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Servidor MCP do Supabase

Servidor MCP do Supabase com funcionalidades de consulta e inserção de dados

Eka MCP Server

에카 MCP 서버

@enemyrr/mcp-mysql-server

거울

MCP Actions Adapter

A simple adapter to convert a MCP server to a GPT actions compatible API

worker17

An MCP server to monitor workers productivity and fire them as needed.

xtrace-mcp

Alpaca MCP Server

거울

Playcanvas_editor Mcp Server

거울

mcp-tools-cli

command-line client for interacting with Model Context Protocol (MCP) servers.

IACR Cryptology ePrint Archive MCP Server

거울

Weather App

## 날씨 데이터용 예제 MCP 서버 구현 (테스트 및 프리커밋 설정 포함) 다음은 날씨 데이터를 제공하는 예제 MCP (Minimal Control Protocol) 서버 구현과 함께 테스트 및 프리커밋 설정에 대한 설명입니다. Python과 `fastapi`를 사용하여 구현하고, 테스트는 `pytest`를 사용하며, 프리커밋은 `pre-commit`을 사용합니다. **1. 프로젝트 구조:** ``` weather_mcp/ ├── app/ │ ├── __init__.py │ ├── main.py # FastAPI 애플리케이션 │ ├── models.py # 데이터 모델 │ └── weather_service.py # 날씨 데이터 로직 ├── tests/ │ ├── __init__.py │ └── test_main.py # FastAPI 엔드포인트 테스트 ├── .pre-commit-config.yaml # 프리커밋 설정 ├── requirements.txt # 의존성 목록 └── README.md ``` **2. `requirements.txt`:** ``` fastapi uvicorn[standard] pydantic pytest requests pre-commit flake8 black isort ``` **3. `app/models.py`:** ```python from pydantic import BaseModel class WeatherData(BaseModel): city: str temperature: float humidity: int description: str ``` **4. `app/weather_service.py`:** ```python import requests class WeatherService: def __init__(self, api_key: str): self.api_key = api_key self.base_url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather" # 예시 API def get_weather(self, city: str) -> dict: """ OpenWeatherMap API에서 날씨 데이터를 가져옵니다. """ url = f"{self.base_url}?q={city}&appid={self.api_key}&units=metric" response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 에러 발생 시 예외 처리 return response.json() def parse_weather_data(self, data: dict) -> dict: """ API 응답에서 필요한 데이터만 추출합니다. """ return { "city": data["name"], "temperature": data["main"]["temp"], "humidity": data["main"]["humidity"], "description": data["weather"][0]["description"], } ``` **5. `app/main.py`:** ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends from app.models import WeatherData from app.weather_service import WeatherService from typing import Annotated app = FastAPI() # API 키는 환경 변수에서 가져오는 것이 좋습니다. API_KEY = "YOUR_OPENWEATHERMAP_API_KEY" # 실제 API 키로 변경 weather_service = WeatherService(API_KEY) def get_weather_service(): return weather_service @app.get("/weather/{city}", response_model=WeatherData) async def get_weather_endpoint(city: str, weather_service: Annotated[WeatherService, Depends(get_weather_service)]): """ 특정 도시의 날씨 정보를 반환합니다. """ try: weather_data = weather_service.get_weather(city) parsed_data = weather_service.parse_weather_data(weather_data) return WeatherData(**parsed_data) except requests.exceptions.HTTPError as e: raise HTTPException(status_code=e.response.status_code, detail=str(e)) except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.get("/health") async def health_check(): """ 서버 상태를 확인합니다. """ return {"status": "ok"} ``` **6. `tests/test_main.py`:** ```python from fastapi.testclient import TestClient from app.main import app from unittest.mock import patch client = TestClient(app) @patch("app.weather_service.WeatherService.get_weather") def test_get_weather_endpoint(mock_get_weather): """ /weather/{city} 엔드포인트 테스트 """ mock_get_weather.return_value = { "name": "Seoul", "main": {"temp": 25.0, "humidity": 70}, "weather": [{"description": "clear sky"}], } response = client.get("/weather/Seoul") assert response.status_code == 200 data = response.json() assert data["city"] == "Seoul" assert data["temperature"] == 25.0 assert data["humidity"] == 70 assert data["description"] == "clear sky" def test_health_check(): """ /health 엔드포인트 테스트 """ response = client.get("/health") assert response.status_code == 200 assert response.json() == {"status": "ok"} ``` **7. `.pre-commit-config.yaml`:** ```yaml repos: - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks rev: v4.5.0 hooks: - id: trailing-whitespace - id: end-of-file-fixer - id: check-yaml - id: check-added-large-files - repo: https://github.com/psf/black rev: 24.2.0 hooks: - id: black - repo: https://github.com/PyCQA/flake8 rev: 7.0.0 hooks: - id: flake8 - repo: https://github.com/PyCQA/isort rev: 5.13.2 hooks: - id: isort args: ["--profile", "black"] ``` **설명:** * **`app/models.py`**: 날씨 데이터를 표현하는 Pydantic 모델을 정의합니다. * **`app/weather_service.py`**: OpenWeatherMap API를 사용하여 날씨 데이터를 가져오고 파싱하는 로직을 포함합니다. **주의:** `YOUR_OPENWEATHERMAP_API_KEY`를 실제 API 키로 바꿔야 합니다. API 키는 환경 변수에 저장하는 것이 좋습니다. * **`app/main.py`**: FastAPI 애플리케이션을 정의하고, 날씨 데이터를 제공하는 엔드포인트를 구현합니다. `Depends`를 사용하여 `WeatherService` 인스턴스를 엔드포인트에 주입합니다. * **`tests/test_main.py`**: FastAPI 엔드포인트를 테스트합니다. `unittest.mock.patch`를 사용하여 외부 API 호출을 모의(mock)합니다. * **`.pre-commit-config.yaml`**: 프리커밋 설정을 정의합니다. `trailing-whitespace`, `end-of-file-fixer`, `check-yaml`, `check-added-large-files`, `black`, `flake8`, `isort` 등의 훅을 사용하여 코드 스타일과 품질을 유지합니다. **사용 방법:** 1. **의존성 설치:** `pip install -r requirements.txt` 2. **프리커밋 설치:** `pre-commit install` 3. **테스트 실행:** `pytest` 4. **서버 실행:** `uvicorn app.main:app --reload` **추가 고려 사항:** * **환경 변수:** API 키와 같은 민감한 정보는 환경 변수에 저장하고, `os.environ.get()`을 사용하여 가져오는 것이 좋습니다. * **로깅:** 애플리케이션에 로깅을 추가하여 디버깅 및 모니터링을 용이하게 할 수 있습니다. * **에러 처리:** 더 자세한 에러 처리 및 로깅을 구현하여 애플리케이션의 안정성을 높일 수 있습니다. * **API Rate Limiting:** OpenWeatherMap과 같은 API는 rate limiting을 적용하므로, 이를 고려하여 코드를 작성해야 합니다. * **캐싱:** 자주 요청되는 데이터에 대해 캐싱을 구현하여 API 호출 횟수를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. * **Docker:** Docker를 사용하여 애플리케이션을 컨테이너화하면 배포가 더 쉬워집니다. 이 예제는 기본적인 MCP 서버 구현을 보여주며, 실제 사용 사례에 맞게 기능을 확장하고 개선할 수 있습니다. 특히, API 키 관리, 에러 처리, 로깅, 캐싱 등은 실제 운영 환경에서 중요한 고려 사항입니다.

Atlassian Jira MCP Server

Atlassian Jira용 Node.js/TypeScript MCP 서버입니다. AI 시스템(LLM)에 프로젝트 목록/가져오기, 이슈 검색/가져오기(JQL/ID 사용), 개발 정보 보기(커밋, PR) 도구를 제공합니다. AI 기능을 Jira 프로젝트 관리 및 이슈 추적 워크플로우에 직접 연결합니다.

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