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Debugg AI MCP

Debugg AI MCP

AI Agent with MCP

알겠습니다. Playground에서 첫 MCP (Model Context Protocol) 서버를 만드는 것을 도와드리겠습니다. MCP 서버를 만드는 것은 다소 복잡할 수 있으며, Playground 환경의 제약 사항을 고려해야 합니다. 일반적으로 MCP 서버는 네트워크 연결을 통해 통신해야 하지만, Playground는 외부 네트워크 연결을 직접적으로 지원하지 않을 수 있습니다. 따라서, Playground 내에서 MCP 서버를 시뮬레이션하거나, 로컬 환경에서 실제 서버를 구축하고 Playground에서 클라이언트를 통해 테스트하는 방법을 고려할 수 있습니다. **1. Playground 내에서 MCP 서버 시뮬레이션 (제한적):** Playground 내에서 간단한 MCP 서버를 시뮬레이션하는 것은 가능하지만, 실제 네트워크 통신은 불가능합니다. 이 방법은 MCP의 기본 개념을 이해하고 간단한 테스트를 수행하는 데 유용합니다. ```swift // 간단한 MCP 서버 시뮬레이션 import Foundation // 가상의 모델 컨텍스트 데이터 let modelContextData = [ "model_name": "MyAwesomeModel", "version": "1.0", "author": "Your Name" ] // 가상의 MCP 요청 처리 함수 func handleMCPRequest(request: String) -> [String: Any]? { // 요청을 분석하고 적절한 응답을 반환 if request == "get_model_context" { return modelContextData } else { return nil // 알 수 없는 요청 } } // 가상의 클라이언트 요청 let clientRequest = "get_model_context" // 요청 처리 및 응답 출력 if let response = handleMCPRequest(request: clientRequest) { print("MCP 응답: \(response)") } else { print("알 수 없는 MCP 요청") } ``` **설명:** * `modelContextData`: 모델 컨텍스트 데이터를 저장하는 딕셔너리입니다. 실제 MCP 서버에서는 이 데이터가 모델에 대한 정보를 담고 있습니다. * `handleMCPRequest`: 클라이언트로부터의 요청을 처리하는 함수입니다. 이 예제에서는 "get\_model\_context" 요청만 처리하며, 모델 컨텍스트 데이터를 반환합니다. * `clientRequest`: 클라이언트가 서버에 보내는 요청입니다. * 위 코드는 실제 네트워크 통신을 사용하지 않고, Playground 내에서 가상의 요청과 응답을 처리합니다. **2. 로컬 환경에서 실제 MCP 서버 구축 및 Playground에서 클라이언트 테스트:** 이 방법은 실제 MCP 서버를 구축하고 Playground에서 클라이언트를 통해 테스트하는 방법입니다. **2.1. 로컬 환경에 MCP 서버 구축:** * Python, Node.js, Go 등 다양한 언어를 사용하여 MCP 서버를 구축할 수 있습니다. * MCP 프로토콜을 구현하고, 모델 컨텍스트 데이터를 제공하는 API를 개발해야 합니다. * 예를 들어, Python Flask 프레임워크를 사용하여 간단한 MCP 서버를 구축할 수 있습니다. **2.2. Playground에서 클라이언트 코드 작성:** * Playground에서 `URLSession`을 사용하여 로컬 MCP 서버에 요청을 보내고 응답을 받을 수 있습니다. * Playground에서 네트워크 요청을 보내려면, `Info.plist` 파일에 `App Transport Security Settings`를 추가하고 `Allow Arbitrary Loads`를 `YES`로 설정해야 합니다. (보안상의 이유로 권장하지 않으며, 개발/테스트 환경에서만 사용해야 합니다.) ```swift // Playground에서 MCP 클라이언트 코드 import Foundation // MCP 서버 주소 (로컬 환경) let mcpServerURL = URL(string: "http://localhost:5000/get_model_context")! // 예시 주소 // URLSession을 사용하여 서버에 요청 let task = URLSession.shared.dataTask(with: mcpServerURL) { (data, response, error) in if let error = error { print("에러: \(error)") return } guard let data = data else { print("데이터 없음") return } do { // JSON 데이터 파싱 if let json = try JSONSerialization.jsonObject(with: data, options: []) as? [String: Any] { print("MCP 응답: \(json)") } else { print("JSON 파싱 실패") } } catch { print("JSON 에러: \(error)") } } task.resume() ``` **설명:** * `mcpServerURL`: 로컬 환경에서 실행 중인 MCP 서버의 주소입니다. * `URLSession`: 네트워크 요청을 보내는 데 사용되는 클래스입니다. * `dataTask`: 서버로부터 데이터를 가져오는 데 사용되는 메서드입니다. * 위 코드는 서버로부터 받은 JSON 데이터를 파싱하여 출력합니다. **주의 사항:** * Playground에서 네트워크 요청을 보내려면, `Info.plist` 파일에 `App Transport Security Settings`를 추가하고 `Allow Arbitrary Loads`를 `YES`로 설정해야 합니다. (보안상의 이유로 권장하지 않으며, 개발/테스트 환경에서만 사용해야 합니다.) * 로컬 MCP 서버의 주소를 정확하게 설정해야 합니다. * MCP 서버가 실행 중인지 확인해야 합니다. **결론:** Playground에서 MCP 서버를 직접적으로 구축하는 것은 제한적이지만, 시뮬레이션을 통해 기본 개념을 이해하거나, 로컬 환경에서 실제 서버를 구축하고 Playground에서 클라이언트를 통해 테스트하는 방법을 사용할 수 있습니다. 어떤 방법을 선택하든, MCP 프로토콜에 대한 이해와 네트워크 프로그래밍 경험이 필요합니다. 더 자세한 정보나 특정 요구 사항이 있다면 알려주세요.

Figma i18n MCP Server

Extracts text nodes from Figma designs and organizes them into structured JSON for internationalization workflows. It enables users to pull content from specific frames or entire files to automatically generate translation keys.

protonmail-mcp

Enables AI clients to interact with ProtonMail accounts through the Proton Bridge using SMTP and IMAP protocols. Provides email management capabilities via secure local bridge connections.

Link Scan MCP Server

Automatically scans and summarizes video links (YouTube, Instagram Reels) and text links (blogs, articles) using AI-powered transcription and summarization. Provides concise 3-sentence summaries without requiring API keys.

MCP Director

An intelligent orchestration server that routes user requests to appropriate specialized MCP servers and manages complex workflows.

Fetch MCP Server

간단한 API 호출을 통해 다양한 형식(HTML, JSON, 일반 텍스트, Markdown)의 웹 콘텐츠를 가져오고 변환하는 기능을 제공합니다.

inked

inked

Logic-Thinking MCP Server

Enables formal logical reasoning, mathematical problem-solving, and proof construction across 11 logic systems including propositional, predicate, modal, fuzzy, and probabilistic logic. Integrates external solvers (Z3, ProbLog, Clingo) for advanced reasoning, with support for proof storage, argument scoring, and cross-system translation.

Accela MCP

A Model Context Protocol server that wraps the Accela Construct API as a curated, capability-grouped tool set for Accela Civic Platform, safe by default with read-only access.

Cursor Auto-Review MCP Server

An MCP server that automates code reviews through linting, testing, and git diff analysis. It also generates conventional commit messages and detailed pull request descriptions based on file changes and code patterns.

Postman MCP Generator

Generates MCP servers from Postman API collections, automatically converting selected API requests into MCP-compatible tools that can be used with Claude Desktop and other MCP clients.

Basic MCP

A simple MCP server built with FastMCP for experimentation and learning purposes. Includes basic web tools like article fetching and serves as a human-readable template for building custom MCP servers.

MCP Fullstack Application

A complete fullstack application that demonstrates Model Context Protocol integration for AI assistants to securely connect to external data sources and tools, providing task management functionality with a Convex backend and Remix frontend.

Limitless MCP Server

An MCP server that connects Limitless Pendant wearable data to AI tools like Claude and Windsurf, allowing AI assistants to interact with your personal Lifelog recordings through structured tools and searches.

Math-Physics-ML MCP System

Provides GPU-accelerated scientific computing capabilities including symbolic mathematics, quantum wave mechanics simulations, molecular dynamics, and neural network training through four specialized MCP servers.

Tinderbox MCP Server

지식 관리 도구 Tinderbox와 상호 작용하기 위한 MCP 서버.

better-godot-mcp

18 composite tools for structured Godot 4.x interaction: scenes, nodes, GDScript, shaders, animation, tilemap, physics, and more.

FakeStore MCP

A Model Context Protocol server that enables AI assistants to interact with a complete e-commerce application, providing authentication, product browsing, and shopping cart management through standardized MCP tools.

LetsFG

Agent-native travel search. 5 second flights & hotels $50 cheaper. Free forever for the first 1000 Stargazers.

File Convert MCP Server

File Convert MCP Server

GitHub PR Analysis MCP Server

Enables the analysis of GitHub Pull Requests to extract metadata, commits, and code changes for structured AI insights. It also supports the optional creation of Notion pages to store and organize the resulting analysis.

lastminutedeals-api

Real-time last-minute tour and activity booking across 18 suppliers in 15 countries via the OCTO open standard. Search available slots, create Stripe checkout sessions, and check booking status.

Paylocity MCP Server

Connects Claude Desktop to the Paylocity API to manage employee records, pay statements, and company headcount data through natural language. It includes automated data protection that redacts sensitive information like SSNs and bank account numbers before reaching the model.

Xiaohongshu (XHS) Creator Toolkit

An automation toolkit that enables AI-driven content publishing and creator data analysis for Xiaohongshu via the MCP protocol. It supports automated posting of image and video notes, cookie management, and performance metric tracking through natural language conversations.

PDF Reader MCP Server (@shtse8/pdf-reader-mcp)

Node.js/TypeScript로 구축된 MCP 서버로, AI 에이전트가 PDF 파일(로컬 또는 URL)을 안전하게 읽고 텍스트, 메타데이터 또는 페이지 수를 추출할 수 있습니다. pdf-parse를 사용합니다.

GitLab MCP Server

Enables AI assistants to interact with GitLab projects through natural language, allowing users to query merge requests, view code reviews, check test results and pipelines, and respond to discussions directly from chat.

MySQL MCP Server

A Model Context Protocol server that provides secure, multi-database MySQL access with configurable security levels, enabling SQL queries across multiple databases directly from VS Code.

Axiom MCP Server

Axiom을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버 구현으로, AI 에이전트가 Axiom 처리 언어(APL)를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있도록 합니다.

GitHub MCP Bridge

A Model Context Protocol server that enables AI agents to securely access and interact with GitHub Enterprise data, providing access to enterprise users, organizations, emails, and license information.