Smithery: AI와 도구를 연결하는 MCP 서버 등록 플랫폼

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일반 소개

스미머리는 개발자가 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 검색, 배포 및 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 외부 도구 및 데이터 소스와 원활하게 연결할 수 있는 개방형 프로토콜이며, 스미머리는 4,000개 이상의 중앙 집중식 레지스트리를 제공합니다. MCP 서버는 웹 검색에서 코드 자동화에 이르는 광범위한 기능을 지원합니다. 개발자는 이러한 서버를 간단한 명령줄 도구 또는 SDK와 신속하게 통합하여 AI 애플리케이션의 기능을 확장할 수 있습니다. 로컬 및 원격 배포를 지원하고 보안 및 개인정보 보호에 중점을 둔 이 플랫폼은 지능형 코드 어시스턴트, 채팅 인터페이스 또는 맞춤형 AI 워크플로우를 구축하는 데 이상적입니다. 스미스리의 목표는 AI와 도구의 통합을 간소화하고 에이전트 AI 개발을 가속화하는 것입니다.

기능 목록

MCP 서버 등록 및 검색4,000개 이상의 MCP 서버를 사용할 수 있으므로 개발자는 작업에 적합한 도구를 검색하고 선택할 수 있습니다.
명령줄 도구(CLI)이 명령은 간단한 명령과 함께 사용할 수 있습니다(예 smithery install) MCP 서버를 설치하고 구성합니다.
SDK 지원언어 모델과의 통합을 간소화하기 위해 TypeScript 및 Python SDK를 사용할 수 있습니다.
로컬 및 원격 배포로컬에서 서버를 실행하거나 스미스리의 클라우드 인프라를 통해 호스팅할 수 있도록 지원합니다.
보안 관리환경 변수를 사용하여 API 토큰과 같은 민감한 정보를 저장하여 데이터 프라이버시를 보장합니다.
멀티 플랫폼 호환성:: 다음과 함께 Claude 데스크톱 및 커서와 같은 도구가 통합되어 다양한 AI 모델을 지원합니다.
자동화된 워크플로코드 제출, 데이터베이스 쿼리 및 웹 크롤링과 같은 복잡한 작업을 지원합니다.
커뮤니티 기여개발자가 GitHub를 통해 커스텀 MCP 서버를 제출하여 에코시스템을 확장할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

스미머리는 MCP 서버의 설치 및 구성을 간소화하기 위해 명령줄 도구(CLI)를 제공합니다. 다음은 자세한 설치 단계입니다:

CLI 도구 설치하기
시스템에 Node.js(버전 14 이상)가 설치되어 있는지 확인합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 스미머리 CLI를 설치합니다:
```
npm install -g @smithery/cli
```
설치가 완료되면 다음을 실행합니다. smithery --version 버전을 확인하여 설치가 성공적으로 완료되었는지 확인합니다.
MCP 서버 찾아보기 및 선택
인터뷰 스미서리 공식 웹사이트MCP 서버 목록을 보려면 기능(예: 웹 검색, 파일 관리) 또는 호환되는 플랫폼(예: Claude, Cursor)별로 필터링할 수 있습니다. 기능(예: 웹 검색, 파일 관리) 또는 호환되는 플랫폼(예: Claude, Cursor)을 기준으로 필터링할 수 있습니다. 각 서버 페이지에는 설치 명령어와 필요한 구성이 표시됩니다.
MCP 서버 설치
예를 들어 이미 GitHub 개인 액세스 토큰(PAT)이 있다고 가정하고 GitHub MCP 서버를 설치해 보겠습니다. 터미널에서 실행합니다:
```
smithery install --server=github.com/smithery-ai/mcp-github --token=$MY_GITHUB_PAT
```
여기.$MY_GITHUB_PAT 은 GitHub 토큰이며 보안 강화를 위해 환경 변수에 저장하는 것이 좋습니다. 설치가 완료되면 서버는 로컬에서 실행되며 자동으로 AI 클라이언트(예: Claude Desktop)에 등록됩니다.
로컬 환경 구성
로컬 배포의 경우, Smithery는 구성 파일(일반적으로 smithery.yaml). 여기에서 서버 주소, 포트 및 인증 정보를 설정할 수 있습니다. 예시:
```
server: github.com/smithery-ai/mcp-github
port: 8080
token: ${MY_GITHUB_PAT}
```
저장 후 다음을 실행합니다. smithery start 서버를 시작합니다.
원격 배포(선택 사항)
스미머리의 호스팅 서비스를 선택하는 경우 공식 웹사이트 대시보드에서 '호스팅' 탭을 선택하고 토큰을 입력한 후 배포를 클릭하기만 하면 됩니다. 스미머리는 클라우드에서 서버를 자동으로 실행하므로 로컬에서 구성할 필요가 없습니다.

주요 기능

MCP 서버 검색 및 통합
Smithery 웹사이트에서 특정 기능을 갖춘 MCP 서버를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 "웹 검색"을 입력하면 Brave Search, DuckDuckGo 등의 서버가 나열됩니다. 서버 세부 정보를 클릭하면 지원되는 AI 모델과 설치 지침을 확인할 수 있습니다.
개발자를 위해 스미머리는 타입스크립트 SDK 예제 코드를 제공합니다. 예를 들어 Exa 검색 서버:
```
import { MultiClient } from "@smithery/sdk";
const client = new MultiClient();
await client.connectAll({
exa: createTransport("https://exa-mcp.example.com")
});
```
코드를 실행하면 AI 모델이 Exa를 통해 실시간 웹 검색을 수행할 수 있습니다.
자동화된 작업 실행
Smithery의 MCP 서버는 다단계 작업을 지원합니다. 예를 들어, GitHub MCP 서버를 사용하면 AI가 자동으로 파일을 생성하거나 코드를 커밋하거나 리포지토리를 관리할 수 있습니다. 프로세스는 다음과 같습니다:
1. Claude Desktop과 같은 AI 클라이언트에서 "내 리포지토리에 README.md 파일 만들기"와 같은 작업을 입력합니다.
2. AI가 GitHub MCP 서버를 호출하여 API 요청을 수행합니다.
3. 서버가 작업 결과를 반환하고 AI가 확인 메시지를 표시합니다.
  이 프로세스를 통해 수동 개입이 필요 없어지고 효율성이 크게 향상됩니다.
보안 및 개인정보 관리
스미머리는 토큰과 데이터의 보안을 강조합니다. 민감한 정보는 직접 입력하지 않도록 환경 변수에 저장하는 것이 좋습니다. 예를 들어 Linux/Mac에서 GitHub 토큰을 설정하는 경우입니다:
```
export MY_GITHUB_PAT="your_token_here"
```
호스팅 서버의 경우, 스미머리는 구성 데이터가 "임시"이며 장기간 저장되지 않음을 보장합니다. 사용자는 데이터 보안을 위해 각 서버의 개인정보 처리방침을 확인해야 합니다. [](https://workos.com/blog/smithery-ai)

주요 기능 작동

클로드 데스크톱과 통합
스미더리는 특화된 클로드 데스크톱 통합 기능을 제공합니다. 예를 들어, 옵시디언 MCP 서버를 설치해 옵시디언 노트를 검색할 수 있습니다:
```
npx @smithery/cli install mcp-obsidian --client claude
```
설치가 완료되면 Claude 데스크톱을 재시작하면 MCP 도구가 인터페이스에 자동으로 나타납니다. "내 2025 프로젝트 계획 찾기"와 같이 자연어로 노트의 내용을 쿼리할 수 있습니다.
웹 크롤링 및 검색
Brave 검색을 사용하거나 당혹감 MCP 서버, AI가 실시간 웹 검색을 수행할 수 있습니다. 운영 단계:
1. 서버를 설치합니다(예 smithery install --server=brave-search.
2. AI 클라이언트에 "최신 AI 컨퍼런스 찾기"와 같은 검색어를 입력합니다.
3. 서버가 구조화된 검색 결과를 반환하면 AI가 이를 대조하여 표시합니다.
커뮤니티 기여
개발자는 GitHub를 통해 사용자 지정 MCP 서버를 제출할 수 있습니다. 단계는 다음과 같습니다:
1. 스미머리의 타입스크립트 또는 파이썬 SDK를 사용하여 서버 코드를 작성합니다.
2. 설정 smithery.yaml 서버 기능 및 종속성을 지정하는 구성 파일입니다.
3. CLI를 사용하여 게시합니다:
```
smithery publish --repo=your-github-repo
```
서버가 출시되면 전 세계 사용자를 위해 스미서리 레지스트리에 서버가 표시됩니다. [](https://smitheryai.com/)

애플리케이션 시나리오

지능형 코드 어시스턴트
개발자는 Smithery의 GitHub 또는 Obsidian MCP 서버를 사용하여 AI가 코드 리포지토리 관리 또는 프로젝트 노트 검색을 자동화할 수 있습니다. 이는 코드나 문서를 빠르게 찾아야 하는 프로그래머에게 적합합니다.
자동화된 워크플로
조직은 데이터베이스 쿼리 또는 클라우드 서비스 운영을 통합하는 Smithery의 MCP 서버를 사용하여 보고서 생성 또는 클라우드 리소스 관리와 같은 AI 기반 작업을 자동화할 수 있습니다.
교육 및 연구
연구자들은 웹 검색이나 데이터 추출에 MCP 서버를 사용하여 AI가 학술 자료를 수집하고 정리하여 논문 작성이나 데이터 분석을 가속화할 수 있도록 합니다.
개인 생산성
개인 사용자는 AI가 자동으로 이메일에 답장하거나 Gmail 또는 캘린더 MCP 서버를 통해 일정을 관리하도록 설정하여 일상 업무의 효율성을 높일 수 있습니다.

QA

스미머리의 MCP 서버는 어떻게 보안이 유지되나요?
스미머리는 토큰을 저장할 때 환경 변수를 사용하고 민감한 정보를 직접 입력하지 않는 것을 권장합니다. 호스팅된 서버의 구성 데이터는 임시로 저장되며 장기간 보관되지 않습니다. 사용자는 각 서버의 개인정보 처리방침을 확인해야 합니다.
기술 전문가가 아닌 사용자도 지원되나요?
기술이 없는 사용자도 Smithery 웹사이트의 그래픽 인터페이스를 통해 서버를 선택하고 배포할 수 있지만, 개발 경험이 있는 사용자에게는 CLI와 SDK가 더 적합합니다.
스미서리에 서버를 기여하려면 어떻게 해야 하나요?
GitHub에서 Smithery의 레퍼런스 서버 리포지토리를 포크하고 코드를 작성하여 풀 리퀘스트를 제출하려면 다음을 사용하세요. smithery publish 레지스트리에 게시합니다.
스미머리는 무료인가요?
스미머리는 무료 CLI 및 SDK를 제공하며, 일부 호스팅 서버는 요금이 필요할 수 있습니다.