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YaVendió Tools

An MCP-based messaging system that allows AI systems to interact with various messaging platforms through standardized tools for sending text, images, documents, buttons, and alerts.

pumpswap-mcp

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Model Context Protocol (MCP)

## SSE 기반 MCP 클라이언트 및 서버를 위한 Gemini LLM 활용 작업 패턴 다음은 SSE(Server-Sent Events) 기반 MCP(Message Channel Protocol) 클라이언트 및 서버를 구축하고 Gemini LLM을 활용하는 작업 패턴입니다. 이 패턴은 실시간 데이터 스트리밍과 LLM의 강력한 자연어 처리 능력을 결합하여 다양한 애플리케이션을 구축하는 데 유용합니다. **1. 아키텍처 개요:** * **MCP 클라이언트:** 사용자 인터페이스(웹 브라우저, 모바일 앱 등)에서 실행되며, SSE를 통해 MCP 서버로부터 실시간 데이터를 수신합니다. * **MCP 서버:** 백엔드 서버로, Gemini LLM과 상호 작용하여 데이터를 처리하고, 처리된 결과를 SSE를 통해 MCP 클라이언트로 전송합니다. * **Gemini LLM:** Google의 최첨단 LLM으로, 텍스트 생성, 번역, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행합니다. **2. 작업 흐름:** 1. **클라이언트 요청:** MCP 클라이언트는 특정 이벤트에 대한 구독 요청을 MCP 서버로 보냅니다. (예: "새로운 뉴스 기사", "사용자 댓글", "주식 시장 변동") 2. **서버 데이터 수집:** MCP 서버는 요청된 이벤트에 대한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 데이터베이스, API, 다른 서비스 등 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 3. **LLM 처리 (선택 사항):** 수집된 데이터가 Gemini LLM의 처리가 필요한 경우, 서버는 데이터를 LLM에 전달합니다. 예를 들어, 뉴스 기사의 요약, 사용자 댓글의 감정 분석, 주식 시장 변동에 대한 예측 등을 수행할 수 있습니다. 4. **데이터 포맷팅:** 서버는 처리된 (또는 처리되지 않은) 데이터를 MCP 메시지 형식으로 포맷합니다. 이 형식은 클라이언트가 이해할 수 있도록 정의되어야 합니다. 5. **SSE 이벤트 전송:** 서버는 포맷된 데이터를 SSE 이벤트를 통해 MCP 클라이언트로 전송합니다. 각 이벤트는 이벤트 유형, 데이터, ID 등을 포함할 수 있습니다. 6. **클라이언트 데이터 처리:** MCP 클라이언트는 SSE 이벤트를 수신하고, 데이터를 파싱하여 사용자 인터페이스에 표시하거나 다른 작업을 수행합니다. **3. 기술 스택:** * **MCP 클라이언트:** * JavaScript (웹 브라우저) * Swift/Kotlin (모바일 앱) * `EventSource` API (SSE 연결) * **MCP 서버:** * Node.js (Express.js, `sse-channel` 라이브러리) * Python (Flask, `flask-sse` 라이브러리) * Go (Gin, `github.com/r3labs/sse` 라이브러리) * Gemini API (Google Cloud Vertex AI) * **데이터 포맷:** * JSON (가장 일반적) * Text (간단한 데이터) * **통신 프로토콜:** * HTTP/2 (SSE는 HTTP 기반) **4. 코드 예시 (Node.js 서버):** ```javascript const express = require('express'); const { Server } = require('sse-channel'); const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai'); const app = express(); const port = 3000; // Gemini API 설정 const vertexAI = new VertexAI({ project: 'YOUR_PROJECT_ID', location: 'YOUR_LOCATION' }); const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-pro' }); // SSE 채널 생성 const channel = new Server(); app.get('/events', channel.middleware); // 데이터 생성 및 전송 (예시) setInterval(async () => { // 데이터 수집 (예: API 호출) const data = { message: `현재 시간: ${new Date().toLocaleTimeString()}` }; // Gemini LLM 처리 (예: 데이터 요약) try { const prompt = `다음 데이터를 요약해주세요: ${JSON.stringify(data)}`; const result = await model.generateContent(prompt); const summary = result.response.candidates[0].content.parts[0].text; data.summary = summary; } catch (error) { console.error("Gemini API 오류:", error); data.summary = "요약 실패"; } // SSE 이벤트 전송 channel.publish({ data: JSON.stringify(data), event: 'message', }); }, 5000); app.listen(port, () => { console.log(`서버가 ${port} 포트에서 실행 중입니다.`); }); ``` **5. 고려 사항:** * **에러 처리:** 클라이언트와 서버 모두에서 에러를 적절하게 처리해야 합니다. SSE 연결 끊김, Gemini API 오류 등을 고려해야 합니다. * **보안:** SSE 연결은 HTTPS를 통해 암호화해야 합니다. 또한, Gemini API 키를 안전하게 관리해야 합니다. * **확장성:** 많은 클라이언트를 지원하기 위해 서버의 확장성을 고려해야 합니다. 로드 밸런싱, 캐싱 등을 활용할 수 있습니다. * **비용:** Gemini API 사용량에 따라 비용이 발생할 수 있습니다. 사용량을 모니터링하고 최적화해야 합니다. * **데이터 형식:** 클라이언트와 서버 간에 데이터 형식을 명확하게 정의해야 합니다. * **재연결:** 클라이언트가 연결이 끊어졌을 때 자동으로 재연결을 시도하도록 구현해야 합니다. **6. 활용 사례:** * **실시간 뉴스 피드:** 새로운 뉴스 기사를 실시간으로 클라이언트에 전송하고, Gemini LLM을 사용하여 기사를 요약하거나 관련 기사를 추천합니다. * **실시간 채팅 애플리케이션:** 사용자 메시지를 실시간으로 클라이언트에 전송하고, Gemini LLM을 사용하여 메시지의 감정을 분석하거나 스팸 메시지를 필터링합니다. * **실시간 주식 시장 데이터:** 주식 시장 데이터를 실시간으로 클라이언트에 전송하고, Gemini LLM을 사용하여 시장 변동에 대한 예측을 제공합니다. * **실시간 고객 지원:** 고객 문의를 실시간으로 상담원에게 전달하고, Gemini LLM을 사용하여 문의에 대한 답변을 제안합니다. **결론:** SSE 기반 MCP 클라이언트 및 서버와 Gemini LLM을 결합하면 실시간 데이터 스트리밍과 강력한 자연어 처리 기능을 활용하여 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 작업 패턴은 개발자가 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 위에 제시된 코드 예시는 시작점을 제공하며, 실제 구현은 특정 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.

FreeCrawl MCP Server

Enables web scraping and document processing with JavaScript execution, anti-detection measures, batch processing, and structured data extraction. Supports multiple formats including markdown, HTML, screenshots, and handles PDFs with OCR capabilities.

Accessibility MCP Server

Provides comprehensive accessibility auditing tools for websites using axe-core, Lighthouse CLI, and WAVE API. Returns deterministic, WCAG-mapped results with selectors and DOM context for remediation.

medwriter-mcp

Medical Writer's AI Toolkit — 33 expert prompts for pharma medical writing as MCP tools

thermal-mcp-server

A physics engine for liquid-cooled GPU systems, exposed as an AI-callable MCP server. Enables thermal analysis, coolant comparison, flow optimization, and rack-level sizing via natural language queries.

vSphere MCP Server

Enables AI agents to manage VMware vSphere virtual infrastructure through comprehensive operations including VM power control, snapshot management, resource monitoring, performance analytics, and bulk operations with built-in safety confirmations for destructive actions.

MANIT ERP MCP Server

Simple MCP server that exposes a tool to fetch student result/CGPA data from MANIT ERP APIs.

negative-results-mcp

Negative results intelligence for drug discovery: inactive compounds, failed selectivity panels, terminated clinical trials, failed CRISPR screens, antibody developability failures, and more — each result carrying full provenance (source database, DOI/PMID, license)

Interactive Feedback MCP

A Model Context Protocol server that enables AI assistants to request user feedback at critical points during interactions, improving communication and reducing unnecessary tool calls.

Garmin Connect MCP Server

Connects Garmin Connect data to MCP-compatible clients, providing access to fitness activities, health metrics, and training plans. It supports advanced features like headless 2FA and automated MFA retrieval to enable seamless health data interaction through natural language.

odigo-elastic-s2l-mcp

Connects LLMs to Elasticsearch with a Semantic-to-Lexical layer that translates technical field names into business knowledge, enabling autonomous querying without hardcoded domain logic.

MySQL MCP Server

Enables secure interaction with MySQL databases through listing tables, reading data, and executing SQL queries with proper error handling and controlled access.

MCP Databases Server

Enables LLMs and agents to interact with relational databases (SQL Server, MySQL, PostgreSQL) through MCP tools. Supports executing queries, inserting records, listing tables, and exposing database schemas with secure credential management.

Feishu Integration Server

AI 기반 코딩 도구 (예: Cursor, Windsurf, Cline)가 Model Context Protocol 구현을 기반으로 Feishu (Lark) 문서에 접근할 수 있도록 지원합니다.

agriculture-mcp-server

MCP server for agriculture and farming data. 8 tools: soil conditions (temperature, moisture), crop weather forecasts, historical climate data (NASA POWER, since 1981), global agriculture statistics (World Bank, 20+ indicators), and food product database (Open Food Facts, 3M+ products). All APIs free, no keys required.

Gold Standard Apology MCP

Provides guidelines for writing proper apologies based on the situation, relationship, and severity. Returns structured prompts that help LLMs generate sincere and appropriate apology letters in Korean.

Supabase MCP Server

Connects AI assistants to Supabase projects, enabling them to manage tables, query data, deploy Edge Functions, handle migrations, and access project resources through natural language commands.

@margint-ai/mcp

Enables querying Margint per-customer AI margins and costs from MCP clients. Provides tools to list customers, drill into costs, check budgets, and view workspace-wide cost breakdowns.

jpzip MCP server

Enables to look up Japanese postal codes, convert zipcodes to addresses, search addresses by query, and list cities in a prefecture using the jpzip dataset.

JSON MCP Boilerplate

A starter template for building MCP (Model Context Protocol) servers with TypeScript support. Provides a clean foundation with example tools, resources, and prompts for creating custom integrations with Claude, Cursor, or other MCP-compatible AI assistants.

Attio MCP Server

Enables AI assistants to interact with Attio CRM through natural language, providing complete access to companies, people, deals, tasks, lists, notes, and records with advanced search, batch operations, and relationship management.

cisco-secure-access-mcp

A community MCP server for Cisco Secure Access that exposes the Secure Access REST API to AI clients as a curated catalog of tools for Admin, Deployments, Investigate, Policies, and Reports.

MCP-openproject

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Puch AI MCP Starter

A starter template for creating MCP servers compatible with Puch AI, featuring built-in tools for job searching and analysis, plus basic image processing capabilities. Includes authentication and deployment guidance for extending Puch AI with custom tools.

Time Tools MCP Server

A Model Context Protocol server for time manipulation tasks, enabling AI models to get the current date/time and calculate duration between timestamps.

Inspectra

Enables hybrid code audits using MCP tools across 12 domains, producing structured, scored, and actionable code quality reports.

Jupyter MCP Server

JupyterLab 환경 내에서 코드 실행 및 마크다운 삽입을 지원하며, 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 Jupyter 노트북과의 상호 작용을 가능하게 합니다.

MCP Weather & Files AI Server

An advanced Model Context Protocol server that integrates real-time weather data, local file system navigation, and geographic information with AI-powered analysis tools. It enables users to perform complex data evaluations and manage files while accessing live climatic and demographic data through compatible MCP clients.