Plugged.in MCP Server

공식

여러 MCP 서버를 하나의 MCP로 결합하는 종합 프록시입니다. 서버 간 도구, 프롬프트, 리소스 및 템플릿의 검색 및 관리를 제공하며, MCP 서버 구축 시 디버깅을 위한 플레이그라운드도 포함합니다.

문서

plugged.in MCP 허브 — 프록시 · 지식 · 메모리 · 도구

AI 데이터 교환의 교차로

AI에 지식, 메모리, 도구를 제공하는 통합 MCP 허브 — 단순한 프록시가 아닙니다. 단일 연결로 모든 MCP 서버를 관리하고 테스트하는 동시에, 클라이언트 전반에서 문서 인식 및 메모리 강화 워크플로우를 지원합니다.

📋 개요

plugged.in MCP 프록시 서버는 여러 MCP(Model Context Protocol) 서버를 하나의 통합 인터페이스로 집계하는 강력한 미들웨어입니다. plugged.in 앱에서 도구, 프롬프트, 리소스 구성을 가져와 적절한 기본 MCP 서버로 요청을 지능적으로 라우팅합니다.

이 프록시는 모든 MCP 클라이언트(Claude, Cline, Cursor 등)와의 원활한 통합을 지원하며, plugged.in 생태계를 통해 고급 관리 기능을 제공합니다.

허브 핵심 요소: 지식 · 메모리 · 도구 · 프록시

지식 (RAG v2 / AI 문서 교환)
통합된 저작자 표시 인식 문서 검색으로 모델 출력을 검색하고 기반을 다집니다. MCP 서버는 버전 관리, 공개 범위 제어, 모델 저작자 표시를 통해 라이브러리에서 문서를 생성하고 관리할 수 있습니다. 내장된 RAG를 사용하여 연결된 모든 소스에서 검색하고 관련 스니펫과 메타데이터를 반환합니다.

메모리 (영구 AI 메모리)
세션 간에도 유지되는 장기 워크스페이스/프로필 범위의 메모리입니다. 허브는 plugged.in 앱의 영구 메모리와 통합되어 에이전트 작업과 인사이트를 작업 간에 저장하고 불러올 수 있습니다. 내장 메모리 도구는 동일한 인증 모델 하에 낮은 마찰의 get/put/search 패턴을 노출하도록 로드맵에 있습니다.

도구
내장 기능을 다운스트림 MCP 서버(STDIO, SSE, 스트리밍 가능 HTTP)와 집계합니다. 도구 검색은 캐시되며 필요 시 새로 고칠 수 있습니다. 허브 수준 검색은 모든 MCP 클라이언트에 통합 카탈로그를 반환합니다. 허브는 도구, 리소스, 리소스 템플릿, 프롬프트를 지원합니다.

프록시
모든 클라이언트를 위한 하나의 연결. STDIO(기본값) 또는 선택적 API 인증 및 상태 비저장 모드를 갖춘 스트리밍 가능 HTTP로 실행합니다. Claude Desktop, Cline, Cursor, MCP Inspector 등과 함께 작동하며, 정책과 원격 측정을 중앙 집중화하면서 기존 클라이언트 구성을 유지합니다.

⭐ 이 프로젝트가 유용하다고 생각되면 GitHub에서 별표를 눌러 주세요! 더 많은 개발자에게 도달하고 지속적인 개선에 동기부여가 됩니다.

✨ 주요 기능

🚀 핵심 기능

내장 AI 플레이그라운드: 클라이언트 설정 없이 Claude, Gemini, OpenAI, xAI로 MCP를 즉시 테스트
범용 MCP 호환성: Claude Desktop, Cline, Cursor 등 모든 MCP 클라이언트와 작동
다중 서버 지원: STDIO, SSE, 스트리밍 가능 HTTP MCP 서버에 연결
이중 전송 모드: 프록시를 STDIO(기본값) 또는 스트리밍 가능 HTTP 서버로 실행
통합 문서 검색: 내장 RAG 기능으로 연결된 모든 서버에서 검색
AI 문서 교환 (RAG v2): MCP 서버가 전체 저작자 표시와 함께 라이브러리에서 문서를 생성 및 관리
모든 모델의 알림: 선택적 이메일 전송으로 실시간 알림 수신
다중 워크스페이스 계층: 한 번의 클릭으로 다양한 MCP 구성 세트 간 전환
API 기반 프록시: 직접 검색 대신 plugged.in 앱 API에서 기능을 가져옴
완전한 MCP 지원: 도구, 리소스, 리소스 템플릿, 프롬프트 처리
사용자 지정 지침: MCP 프롬프트로 형식화된 서버별 지침 지원

🎯 v1.5.0의 새로운 기능 (RAG v2 - AI 문서 교환)

AI 문서 생성: 이제 MCP 서버가 라이브러리에 직접 문서를 생성할 수 있습니다
- 전체 모델 저작자 추적 (어떤 AI가 문서를 생성/업데이트했는지)
- 변경 추적이 포함된 버전 기록
- SHA-256 해싱을 통한 콘텐츠 중복 제거
- MD, TXT, JSON, HTML, PDF 등 다양한 형식 지원
고급 문서 검색: AI 필터링으로 강화된 RAG 쿼리
- AI 모델, 제공자, 날짜 범위, 태그, 소스 유형별 필터링
- 관련성 점수가 포함된 시맨틱 검색
- 키워드 강조 표시가 포함된 자동 스니펫 생성
- 필터링 지원: ai_generated, upload, 또는 api 소스
MCP를 통한 문서 관리:
- 문서 공개 범위 설정: 비공개, 워크스페이스, 또는 공개
- 문서 버전에 대한 부모-자식 관계
- 프로젝트 기반 범위 지정과 함께 프로필 기반 구성
- 문서 처리에 대한 실시간 진행 상황 추적

🎯 v1.4.0의 기능 (레지스트리 v2 지원)

OAuth 토큰 관리: 스트리밍 가능 HTTP MCP 서버를 위한 원활한 OAuth 인증 처리
- plugged.in 앱에서 자동 토큰 검색
- 안전한 토큰 저장 및 새로 고침 메커니즘
- 클라이언트 측 인증 불필요
향상된 알림 시스템: 양방향 알림 지원
- plugged.in 앱으로 알림 전송
- MCP 서버에서 알림 수신
- 알림을 읽음/읽지 않음으로 표시
- 프로그래밍 방식으로 알림 삭제
트렌드 분석: 실시간 활동 추적
- 모든 도구 호출이 기록 및 추적됨
- 트렌드 서버 계산에 기여
- 사용량 지표 및 인기도 인사이트
레지스트리 통합: 레지스트리 v2 기능 완전 지원
- 레지스트리에서 자동 서버 검색
- 설치 추적 및 지표
- 커뮤니티 서버 지원

📦 v1.1.0의 기능

스트리밍 가능 HTTP 지원: 스트리밍 가능 HTTP 전송을 사용하는 다운스트림 MCP 서버 완전 지원
HTTP 서버 모드: 구성 가능한 포트로 프록시를 HTTP 서버로 실행
유연한 인증: HTTP 엔드포인트에 대한 선택적 Bearer 토큰 인증
세션 관리: 상태 저장(세션 기반) 또는 상태 비저장 작업 모드 중 선택

🎯 v1.0.0의 핵심 기능

실시간 알림: 포괄적인 알림 지원으로 모든 MCP 활동 추적
RAG 통합: plugged.in 앱을 통한 문서 강화 쿼리 지원
인스펙터 스크립트: 디버깅 및 개발을 위한 자동화된 테스트 도구
상태 모니터링: 연결 모니터링을 위한 내장 ping 엔드포인트

🔧 도구 카테고리

프록시는 두 가지 뚜렷한 도구 카테고리를 제공합니다:

🔧 정적 내장 도구 (항상 사용 가능)

이 도구들은 프록시에 내장되어 있으며 서버 구성 없이 작동합니다:

pluggedin_discover_tools - 즉각적인 결과를 위한 캐싱을 통한 스마트 검색
pluggedin_ask_knowledge_base - AI 필터링 기능으로 문서 전체에서 RAG 검색
pluggedin_send_notification - 선택적 이메일 전송으로 알림 보내기
pluggedin_create_document - 라이브러리에 AI 생성 문서 만들기
pluggedin_list_documents - 필터링 옵션으로 문서 나열
pluggedin_search_documents - 쿼리로 특정 문서 검색
pluggedin_get_document - ID로 특정 문서의 전체 콘텐츠 검색
pluggedin_update_document - 기존 문서 업데이트 또는 추가

📋 클립보드 도구 (메모리 시스템)

pluggedin_clipboard_set - 이름(의미 키) 또는 인덱스로 클립보드 항목 설정
pluggedin_clipboard_get - 이름, 인덱스로 클립보드 항목 가져오기 또는 모두 나열
pluggedin_clipboard_delete - 이름, 인덱스로 클립보드 항목 삭제 또는 모두 지우기
pluggedin_clipboard_list - 메타데이터와 함께 모든 클립보드 항목 나열
pluggedin_clipboard_push - 자동 증가 인덱스로 값 푸시 (스택 푸시)
pluggedin_clipboard_pop - 가장 높은 인덱스 항목 팝 (LIFO 동작)

⚡ 동적 MCP 도구 (연결된 서버에서)

이 도구들은 구성된 MCP 서버에서 제공되며 켜거나 끌 수 있습니다:

데이터베이스 도구 (PostgreSQL, SQLite 등)
파일 시스템 도구
API 통합 도구
모든 MCP 서버의 사용자 지정 도구

검색 도구는 두 카테고리를 지능적으로 표시하여 AI 모델이 사용 가능한 모든 기능에 즉시 액세스할 수 있도록 합니다.

🚀 검색 도구 사용법

# Quick discovery - returns cached data instantly
pluggedin_discover_tools()

# Force refresh - shows current tools + runs background discovery  
pluggedin_discover_tools({"force_refresh": true})

# Discover specific server
pluggedin_discover_tools({"server_uuid": "uuid-here"})

응답 예시:

## 🔧 Static Built-in Tools (Always Available):
1. **pluggedin_discover_tools** - Smart discovery with caching
2. **pluggedin_rag_query** - RAG v2 search across documents with AI filtering  
3. **pluggedin_send_notification** - Send notifications
4. **pluggedin_create_document** - (Coming Soon) Create AI-generated documents

## ⚡ Dynamic MCP Tools (8) - From Connected Servers:
1. **query** - Run read-only SQL queries
2. **generate_random_integer** - Generate secure random integers
...

📋 클립보드 사용 예시

클립보드 시스템은 AI 워크플로우에 영구 메모리를 제공합니다:

# Store a named entry (upserts if exists)
pluggedin_clipboard_set({
  "name": "customer_context",
  "value": "{\"name\": \"John Doe\", \"account_id\": \"12345\"}",
  "contentType": "application/json"
})

# Store an indexed entry for ordered pipelines
pluggedin_clipboard_set({
  "idx": 0,
  "value": "First pipeline step result",
  "createdByTool": "data_processor"
})

# Push to stack (auto-incrementing index)
pluggedin_clipboard_push({
  "value": "Analysis result from step 1",
  "contentType": "text/plain"
})

# Get a specific entry by name
pluggedin_clipboard_get({"name": "customer_context"})

# Pop from stack (LIFO - returns and removes highest index)
pluggedin_clipboard_pop()

# List all entries with metadata
pluggedin_clipboard_list({"limit": 20})

# Delete specific entry
pluggedin_clipboard_delete({"name": "customer_context"})

# Clear all clipboard entries
pluggedin_clipboard_delete({"clearAll": true})

📚 RAG v2 사용 예시

향상된 RAG v2 시스템을 통해 MCP 서버는 전체 AI 저작자 표시와 함께 문서를 생성하고 검색할 수 있습니다:

# Search for documents created by specific AI models
pluggedin_rag_query({
  "query": "system architecture",
  "filters": {
    "modelName": "Claude 3 Opus",
    "source": "ai_generated",
    "tags": ["technical"]
  }
})

# Search across all document sources
pluggedin_rag_query({
  "query": "deployment guide",
  "filters": {
    "dateFrom": "2024-01-01",
    "visibility": "workspace"
  }
})

# Future: Create AI-generated documents (Coming Soon)
pluggedin_create_document({
  "title": "Analysis Report",
  "content": "# Market Analysis\n\nDetailed findings...",
  "format": "md",
  "tags": ["analysis", "market"],
  "metadata": {
    "model": {
      "name": "Claude 3 Opus",
      "provider": "Anthropic"
    }
  }
})

🚀 빠른 시작

사전 요구 사항

Node.js 18+ (v20+ 권장)
plugged.in 앱의 API 키 (plugged.in/api-keys에서 획득)

설치

# Install and run with npx (latest v1.0.0)
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

🔄 v1.0.0으로 업그레이드

기존 설치의 경우 자세한 업그레이드 지침은 마이그레이션 가이드를 참조하세요.

# Quick upgrade
npx -y @pluggedin/[email protected] --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

MCP 클라이언트 구성

Claude Desktop

Claude Desktop 구성에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "pluggedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest"],
      "env": {
        "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cline

Cline 구성에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "pluggedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest"],
      "env": {
        "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cursor

Cursor의 경우 환경 변수 대신 명령줄 인수를 사용할 수 있습니다:

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

⚙️ 구성 옵션

환경 변수

변수	설명	필수	기본값
`PLUGGEDIN_API_KEY`	plugged.in 앱의 API 키	예	-
`PLUGGEDIN_API_BASE_URL`	plugged.in 앱의 기본 URL	아니요	`https://plugged.in`

명령줄 인수

명령줄 인수가 환경 변수보다 우선합니다:

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY --pluggedin-api-base-url https://your-custom-url.com

전송 옵션

옵션	설명	기본값
`--transport <type>`	전송 유형: `stdio` 또는 `streamable-http`	`stdio`
`--port <number>`	스트리밍 가능 HTTP 서버의 포트	`12006`
`--stateless`	스트리밍 가능 HTTP에 상태 비저장 모드 활성화	`false`
`--require-api-auth`	스트리밍 가능 HTTP 요청에 API 키 요구	`false`

전체 옵션 목록:

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --help

🌐 스트리밍 가능 HTTP 모드

프록시를 STDIO 대신 HTTP 서버로 실행하여 웹 기반 액세스 및 원격 연결을 활성화할 수 있습니다.

기본 사용법

# Run as HTTP server on default port (12006)
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

# Custom port
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --port 8080 --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

# With authentication required
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --require-api-auth --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

# Stateless mode (new session per request)
npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --transport streamable-http --stateless --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

HTTP 엔드포인트

POST /mcp - MCP 메시지 전송
GET /mcp - 서버 전송 이벤트 스트림 (선택 사항)
DELETE /mcp - 세션 종료
GET /health - 상태 확인 엔드포인트

세션 관리

상태 저장 모드(기본값)에서는 mcp-session-id 헤더를 사용하여 세션을 유지합니다:

# First request creates a session
curl -X POST http://localhost:12006/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}'

# Subsequent requests use the same session
curl -X POST http://localhost:12006/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "mcp-session-id: YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"tool_name"},"id":2}'

인증

--require-api-auth 사용 시 API 키를 Bearer 토큰으로 포함하세요:

curl -X POST http://localhost:12006/mcp \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"ping","id":1}'

🐳 Docker 사용법

Docker를 사용하여 프록시 서버를 빌드하고 실행할 수도 있습니다.

이미지 빌드

Docker가 설치되어 실행 중인지 확인하세요. pluggedin-mcp 디렉토리로 이동하여 실행하세요:

docker build -t pluggedin-mcp-proxy:latest .

빌드 컨텍스트를 최적화하기 위해 .dockerignore 파일이 포함되어 있습니다.

컨테이너 실행

STDIO 모드 (기본값)

MCP Inspector 테스트를 위해 STDIO 모드로 컨테이너를 실행합니다:

docker run -it --rm \
  -e PLUGGEDIN_API_KEY="YOUR_API_KEY" \
  -e PLUGGEDIN_API_BASE_URL="YOUR_API_BASE_URL" \
  --name pluggedin-mcp-container \
  pluggedin-mcp-proxy:latest

스트리밍 가능 HTTP 모드

컨테이너를 HTTP 서버로 실행합니다:

docker run -d --rm \
  -e PLUGGEDIN_API_KEY="YOUR_API_KEY" \
  -e PLUGGEDIN_API_BASE_URL="YOUR_API_BASE_URL" \
  -p 12006:12006 \
  --name pluggedin-mcp-http \
  pluggedin-mcp-proxy:latest \
  --transport streamable-http --port 12006

YOUR_API_KEY 및 YOUR_API_BASE_URL를 교체하세요 (기본 https://plugged.in을 사용하지 않는 경우).

MCP Inspector로 테스트

컨테이너가 실행 중인 동안 MCP Inspector를 사용하여 연결할 수 있습니다:

npx @modelcontextprotocol/inspector docker://pluggedin-mcp-container

이렇게 하면 실행 중인 컨테이너의 표준 입력/출력에 연결됩니다.

컨테이너 중지

docker run이(가) 실행 중인 터미널에서 Ctrl+C을(를) 누르세요. --rm 플래그는 중지 시 컨테이너가 자동으로 제거되도록 합니다.

☁️ Smithery 클라우드 배포

plugged.in MCP 프록시를 Smithery Cloud에 배포하여 호스팅된 상시 액세스 가능한 MCP 서버를 이용하세요.

빠른 시작

smithery.ai에 방문하여 로그인합니다
GitHub 계정을 연결하고 pluggedin-mcp 저장소를 선택합니다
Smithery UI에서 Plugged.in API 키를 구성합니다
배포하고 HTTPS 엔드포인트를 얻습니다

장점

24/7 가용성: 프록시가 항상 실행됩니다
제로 구성: Smithery가 smithery.yaml에서 설정을 자동 감지합니다
자동 확장: 여러 동시 연결을 처리합니다
웹 접근: 웹 애플리케이션과 원격 클라이언트에 완벽합니다

문서

전체 배포 지침, 구성 옵션, 문제 해결 및 기술 세부 사항은 다음을 참조하세요:

📖 Smithery 배포 가이드

자율 에이전트 (미리보기)

허브는 에이전트 루프를 엔드투엔드로 지원하도록 설계되었습니다:

MCP Client  →  plugged.in MCP Hub  →  (Plan → Act → Reflect)
                                ↘  Knowledge  ↘  Memory  ↘  Tools

계획 — 목표와 제약 조건을 도출하고 작업 그래프를 형성합니다.
행동 — 통합 카탈로그에서 도구를 호출하고 STDIO/SSE/HTTP 서버 간에 안전하게 라우팅합니다.
성찰 — 결과를 메모리와 지식(문서, 노트, 아티팩트)에 지속시켜 후속 단계를 개선합니다.

안전 및 운영
스트리밍 가능 HTTP 모드에서 --require-api-auth를 활성화하고 명령, 인수 및 환경 변수에 대해 허용 목록을 사용합니다. 서버 수준 유효성 검사와 프롬프트 주입에 대해 강화된 클라이언트 측 프롬프트를 결합합니다. 기존 로깅/원격 측정을 활용하여 도구 사용 및 문서 변형을 추적합니다.

🏗️ 시스템 아키텍처

plugged.in MCP 프록시 서버는 MCP 클라이언트와 여러 기본 MCP 서버 간의 브리지 역할을 합니다:

sequenceDiagram
    participant MCPClient as MCP Client (e.g. Claude Desktop)
    participant PluggedinMCP as plugged.in MCP Proxy
    participant PluggedinApp as plugged.in App
    participant MCPServers as Underlying MCP Servers

    MCPClient ->> PluggedinMCP: Request list tools/resources/prompts
    PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Get capabilities via API
    PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return capabilities (prefixed)

    MCPClient ->> PluggedinMCP: Call tool/read resource/get prompt
    alt Standard capability
        PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Resolve capability to server
        PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return server details
        PluggedinMCP ->> MCPServers: Forward request to target server
        MCPServers ->> PluggedinMCP: Return response
    else Custom instruction
        PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Get custom instruction
        PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return formatted messages
    end
    PluggedinMCP ->> MCPClient: Return response

    alt Discovery tool (Smart Caching)
        MCPClient ->> PluggedinMCP: Call pluggedin_discover_tools
        alt Cached data available
            PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Check cached capabilities
            PluggedinApp ->> PluggedinMCP: Return cached tools/resources/prompts
            PluggedinMCP ->> MCPClient: Return instant results (static + dynamic)
        else Force refresh or no cache
            PluggedinMCP ->> PluggedinApp: Trigger background discovery
            PluggedinMCP ->> MCPClient: Return current tools + "discovery running"
            PluggedinApp ->> MCPServers: Connect and discover capabilities (background)
            MCPServers ->> PluggedinApp: Return fresh capabilities
        end
    end

🔄 워크플로우

구성: 프록시가 plugged.in 앱에서 서버 구성을 가져옵니다
스마트 검색 (pluggedin_discover_tools):
- 캐시 확인: 먼저 기존 캐시 데이터를 확인합니다 (1초 미만)
- 즉시 응답: 정적 도구 + 캐시된 동적 도구를 즉시 반환합니다
- 백그라운드 새로 고침: force_refresh=true의 경우 현재 도구를 표시하면서 백그라운드에서 검색을 실행합니다
- 새 검색: 캐시된 데이터가 없는 경우에만 전체 검색을 실행합니다
기능 목록: 프록시가 plugged.in 앱 API에서 검색된 기능을 가져옵니다
- tools/list: /api/tools에서 가져옵니다 (정적 + 동적 도구 포함)
- resources/list: /api/resources에서 가져옵니다
- resource-templates/list: /api/resource-templates에서 가져옵니다
- prompts/list: /api/prompts 및 /api/custom-instructions에서 가져와 결과를 병합합니다
기능 해결: 프록시가 기능을 대상 서버로 해결합니다
- tools/call: 도구 이름에서 접두사를 구문 분석하고 내부 맵에서 서버를 조회합니다
- resources/read: /api/resolve/resource?uri=...을 호출하여 서버 세부 정보를 가져옵니다
- prompts/get: 사용자 지정 명령 접두사를 확인하거나 /api/resolve/prompt?name=...을 호출합니다
요청 라우팅: 요청이 적절한 기본 MCP 서버로 라우팅됩니다
응답 처리: 기본 서버의 응답이 클라이언트에 반환됩니다

🔒 보안 기능

plugged.in MCP 프록시는 시스템과 데이터를 보호하기 위해 포괄적인 보안 조치를 구현합니다:

입력 유효성 검사 및 살균

명령 주입 방지: 모든 명령과 인수는 실행 전에 허용 목록에 대해 유효성이 검사됩니다
환경 변수 보안: 따옴표와 여러 줄 값의 적절한 처리를 통해 .env 파일의 안전한 구문 분석
토큰 유효성 검사: API 키 및 인증 토큰에 대한 강력한 정규식 패턴 (32-64자 16진수)

네트워크 보안

SSRF 보호: URL 유효성 검사로 다음에 대한 접근을 차단합니다:
- 로컬호스트 및 루프백 주소 (127.0.0.1, ::1)
- 사설 IP 범위 (10.x, 172.16-31.x, 192.168.x)
- 링크-로컬 주소 (169.254.x)
- 멀티캐스트 및 예약된 범위
- 일반적인 내부 서비스 포트 (SSH, 데이터베이스 등)
헤더 유효성 검사: 다음을 통한 헤더 주입 방지:
- 위험한 헤더 차단
- RFC 7230 준수 헤더 이름 유효성 검사
- 제어 문자 감지
- 헤더 크기 제한 (최대 8KB)
속도 제한:
- 도구 호출: 분당 60회 요청
- API 호출: 분당 100회 요청
오류 살균: 오류 메시지를 살균하여 정보 노출을 방지합니다

프로세스 보안

안전한 명령 실행: 셸 주입을 방지하기 위해 exec() 대신 execFile()을 사용합니다
명령 허용 목록: 다음의 실행만 허용합니다:
- node, npx - Node.js 명령
- python, python3 - Python 명령
- uv, uvx, uvenv - UV Python 도구
인수 살균: 모든 인수에서 셸 메타 문자와 제어 문자를 제거합니다
환경 변수 유효성 검사: 밑줄이 있는 영숫자 키만 허용합니다

스트리밍 가능 HTTP 보안

지연 인증: 도구 검색에 인증이 필요하지 않아 호환성이 향상됩니다
세션 보안: 암호학적으로 안전한 세션 ID 생성
CORS 보호: 웹 접근을 위한 구성 가능한 CORS 헤더
요청 크기 제한: 대용량 페이로드를 통한 DoS 방지

보안 유틸리티

전용 security-utils.ts 모듈이 제공하는 기능:

Bearer 토큰 유효성 검사
SSRF 보호가 포함된 URL 유효성 검사
명령 인수 살균
환경 변수 유효성 검사
속도 제한 구현
오류 메시지 살균

자세한 보안 구현은 SECURITY.md를 참조하세요.

🧩 plugged.in 앱과의 통합

plugged.in MCP 프록시 서버는 plugged.in 앱과 원활하게 작동하도록 설계되었으며, 이 앱은 다음을 제공합니다:

MCP 서버 구성을 관리하기 위한 웹 기반 인터페이스
중앙 집중식 기능 검색 (도구, 리소스, 템플릿, 프롬프트)
RAG v2 문서 라이브러리: 문서를 업로드하고 전체 저작자 표시와 함께 AI 생성 콘텐츠를 활성화합니다
사용자 지정 지침 관리
다양한 구성 세트를 위한 다중 워크스페이스 지원
모든 AI 모델로 MCP 도구를 테스트하기 위한 대화형 플레이그라운드
사용자 인증 및 API 키 관리
AI 문서 교환: 모델 저작자 추적을 통해 문서 생성, 검색 및 관리

📚 관련 리소스

🤝 기여

기여를 환영합니다! Pull Request를 자유롭게 제출해 주세요.

📝 최근 업데이트

버전 1.9.0 (2025년 9월) - 보안 강화

🔒 향상된 HTML 살균

업계 표준 살균: 사용자 지정 정규식 기반 HTML 살균을 sanitize-html 라이브러리로 교체했습니다
XSS 방지: 크로스 사이트 스크립팅 공격에 대한 포괄적인 보호
HTML 속성 보안: HTML 속성 컨텍스트(따옴표, 앰퍼샌드)에 대한 향상된 살균
형식 문자열 주입: 로깅에서 형식 문자열 주입 취약점 수정
보안 테스트: 모든 살균 기능에 대한 포괄적인 테스트 범위

🛡️ 보안 개선

CodeQL 준수: GitHub CodeQL 분석으로 식별된 모든 보안 취약점 해결
입력 유효성 검사: 모든 기능에서 입력 유효성 검사 및 살균 강화
종속성 업데이트: 강력한 HTML 콘텐츠 필터링을 위해 sanitize-html 추가
테스트 범위: XSS 공격 방지 검증으로 보안 테스트 스위트 강화

버전 1.5.0 (2025년 1월) - RAG v2

🤖 AI 문서 교환

AI 생성 문서: 이제 MCP 서버가 전체 AI 저작자 표시와 함께 라이브러리에 문서를 생성할 수 있습니다
모델 저작자 추적: 각 문서를 생성하거나 업데이트한 AI 모델의 전체 이력
고급 문서 검색: AI 모델, 제공자, 날짜, 태그 및 소스 유형별로 필터링
문서 버전 관리: AI 생성 콘텐츠의 변경 사항 추적 및 버전 이력 유지
다중 소스 지원: 업로드, AI 생성 또는 API 통합을 통한 문서

🔍 향상된 RAG 기능

의미론적 검색: PostgreSQL 전체 텍스트 검색으로 향상된 관련성 점수
스마트 필터링: 가시성, 모델 저작자 및 문서 소스별로 결과 필터링
스니펫 생성: 키워드 강조 표시와 함께 자동 스니펫 추출
성능 최적화: 최적화된 인덱싱으로 더 빠른 쿼리

버전 1.2.0 (2025년 1월)

🔒 보안 강화

URL 유효성 검사: 사설 IP, 로컬호스트 및 위험한 포트를 차단하는 포괄적인 SSRF 보호
명령 허용 목록: 승인된 명령(node, npx, python 등)만 실행 가능
헤더 살균: 헤더 주입 공격에 대한 보호
지연 인증: 인증 없는 도구 검색으로 Smithery 호환성 향상

🚀 성능 개선

최적화된 Docker 빌드: 최소 컨테이너 공간을 위한 다단계 빌드
프로덕션 종속성만: 테스트 파일 및 개발 종속성이 Docker 이미지에서 제외됨
리소스 효율성: 리소스가 제한된 환경에서의 배포를 위해 설계됨

🔧 기술적 개선

스트리밍 가능 HTTP 전송에서 향상된 오류 처리
더 나은 세션 정리 및 메모리 관리
개선된 TypeScript 유형 및 코드 구성

버전 1.1.0 (2024년 12월)

🚀 새로운 기능

스트리밍 가능 HTTP 지원: 최신 스트리밍 가능 HTTP 전송을 사용하여 다운스트림 MCP 서버에 연결
HTTP 서버 모드: 웹 기반 접근을 위해 프록시를 HTTP 서버로 실행
유연한 세션 관리: 상태 비저장 또는 상태 저장 모드 중 선택
인증 옵션: HTTP 엔드포인트에 대한 선택적 Bearer 토큰 인증
상태 모니터링: 서비스 모니터링을 위한 /health 엔드포인트

🔧 기술적 개선

최신 프로토콜 지원을 위해 MCP SDK를 v1.13.1로 업데이트
HTTP 서버 기능을 위한 Express.js 통합 추가
더 나은 개발자 경험을 위한 향상된 TypeScript 유형

버전 1.0.0 (2025년 6월)

🎯 주요 기능

실시간 알림 시스템: 포괄적인 알림 지원으로 모든 MCP 활동 추적
RAG 통합: plugged.in 앱을 통한 문서 강화 쿼리 지원
검사기 스크립트: 디버깅 및 개발을 위한 새로운 자동화된 테스트 도구
상태 모니터링: 연결 모니터링을 위한 내장 ping 엔드포인트

🔒 보안 강화

입력 유효성 검사: 모든 입력에 대한 업계 표준 유효성 검사 및 살균
URL 보안: SSRF 보호가 포함된 향상된 URL 유효성 검사
환경 보안: dotenv를 사용한 환경 변수의 안전한 구문 분석
오류 살균: 오류 응답에서 정보 노출 방지

🐛 버그 수정

JSON-RPC 프로토콜 간섭 수정 (stdout 대 stderr 분리)
개발 환경을 위한 로컬호스트 URL 유효성 검사 해결
검사기 스크립트에서 API 키 처리 수정
연결 안정성 및 메모리 관리 개선

🔧 개발자 도구

자동화된 테스트를 위한 새로운 검사기 스크립트
개선된 오류 메시지 및 디버깅 기능
적절한 stderr 사용을 통한 구조화된 로깅
향상된 TypeScript 유형 안전성

전체 세부 사항은 릴리스 노트를 참조하세요.

🧪 테스트 및 개발

로컬 개발

테스트는 개발 목적으로 포함되지만 컨테이너 공간을 최소화하기 위해 Docker 빌드에서 제외됩니다.

# Run tests locally
npm test
# or
./scripts/test-local.sh

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

# Run tests with UI
npm run test:ui

경량 Docker 빌드

Docker 이미지는 최소 공간에 최적화되어 있습니다:

다단계 빌드 프로세스
최종 이미지에 프로덕션 종속성만 포함
테스트 파일 및 개발 종속성 제외
리소스가 제한된 환경에 최적화됨

# Build optimized Docker image
docker build -t pluggedin-mcp .

# Check image size
docker images pluggedin-mcp

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다 - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

🙏 감사의 말

MCP 프록시 서버에서 영감을 받음
모델 컨텍스트 프로토콜을 기반으로 구축됨