나만의 MCP 서버 만들기 (with. Smithery)

2024년 11월 25일 Anthropic이 개발한 MCP (Model Context Protocol)은 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결해주는 개방형 표준 프로토콜이다.

MCP는 AI 분야의 USB-C 포트에 비유되며, 다양한 애플리케이션과 도구, 데이터베이스, 웹 서비스 등이 MCP를 통해 하나의 표준 인터페이스로 연결 될 수 있다.

모델 컨텍스트 프로토콜의 전체 사양과 사용 방법은 여기에서 확인할 수 있다.

Takeoff. 서비스의 MCP 서버를 만들기위해 공식 SDK를 사용해도 되지만, Smithery를 사용하여 MCP 서버를 배포하고 쉽게 사용할 수 있도록 할 것이다.

Smithery

Smithery는 MCP 서버의 중앙 레지스트리 및 관리 플랫폼으로 개발자들이 다양한 AI 확장 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 지원한다.

로딩 중... smithery-home

MCP 서버 구축

Smithery Getting Started에서 타입스크립트와 Smithery CLI를 사용하여 MCP 서버를 쉽게 구축할 수 있도록 가이드를 제공하고 있으며, 이를 참고하여 MCP 서버를 구축하였다.

CLI 설치

bash

npm install -g @smithery/cli

프로젝트 초기화

bash

npm create smithery

서버 생성 src/index.ts 파일에서 서버의 기능을 구현한다

구현한 서버 기능은 다음과 같다.

최근 게시글 조회 (get_latest_posts)
최근 주간 뉴스 조회 (get_latest_weekly_news)

typescript

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";
 
// Optional: Define configuration schema to require configuration at connection time
export const configSchema = z.object({
  debug: z.boolean().default(false).describe("Enable debug logging"),
});
 
export default function createStatelessServer({
  config,
}: {
  config: z.infer<typeof configSchema>;
}) {
  const server = new McpServer({
    name: "mcp-takeoff",
    version: "1.0.0",
  });
 
  // Add a tool
  server.tool(
    "get_latest_posts",
    "Get the latest AI issue posts from the Takeoff API",
    {
    },
    async () => {
      try {
        const result = await makeTakeoffRequest("posts");
        return {
          content: [
            {
              type: "text",
              text: result ? JSON.stringify(result, null, 2) : "Failed to fetch posts"
            }
          ]
        };
      } catch (error) {
        return {
          content: [
            {
              type: "text",
              text: `Error fetching posts: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`
            }
          ],
          isError: true
        };
      }
    }
  );
 
  server.tool(
    "get_latest_weekly_news",
    "Get the latest weekly news from the Takeoff API",
    {},
    async () => {
      try {
        const result = await makeTakeoffRequest("weeklynews");
        return {
          content: [
            {
              type: "text",
              text: result ? JSON.stringify(result, null, 2) : "Failed to fetch posts"
            }
          ]
        };
      } catch (error) {
        return {
          content: [
            {
              type: "text",
              text: `Error fetching weekly news: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`
            }
          ],
          isError: true
        };
      }
    }
  );
 
  return server.server;
}
 
async function makeTakeoffRequest(endpoint: string) {
  const response = await fetch(`https://ai-takeoff.dev/api/${endpoint}`, {
    headers: {
      "User-Agent": "mcp-takeoff/1.0",
    },
  });
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to fetch ${endpoint}: ${response.statusText}`);
  }
  return response.json();
}