Paws‑on‑MCP 소개
Paws‑on‑MCP는 Model Context Protocol (MCP) 2025‑03‑26 사양을 완전 구현한 실용적 MCP 서버를 제공합니다. GPT‑기반 도구 연동, 리소스 관리, 프롬프트, 루트 및 향상된 샘플링 기능까지 포함된 범용 솔루션으로, MCP 프로토콜을 실제 개발 환경에서 적극 활용하려는 분께 꼭 읽어보시길 추천합니다. 특히 CLI 클라이언트 예제와 테스트도 포함되어 있어, MCP 세계로 빠르게 입문하고 싶은 분들에게 매우 유용합니다.
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│ Production MCP Ecosystem (60% Tested) │
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│ │ CLI Client │ │ Test Suite │ │ Third-party │ │ AI/LLM │ │
│ │ (Rich) │ │ (60% ✅) │ │ Clients │ │ Providers │ │
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│ │ MCP 2025-03-26 │ │ │
│ │ (HTTP/SSE Transport + │ │ │
│ │ Enhanced Sampling) │ │ │
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│ │ FastMCP Server │ │ │
│ │ (Production Ready) │ │ │
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│ │ Core Business Logic │ │
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│ │ │ HackerNews │ │ GitHub │ │ Enhanced │ │ Sampling │ │ │
│ │ │ Integration │ │ Integration │ │ Sampling │ │ Engine │ │ │
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│ │ │ Tools │ │ Resources │ │ Prompts │ │ Roots │ │ │
│ │ │ 9/9 ✅ │ │ 15/15 ✅ │ │ 14/14 ✅ │ │ ⚠️ │ │ │
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Paws‑on‑MCP 프로젝트는 MCP 2025‑03‑26 사양(specification)에 따라 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿을 총망라하여 품질 높은 MCP 서버를 구축합니다. HackerNews 및 GitHub API 연동을 통해 데이터를 수집하고, AI 분석 도구를 활용한 샘플링 기능도 갖춰져 있습니다. 테스트 커버리지도 비교적 높은 수준(3/5 테스트 통과, 60% 커버리지)이며, 프로덕션 환경 운영에도 적합하다고 명시되어 있습니다.
MCP 도입을 검토 중인 AI 개발 팀, GPT‑도구 기반 플랫폼 설계자, 또는 도구-프로토콜 통합에 관심 있는 개발자라면 특히 흥미롭게 느껴질 주제입니다. 이 프로젝트는 기존의 다른 실험적인 MCP 서버들(예: 각종 PoC 구현)과 비교했을 때, paws‑on‑mcp는 도구(tool), 리소스(resource), 프롬프트(prompt) 전 영역을 사양에 맞게 구현하며, CLI 클라이언트 지원, 테스트 스위트 포함, 향상된 샘플링(enhanced sampling) 기능까지 겸비한 종합형 패키지입니다. 루트(roots) 기능 관련 동시성 테스트 일부는 아직 한계가 있으나, 대부분 기능이 정상작동함이 확인되었습니다.
Paws‑on‑MCP의 주요 특징
- 프로토콜 완전 준수: MCP 2025‑03‑26 사양(specification) 기준 모든 규격 충족
- 도구 통합(Tools): 9개 도구 모두 정상 작동 (예: search_hackernews, code_review_with_ai 등)
- 리소스 관리(Resources): HackerNews, GitHub 트렌드, 샘플링 URI 등 15개 URI 기반 리소스 제공
- 프롬프트 템플릿(Prompts): 트렌드 분석, 리서치, 코드 리뷰 등 14개 이상 템플릿 포함
- 향상된 샘플링: 모델 우선순위(intelligence, cost, speed), 힌트 사용, 컨텍스트 기반 샘플링 지원
- CLI 클라이언트: 샘플 요청, 데이터 조회, 분석 등 CLI 방식 인터랙션 제공
- 비동기 서버, 높은 성능: FastMCP 프레임워크 기반 SSE(Server‑Sent‑Events), async/await 구조
Paws-on-MCP 설치 및 사용 방법
설치 및 실행 방법
# 프로젝트 복제
git clone https://github.com/hemanth/paws-on-mcp
cd paws-on-mcp
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
cd src
# 실행
python mcp_server.py
서버는 http://127.0.0.1:8000/mcp/에서 시작되며, HackerNews, GitHub, 루트, 샘플링 기능이 활성화됩니다.
CLI 사용 예시
-
HackerNews 검색:
python mcp_cli_client.py tool search_hackernews --args '{"query": "AI", "limit": 3}' -
향상된 샘플링:
python mcp_cli_client.py tool create_sampling_request --args '{ "prompt": "Detailed technology analysis", "context_data": {"source": "hackernews", "topic": "AI"}, "model_hint": "claude-3-sonnet", "intelligence_priority": 0.9, "cost_priority": 0.2, "speed_priority": 0.4 }'
라이선스
Paws-on-MCP 프로젝트는 MIT License 하에 공개되어 있으며, 상업적 사용에도 제약이 없습니다.
Paws-on-MCP 프로젝트 GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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