MCP Store Greeting Server

MCP Store Greeting Server

Provides personalized store greetings combined with real-time weather information based on store location. Includes an admin web interface for managing stores with address autocomplete and map-based location selection.

Category
Visit Server

README

MCP Store Greeting 서버

업체 환영 인사 + 날씨 정보를 제공하는 MCP 서버 및 관리자 웹

프로젝트 구조

.
├── mcp-server/          # MCP 서버 (Fastify)
├── admin-web/           # 관리자 웹 (React + Vite)
├── supabase/            # DB 스키마
└── README.md

설정

1. Supabase 설정

  1. Supabase 프로젝트 생성
  2. 테이블 생성 (중요!):
    • Supabase 대시보드 → SQL Editor 메뉴
    • New Query 클릭
    • supabase/schema.sql 파일의 내용을 복사하여 붙여넣기
    • Run 버튼 클릭하여 실행
    • 성공 메시지 확인
    • Table Editor에서 stores 테이블이 생성되었는지 확인
  3. 이메일 확인 비활성화 (개발 환경 권장):
    • Supabase 대시보드 → Authentication → Settings
    • "Enable email confirmations" 체크 해제
    • 또는 "Confirm email"을 "Off"로 설정
  4. 환경 변수 설정:
    • mcp-server/.env: SUPABASE_URL, SUPABASE_SERVICE_KEY
    • admin-web/.env: VITE_SUPABASE_URL, VITE_SUPABASE_ANON_KEY

자세한 설정 방법은 SUPABASE_SETUP.md 파일 참조

2. 날씨 API 키

  • OpenWeather API 키 발급: https://openweathermap.org/api
  • mcp-server/.envWEATHER_API_KEY 설정

3. 카카오 지도 API 키

  • 카카오 개발자 콘솔에서 앱 키 발급
  • admin-web/index.htmlYOUR_KAKAO_APP_KEY 교체

배포 (Render.com)

1. Render.com에 배포하기

사전 준비

  1. Render.com 계정 생성
  2. GitHub 저장소에 프로젝트 푸시 (또는 Render.com에서 직접 연결)

배포 단계

방법 1: render.yaml 사용 (권장)

  1. GitHub 저장소에 render.yaml 파일이 이미 포함되어 있음
  2. Render.com 대시보드 → New +Blueprint
  3. GitHub 저장소 선택
  4. Render가 자동으로 render.yaml 설정을 읽어옴
  5. 환경 변수 설정:
    • SUPABASE_URL: Supabase 프로젝트 URL
    • SUPABASE_SERVICE_KEY: Supabase Service Role Key
    • WEATHER_API_KEY: OpenWeather API 키
  6. Apply 클릭하여 배포 시작

방법 2: 수동 설정

  1. Render.com 대시보드 → New +Web Service
  2. GitHub 저장소 연결
  3. 설정:
    • Name: mcp-server
    • Environment: Node
    • Build Command: cd mcp-server && npm install
    • Start Command: cd mcp-server && npm start
    • Plan: Free (또는 원하는 플랜)
  4. 환경 변수 추가:
    • NODE_ENV: production
    • PORT: 10000 (Render.com이 자동 설정하지만 명시적으로 설정 가능)
    • SUPABASE_URL: Supabase 프로젝트 URL
    • SUPABASE_SERVICE_KEY: Supabase Service Role Key
    • WEATHER_API_KEY: OpenWeather API 키
  5. Create Web Service 클릭

배포 후 확인

  • 배포 완료 후 Render.com이 자동으로 HTTPS URL 제공 (예: https://mcp-server.onrender.com)
  • Health Check: https://your-app.onrender.com/health

로컬 개발 환경 실행

의존성 설치

npm run install:all

MCP 서버 실행

npm run dev:mcp
# 또는
cd mcp-server && npm run dev

관리자 웹 실행

npm run dev:admin
# 또는
cd admin-web && npm run dev

MCP Tool 사용

엔드포인트

POST /rpc/greet_store

요청

{
  "store_name": "A업체"
}

응답

{
  "greeting": "반갑습니다, 고객님! A업체입니다.",
  "weather_summary": "A업체(서울시 강남구)는 지금 현재 구름 많음, 23°C"
}

테스트 방법

Render.com 배포 서버 테스트

배포된 서버 URL을 사용하여 테스트 (예: https://mcp-server.onrender.com)

1. Health Check (서버 상태 확인)

curl https://your-app.onrender.com/health

2. greet_store 엔드포인트 테스트

방법 1: curl 사용

curl -X POST https://your-app.onrender.com/rpc/greet_store \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"store_name": "테스트업체"}'

방법 2: 테스트 스크립트 사용

# Node.js 버전
node test-mcp-server.js https://your-app.onrender.com 테스트업체

# Bash 버전 (Linux/Mac/Git Bash)
bash test-mcp-server.sh https://your-app.onrender.com 테스트업체

방법 3: 브라우저에서 Health Check 브라우저에서 https://your-app.onrender.com/health 접속하여 {"status":"ok"} 응답 확인

방법 4: Postman/Insomnia 사용

  • Method: POST
  • URL: https://your-app.onrender.com/rpc/greet_store
  • Headers: Content-Type: application/json
  • Body (JSON):
{
  "store_name": "등록한업체명"
}

로컬 개발 서버 테스트

로컬에서 실행 중인 경우 http://localhost:3000 사용

3. 예상 응답 예시

{
  "greeting": "반갑습니다, 고객님! 테스트업체입니다.",
  "weather_summary": "테스트업체(서울시 강남구)는 지금 현재 맑음, 25°C"
}

관리자 웹

  • 로컬: http://localhost:5173
  • Supabase Auth로 로그인
  • 업체 등록 시 주소 자동완성 및 지도에서 위치 선택
  • 저장 시 lat/lng 자동 계산 및 저장

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured