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(일반적으로smithery.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:- Claude Desktop과 같은 AI 클라이언트에서 "내 리포지토리에 README.md 파일 만들기"와 같은 작업을 입력합니다.
- AI가 GitHub MCP 서버를 호출하여 API 요청을 수행합니다.
- 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:- 서버를 설치합니다(예
smithery install --server=brave-search
. - AI 클라이언트에 "최신 AI 컨퍼런스 찾기"와 같은 검색어를 입력합니다.
- 서버가 구조화된 검색 결과를 반환하면 AI가 이를 대조하여 표시합니다.
- 서버를 설치합니다(예
- 커뮤니티 기여
개발자는 GitHub를 통해 사용자 지정 MCP 서버를 제출할 수 있습니다. 단계는 다음과 같습니다:- 스미머리의 타입스크립트 또는 파이썬 SDK를 사용하여 서버 코드를 작성합니다.
- 설정
smithery.yaml
서버 기능 및 종속성을 지정하는 구성 파일입니다. - 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.
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관련 문서
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