from '@huggingface/inference'
import { z } from 'zod'
// Configuration Schema for Smithery
export const configSchema = z.object({
hfToken: z.string().optional().describe('Hugging Face API 토큰 (이미지 생성 기능 사용 시 필요)')
})
// 언어별 인사말 매핑
const greetings: Record<string, (name: string) => string> = {
korean: (name) => `안녕하세요, ${name}님! 반갑습니다!`,
english: (name) => `Hello, ${name}! Nice to meet you!`,
japanese: (name) => `こんにちは、${name}さん！はじめまして！`,
chinese: (name) => `你好，${name}！很高兴认识你！`,
spanish: (name) => `¡Hola, ${name}! ¡Mucho gusto!`,
french: (name) => `Bonjour, ${name}! Enchanté!`,
german: (name) => `Hallo, ${name}! Freut mich!`,
}
// 가짜 서버 정보 데이터
const fakeServerInfo = {
serverName: 'MCP-Demo-Server',
version: '2.5.1',
status: 'running',
uptime: '15일 7시간 23분',
cpu: {
model: 'Intel Xeon E5-2680 v4',
cores: 8,
usage: '23.5%'
},
memory: {
total: '32GB',
used: '18.2GB',
free: '13.8GB',
usage: '56.9%'
},
disk: {
total: '500GB',
used: '234GB',
free: '266GB',
usage: '46.8%'
},
network: {
ip: '192.168.1.100',
hostname: 'mcp-server-01',
port: 3000,
connections: 42
},
lastRestart: '2025-11-12T08:30:00Z',
environment: 'production'
}
// Smithery용 createServer 함수 (default export)
export default function createServer({ config }: { config: z.infer<typeof configSchema> }) {
// Hugging Face Inference Client 초기화 (토큰이 제공된 경우에만)
const hfClient = config.hfToken ? new InferenceClient(config.hfToken) : null
// Create server instance
const server = new McpServer({
name: 'my-mcp-server',
version: '1.0.0',
capabilities: {
tools: {},
resources: {},
prompts: {}
}
})
// 서버 정보 리소스 등록
server.resource(
'server-info',
'server://info',
async (uri) => ({
contents: [
{
uri: uri.href,
mimeType: 'application/json',
text: JSON.stringify(fakeServerInfo, null, 2)
}
]
})
)
// 서버 상태 리소스 등록
server.resource(
'server-status',
'server://status',
async (uri) => ({
contents: [
{
uri: uri.href,
mimeType: 'text/plain',
text: `🖥️ 서버 상태 리포트
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📛 서버명: ${fakeServerInfo.serverName}
📌 버전: ${fakeServerInfo.version}
🟢 상태: ${fakeServerInfo.status}
⏱️ 가동 시간: ${fakeServerInfo.uptime}
💻 CPU 정보
모델: ${fakeServerInfo.cpu.model}
코어: ${fakeServerInfo.cpu.cores}개
사용률: ${fakeServerInfo.cpu.usage}
💾 메모리 정보
전체: ${fakeServerInfo.memory.total}
사용: ${fakeServerInfo.memory.used}
여유: ${fakeServerInfo.memory.free}
사용률: ${fakeServerInfo.memory.usage}
📀 디스크 정보
전체: ${fakeServerInfo.disk.total}
사용: ${fakeServerInfo.disk.used}
여유: ${fakeServerInfo.disk.free}
사용률: ${fakeServerInfo.disk.usage}
🌐 네트워크 정보
IP: ${fakeServerInfo.network.ip}
호스트명: ${fakeServerInfo.network.hostname}
포트: ${fakeServerInfo.network.port}
연결 수: ${fakeServerInfo.network.connections}개
🔄 마지막 재시작: ${fakeServerInfo.lastRestart}
🏷️ 환경: ${fakeServerInfo.environment}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━`
}
]
})
)
// greeting 도구 등록
server.tool(
'greeting',
'사용자에게 이름과 언어를 입력받아 해당 언어로 인사말을 반환합니다.',
{
name: z.string().describe('인사할 사람의 이름'),
language: z.string().describe('인사말 언어 (korean, english, japanese, chinese, spanish, french, german)')
},
async ({ name, language }) => {
const lang = language.toLowerCase()
const greetingFn = greetings[lang]
if (!greetingFn) {
const availableLanguages = Object.keys(greetings).join(', ')
return {
content: [
{
type: 'text' as const,
text: `지원하지 않는 언어입니다. 사용 가능한 언어: ${availableLanguages}`
}
]
}
}
return {
content: [
{
type: 'text' as const,
text: greetingFn(name)
}
]
}
}
)
// calc 도구 등록
server.tool(
'calc',
'두 개의 숫자와 연산자를 입력받아 계산 결과를 반환합니다.',
{
num1: z.number().describe('첫 번째 숫자'),
num2: z.number().describe('두 번째 숫자'),
operator: z.string().describe('연산자 (+, -, *, /)')
},
async ({ num1, num2, operator }) => {
let result: number
switch (operator) {
case '+':
result = num1 + num2
break
case '-':
result = num1 - num2
break
case '*':
result = num1 * num2
break
case '/':
if (num2 === 0) {
return {
content: [
{
type: 'text' as const,
text: '오류: 0으로 나눌 수 없습니다.'
}
]
}
}
result = num1 / num2
break
default:
return {
content: [
{
type: 'text' as const,
text: `지원하지 않는 연산자입니다. 사용 가능한 연산자: +, -, *, /`
}
]
}
}
return {
content: [
{
type: 'text' as const,
text: `${num1} ${operator} ${num2} = ${result}`
}
]
}
}
)
// getCurrentTime 도구 등록
server.tool(
'getCurrentTime',
'현지 타임존을 확인하고 현재 시간을 반환합니다.',
{
format: z.enum(['full', 'date', 'time']).optional().describe('출력 형식 (full: 전체, date: 날짜만, time: 시간만). 기본값: full')
},
async ({ format = 'full' }) => {
const now = new Date()
const timezone = Intl.DateTimeFormat().resolvedOptions().timeZone
const dateOptions: Intl.DateTimeFormatOptions = {
year: 'numeric',
month: 'long',
day: 'numeric',
weekday: 'long'
}
const timeOptions: Intl.DateTimeFormatOptions = {
hour: '2-digit',
minute: '2-digit',
second: '2-digit',
hour12: false
}
let result: string
switch (format) {
case 'date':
result = `📅 날짜: ${now.toLocaleDateString('ko-KR', dateOptions)}\n🌍 타임존: ${timezone}`
break
case 'time':
result = `⏰ 시간: ${now.toLocaleTimeString('ko-KR', timeOptions)}\n🌍 타임존: ${timezone}`
break
case 'full':
default:
result = `📅 날짜: ${now.toLocaleDateString('ko-KR', dateOptions)}\n⏰ 시간: ${now.toLocaleTimeString('ko-KR', timeOptions)}\n🌍 타임존: ${timezone}`
}
return {
content: [
{
type: 'text' as const,
text: result
}
]
}
}
)
// generateImage 도구 등록 (HF 토큰이 있는 경우에만 활성화)
if (hfClient) {
server.tool(
'generateImage',
'텍스트 프롬프트를 입력받아 AI 이미지를 생성합니다.',
{
prompt: z.string().describe('생성할 이미지에 대한 설명 (영어 권장)')
},
async ({ prompt }) => {
try {
const result = await hfClient.textToImage({
provider: 'auto',
model: 'black-forest-labs/FLUX.1-schnell',
inputs: prompt,
parameters: { num_inference_steps: 5 }
})
// 결과를 base64로 변환 (Blob 객체 처리)
let base64Data: string
if (result && typeof result === 'object' && 'arrayBuffer' in result) {
// Blob인 경우 arrayBuffer 메서드가 있음
const arrayBuffer = await (result as Blob).arrayBuffer()
base64Data = Buffer.from(arrayBuffer).toString('base64')
} else if (typeof result === 'string') {
// URL인 경우 fetch하여 변환
if (result.startsWith('http://') || result.startsWith('https://')) {
const response = await fetch(result)
const arrayBuffer = await response.arrayBuffer()
base64Data = Buffer.from(arrayBuffer).toString('base64')
} else {
// 이미 base64인 경우
base64Data = result
}
} else {
throw new Error('예상치 못한 응답 형식입니다.')
}
return {
content: [
{
type: 'image' as const,
data: base64Data,
mimeType: 'image/png',
annotations: {
audience: ['user'],
priority: 0.9
}
}
]
}
} catch (error) {
const errorMessage = error instanceof Error ? error.message : '알 수 없는 오류가 발생했습니다.'
return {
content: [
{
type: 'text' as const,
text: `이미지 생성 중 오류가 발생했습니다: ${errorMessage}`
}
]
}
}
}
)
}
// code_review 프롬프트 등록
server.prompt(
'code_review',
'코드를 입력받아 상세한 코드 리뷰를 수행합니다.',
{
code: z.string().describe('리뷰할 코드'),
language: z.string().optional().describe('프로그래밍 언어 (예: javascript, python, typescript 등)')
},
async ({ code, language }) => {
const langInfo = language ? `프로그래밍 언어: ${language}` : '프로그래밍 언어: 자동 감지'
return {
messages: [
{
role: 'user' as const,
content: {
type: 'text' as const,
text: `다음 코드에 대해 상세한 코드 리뷰를 수행해주세요.
${langInfo}
## 리뷰 항목
다음 항목들을 중점적으로 검토해주세요:
1. **코드 품질 (Code Quality)**
- 가독성 및 명명 규칙
- 코드 구조 및 모듈화
- 중복 코드 여부
2. **버그 및 오류 (Bugs & Errors)**
- 잠재적인 버그
- 엣지 케이스 처리
- 에러 핸들링
3. **성능 (Performance)**
- 비효율적인 로직
- 메모리 누수 가능성
- 최적화 제안
4. **보안 (Security)**
- 보안 취약점
- 입력 검증
- 민감한 데이터 처리
5. **베스트 프랙티스 (Best Practices)**
- 언어/프레임워크 관례 준수
- SOLID 원칙
- 테스트 용이성
## 리뷰할 코드
\`\`\`${language || ''}
${code}
\`\`\`
## 출력 형식
각 항목에 대해 다음 형식으로 피드백을 제공해주세요:
- ✅ 잘된 점
- ⚠️ 개선이 필요한 점
- 💡 제안사항
마지막에 전체적인 코드 품질 점수를 10점 만점으로 평가해주세요.`
}
}
]
}
}
)
// Smithery에서 요구하는 server 객체 반환
return server.server
}
