IBM wxflows MCP Server

Model Context Protocol(MCP)과 함께 watsonx.ai Flows Engine 사용하기

다음은 wxflows을 사용하여 프로젝트를 설정하고 배포하는 단계별 튜토리얼로, 필요한 도구 설치, 앱 배포 및 로컬 실행을 포함합니다.

이 예제는 다음 요소로 구성됩니다:

• MCP TypeScript SDK (mcp 서버)
• wxflows SDK (도구)

지원되는 MCP 클라이언트 중 하나를 사용할 수 있습니다.

이 가이드는 wxflows CLI 설치, 프로젝트 초기화 및 배포, 애플리케이션을 로컬에서 실행하는 과정을 안내합니다. wxflows을 사용한 도구 호출 예제로 google_books 및 wikipedia 도구를 사용할 것입니다.

시작하기 전에

이 저장소를 클론하고 올바른 디렉토리를 엽니다:

git clone https://github.com/IBM/wxflows.git
cd examples/mcp/javascript

1단계: wxflows 설정

watsonx.ai Flows Engine을 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하기 전에:

1. 무료 계정 가입하기
2. Node.js CLI 다운로드 및 설치
3. 계정 인증하기

2단계: Flows Engine 프로젝트 배포

wxflows 디렉토리로 이동합니다:

cd wxflows

이 저장소에는 다음 값으로 이미 wxflows 프로젝트가 설정되어 있습니다:

• 프로젝트의 엔드포인트 정의 api/mcp-example.
• 책 검색 및 필드 지정을 위한 설명이 포함된 google_books 도구 가져오기 books|book.
• Wikipedia 검색 및 필드 지정을 위한 설명이 포함된 wikipedia 도구 가져오기 search|page.

다음을 실행하여 이 도구 구성을 Flows Engine 엔드포인트에 배포할 수 있습니다:

wxflows deploy

이 명령은 정의된 엔드포인트와 도구를 배포하며, 이는 애플리케이션에서 wxflows SDK에 의해 사용됩니다.

3단계: 환경 변수 설정

프로젝트의 루트 디렉토리에서 샘플 환경 파일을 복사하여 .env 파일을 생성합니다:

cp .env.sample .env

.env 파일을 편집하고 API 키 및 기타 필수 환경 변수와 같은 자격 증명을 추가합니다. 도구가 외부 서비스와 인증하고 상호 작용할 수 있도록 자격 증명이 올바른지 확인하십시오.

4단계: 애플리케이션에 종속성 설치

애플리케이션을 실행하려면 필요한 종속성을 설치해야 합니다:

npm i

이 명령은 @wxflows/sdk 패키지와 프로젝트에 지정된 모든 종속성을 포함하여 필요한 모든 패키지를 설치합니다.

5단계: MCP 서버 빌드

다음을 실행하여 서버를 빌드합니다:

npm run build

6단계: MCP 클라이언트에서 사용

마지막으로, 클라이언트에서 MCP 서버를 사용할 수 있습니다. Claude Desktop과 함께 사용하려면 서버 구성을 추가합니다:

MacOS에서: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows에서: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "wxflows-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/wxflows-server/build/index.js"],
      "env": {
        "WXFLOWS_APIKEY": "YOUR_WXFLOWS_APIKEY",
        "WXFLOWS_ENDPOINT": "YOUR_WXFLOWS_ENDPOINT"
      }
    }
  }
}

이제 Claude Desktop을 열면 wxflows-server의 도구가 나열된 것을 볼 수 있습니다. 이제 Claude Desktop을 통해 google_books 및 wikipedia 도구를 테스트할 수 있습니다.

요약

이제 google_books 및 wikipedia 도구를 사용하여 wxflows 프로젝트를 성공적으로 설정, 배포 및 실행했습니다. 이 설정은 데이터 검색을 위해 외부 도구를 활용할 수 있는 유연한 환경을 제공하여 wxflows로 앱을 더욱 구축하고 확장할 수 있게 합니다. 더 많은 도구를 추가하거나 데이터베이스, NoSQL, REST 또는 GraphQL API에서 자신만의 도구를 생성하려면 도구의 지침을 참조하십시오.

지원

질문이 있거나 피드백을 공유하고 싶다면 Discord로 문의해 주십시오. 여러분의 의견을 기다립니다!

설치

Claude Desktop과 함께 사용하려면 서버 구성을 추가합니다:

MacOS에서: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows에서: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "weather-server": {
      "command": "/path/to/weather-server/build/index.js"
    }
  }
}

디버깅

MCP 서버는 stdio를 통해 통신하므로 디버깅이 어려울 수 있습니다. 패키지 스크립트로 제공되는 MCP Inspector 사용을 권장합니다:

npm run inspector

Inspector는 브라우저에서 디버깅 도구에 액세스할 수 있는 URL을 제공합니다.