mdshare-mcp

MCP 서버는 AI 채팅(Claude 및 MCP를 지원하는 클라이언트)이 publish_markdown 도구를 직접 호출하여 markdown 콘텐츠를 이전에 배포한 mdshare 서비스에 게시할 수 있도록 합니다 — 파일을 컴퓨터에 다운로드한 후 직접 curl로 업로드할 필요가 없습니다.

아키텍처

Claude.ai (chat) → tool "publish_markdown" → mdshare-mcp (server này) → POST → mdshare → trả URL

이것은 Render에서 독립적으로 실행되는 Remote(Streamable HTTP) 형태의 MCP 서버입니다 — 개인 컴퓨터에 설치해야만 실행할 수 있는 "local (stdio)" MCP 서버와는 다릅니다. Claude를 웹에서 사용하므로 Remote HTTP 버전이 올바른 선택입니다: 컴퓨터에 아무것도 설치할 필요가 없습니다.

Related MCP server: pastehtml.dev MCP Server

제공되는 2개의 도구

• publish_markdown(content) — markdown 콘텐츠를 mdshare에 게시하고, 보기용 URL과 raw URL을 반환합니다.

• fetch_markdown(key_or_url) — key 또는 URL을 기반으로 이미 게시된 paste의 콘텐츠를 다시 가져옵니다(domain/p/key 및 domain/p/key/raw 형태 모두 허용). 이 도구는 **중요한 폴백(fallback)**입니다: 일부 AI 채팅(ChatGPT에서 확인됨)은 Content-Type: text/plain을 반환하는 URL을 자체적으로 fetch하지 못합니다. 이러한 클라이언트의 통합 브라우저-도구는 일반적으로 HTML 페이지(<title>, DOM 구조 등)를 읽도록 설계되어 있으며, 순수 텍스트 파일을 "다운로드 파일"로 간주하여 표시 대신 콘텐츠 읽기를 거부할 수 있습니다. 이런 상황이 발생하면, URL을 직접 여는 대신 AI 채팅에 fetch_markdown 도구를 호출하도록 요청하기만 하면 됩니다 — 콘텐츠가 서버 내부에서 바로 다운로드되어 도구 결과로 직접 반환되므로, 클라이언트의 웹 브라우징 능력에 의존하지 않습니다.

어떤 플랫폼이 커스텀 MCP 서버를 지원하나요? (작성 시점의 정보이며, 변경될 수 있음)

이 서버는 MCP 표준(Streamable HTTP)을 정확히 준수하므로 표준을 지원하는 어떤 클라이언트에서든 자동으로 실행됩니다 — 플랫폼별로 코드를 수정할 필요가 없습니다. "불명확" 줄에 있는 플랫폼의 경우, MCP 지원 정보가 AI 채팅들 사이에서 매우 빠르게 변화하고 있으므로 해당 플랫폼의 Settings/Connectors 섹션에서 직접 확인하는 것이 가장 확실한 방법입니다.

1단계 — Render에 배포

mdshare에서 했던 것과 동일한 절차입니다:

1. 코드(server.js, package.json, render.yaml)를 새 GitHub 저장소(예: mdshare-mcp)에 푸시합니다.

2. Render에서: New → Blueprint → mdshare-mcp 저장소를 선택합니다.

3. 환경 변수를 요청하면 다음을 입력합니다:

   • MDSHARE_BASE_URL = 이전에 배포한 mdshare 서비스의 URL (예: https://mdshare-11s5.onrender.com — 끝에 / 없이).

4. Apply를 클릭합니다.

배포가 완료되면 Render가 https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com 형태의 URL을 제공합니다. 실제 MCP 엔드포인트는 https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp에 있습니다.

2단계 — Custom Connector로 Claude.ai에 연결

1. claude.ai → Settings → Connectors(또는 Settings의 해당 항목)로 이동합니다.

2. Add custom connector(또는 "Add more")를 선택합니다.

3. URL을 입력합니다: https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp

4. 기억하기 쉬운 이름을 설정합니다. 예: "mdshare".

5. 저장합니다. Claude가 publish_markdown 도구를 자동 표시합니다.

이 단계 후에는 어떤 대화에서든 채팅 창의 도구 메뉴를 통해 "mdshare" 커넥터를 켠 다음, 예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다:

"위 내용을 마크다운(product)으로 요약하고 mdshare에 게시해 줘"

Claude가 publish_markdown 도구를 자동으로 호출하고 결과 URL을 채팅 창에 바로 반환합니다.

다른 AI 채팅(ChatGPT 등)에서 연결

해당 클라이언트가 Streamable HTTP(MCP 표준 프로토콜)를 통해 MCP를 지원하는 경우 절차는 비밀?. 해당 클라이언트의 connector/도구 설정 부분에 https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp URL을 제공하면 됩니다. 커넥터 추가 방법은 플랫폼마다 다르므로 — 해당 클라이언트의 공식 문서를 확인하여 구성 위치를 찾으세요.

수동 테스트 (AI 채팅을 통하지 않고 서버가 동작하는지 확인만 하기 위한 것)

Windows cmd에서:

curl -X POST https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp ^
  -H "Content-Type: application/json" ^
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" ^
  -d "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/list\",\"params\":{}}"

반환되는 목록에 도구 publish_markdown이 포함되어야 합니다.

보안 주의사항

• 이 MCP 서버에는 인증이 없습니다 — /mcp URL을 아는 사람이라면 누구나 publish_markdown 도구를 호출하여 여러분의 mdshare에 콘텐츠를 게시할 수 있습니다. 개인 사용에 있어서는 위험이 낮지만(URL이 공개되지 않고 Render의 무작위 하위도메인으로도 추측이 어려움), 더 강화하고 싶다면:

  • server.js에서 MCP 요청을 처리하기 전에 비밀 헤더(예: X-Api-Key)를 검사하는 것을 추가하세요.

  • 환경 변수 MCP_SHARED_SECRET을 구성하고 클라이언트가 해당 헤더를 함께 보내도록 요구하세요.

• mdshare(대상 서비스)는 원래 설계상 인증이 없는 상태였으므로, 이 도구는 단순히 curl로 직접 수행하던 동작을 그대로 자동화한 것에 불과합니다 — mdshare 쪽에 새로운 위험을 추가하지 않습니다.

설계 선택에 대한 근거

• SSE(Server-Sent Events) 대신 Streamable HTTP: SSE는 구세대 MCP 프로토콜로서 현재 MCP 프로토콜에서 권장되지 않는 것으로 표시되어 있습니다. Streamable HTTP는 현재 표준 MCP 프로토콜이며, 공식 SDK가 원격 MCP 서버에 권장하는 방식입니다.

• Stateless(sessionIdGenerator: undefined): 도구는 단순한 하나의 작업만 수행(POST 1회, 결과 1회 수신)하므로 다중 호출 사이에 세션 상태를 유지할 필요가 없습니다 — 서버를 더 단순하게 만들고 컨테이너가 갑자기 재시작될 수 있는 serverless/free-tier 환경과도 좋은 호환성을 제공합니다.