Gumloop MCP 서버
Gumloop API를 위한 MCP 서버로, AI 모델이 표준화된 인터페이스를 통해 자동화를 관리하고 실행할 수 있도록 지원합니다.
특징
흐름 관리 : 자동화를 시작하고 실행 상태를 모니터링합니다.
작업 공간 검색 : 사용 가능한 통합 문서 및 저장된 자동화 흐름 나열
입력 스키마 검색 : 흐름에 필요한 입력에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
파일 작업 : 자동화에 사용되는 파일 업로드 및 다운로드
컨텍스트 인식 실행 : 사용자 요구 사항에 맞는 입력 매개변수로 자동화를 실행합니다.
Related MCP server: AI Agent Marketplace Index Search
도구
startAutomation
특정 저장된 자동화에 대한 새로운 흐름 실행을 시작합니다.
입력:
user_id(문자열): 흐름을 시작하는 사용자의 IDsaved_item_id(문자열): 저장된 흐름의 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 흐름이 실행되는 프로젝트의 IDpipeline_inputs(배열, 선택 사항): 흐름에 대한 입력 목록input_name(문자열): 입력 노드의 'input_name' 매개변수value(문자열): Input 노드에 전달될 값
반환: run_id, saved_item_id, workbook_id 및 URL을 포함한 실행 세부 정보가 포함된 응답
retrieveRunDetails
특정 흐름 실행에 대한 세부 정보를 검색합니다.
입력:
run_id(문자열): 검색할 흐름 실행의 IDuser_id(문자열, 선택 사항): 흐름을 시작하는 사용자의 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 흐름이 실행되는 프로젝트의 ID
반환: 상태, 출력, 타임스탬프 및 로그를 포함한 실행 세부 정보가 포함된 응답
listSavedFlows
사용자 또는 프로젝트에 저장된 모든 흐름 목록을 검색합니다.
입력:
user_id(문자열, 선택 사항): 항목을 나열할 사용자 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 항목을 나열할 프로젝트 ID
반환: 저장된 흐름 및 해당 메타데이터 목록이 포함된 응답
listWorkbooks
모든 통합 문서와 연관된 저장된 흐름의 목록을 검색합니다.
입력:
user_id(문자열, 선택 사항): 통합 문서를 나열할 사용자 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 통합 문서를 나열할 프로젝트 ID
반환: 통합 문서 및 연관된 저장된 흐름 목록이 포함된 응답
retrieveInputSchema
특정 저장된 흐름에 대한 입력 스키마를 검색합니다.
입력:
saved_item_id(문자열): 입력 스키마를 검색할 저장된 항목의 IDuser_id(문자열, 선택 사항): 흐름을 생성한 사용자 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 흐름이 있는 프로젝트 ID
반환: 흐름에 대한 입력 매개변수 목록이 포함된 응답
uploadFile
Gumloop 플랫폼에 단일 파일을 업로드합니다.
입력:
file_name(문자열): 업로드할 파일의 이름file_content(문자열): Base64로 인코딩된 파일 내용user_id(문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 사용자 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 프로젝트 ID
반환: 성공 상태 및 파일 이름이 포함된 응답
uploadMultipleFiles
단일 요청으로 Gumloop 플랫폼에 여러 파일을 업로드합니다.
입력:
files(배열): 업로드할 파일 객체의 배열file_name(문자열): 업로드할 파일의 이름file_content(문자열): Base64로 인코딩된 파일 내용
user_id(문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 사용자 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 프로젝트 ID
반환: 성공 상태 및 업로드된 파일 이름 목록이 포함된 응답
downloadFile
Gumloop 플랫폼에서 특정 파일을 다운로드합니다.
입력:
file_name(문자열): 다운로드할 파일의 이름run_id(문자열): 파일과 연관된 흐름 실행의 IDsaved_item_id(문자열): 파일과 연관된 저장된 항목 IDuser_id(문자열, 선택 사항): 흐름 실행과 연관된 사용자 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 흐름 실행과 연관된 프로젝트 ID
반환: 요청된 파일 내용
downloadMultipleFiles
Gumloop 플랫폼에서 여러 개의 파일을 zip 아카이브로 다운로드합니다.
입력:
file_names(배열): 다운로드할 파일 이름 배열run_id(문자열): 파일과 연관된 흐름 실행의 IDuser_id(문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 사용자 IDproject_id(문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 프로젝트 IDsaved_item_id(문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 저장된 항목 ID
반환: 요청된 파일이 포함된 Zip 파일
설정
API 키
필수 기능에 액세스할 수 있는 Gumloop API 키를 만듭니다.
Gumloop 작업 공간 설정 으로 이동
새로운 API 키 생성
생성된 키를 복사하세요
Claude Desktop과 함께 사용
Claude Desktop과 함께 사용하려면 claude_desktop_config.json 에 다음을 추가하세요.
NPX 사용하기
지엑스피1
Docker 사용하기
{
"mcpServers": {
"gumloop": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GUMLOOP_API_KEY",
"gumloop-mcp-server"
],
"env": {
"GUMLOOP_API_KEY": "<YOUR_GUMLOOP_API_KEY>"
}
}
}
}예시
자동화 시작
// Start a saved automation flow
const result = await agent.callTool("startAutomation", {
user_id: "user123",
saved_item_id: "flow456",
pipeline_inputs: [
{
input_name: "search_query",
value: "AI automation trends 2025"
}
]
});실행 상태 확인
// Check the status of a running automation
const result = await agent.callTool("retrieveRunDetails", {
run_id: "run789",
user_id: "user123"
});사용 가능한 흐름 나열
// Get all saved flows for a user
const result = await agent.callTool("listSavedFlows", {
user_id: "user123"
});파일 작업
// Upload a file to be used in an automation
const result = await agent.callTool("uploadFile", {
user_id: "user123",
file_name: "data.csv",
file_content: "base64EncodedFileContent..."
});응답 형식
서버는 Gumloop API 응답을 JSON 형식으로 반환합니다. 실행 세부 정보를 가져오는 예는 다음과 같습니다.
{
"user_id": "user123",
"state": "RUNNING",
"outputs": {},
"created_ts": "2023-11-07T05:31:56Z",
"finished_ts": null,
"log": [
"Starting automation flow...",
"Processing input parameters...",
"Executing node 1: Web Scraper..."
]
}제한 사항
API 호출에는 Gumloop의 속도 제한 및 사용 할당량이 적용됩니다.
파일 업로드는 Gumloop API에서 허용하는 최대 크기로 제한됩니다.
일부 기능에는 특정 구독 등급이 필요할 수 있습니다.
서버에는 적절한 권한이 있는 유효한 Gumloop API 키가 필요합니다.
짓다
# Install dependencies
pnpm install
# Build the project
pnpm run build
# Start the server
pnpm start특허
이 MCP 서버는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.