설명
MCPCore는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구축하고 호스팅하며 보안하는 데 설계된 노코드 플랫폼입니다. AI 어시스턴트가 발견하고 호출할 수 있는 도구를 만드는 과정을 단순화하여 수동 서버 코드나 인프라 관리의 필요성을 없앱니다. 사용자는 시각적 워크플로우 빌더를 사용하여 데이터베이스, 쿼리, HTTP 요청, 변환 및 조건과 같은 단계를 캔버스에서 연결하여 도구를 개발할 수 있습니다. 코딩을 선호하는 사용자에게는 JavaScript 편집기가 제공되어 두 개발 방법 간의 차이를 AI 클라이언트가 인식하지 못하게 합니다.
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이 플랫폼은 사용자가 OpenAPI 3 또는 Swagger 2 문서 링크를 붙여넣거나 파일을 업로드하여 기존 REST API를 통합할 수 있도록 지원합니다. MCPCore는 이러한 문서를 읽고 선택된 엔드포인트를 유형이 지정된 매개변수와 암호화된 API 키를 가진 워크플로우 도구로 변환합니다. 읽기 전용 엔드포인트는 자동으로 선택되며, 데이터를 수정하거나 삭제하는 엔드포인트는 사용자가 명시적으로 활성화할 때까지 비활성 상태로 유지됩니다.
보안은 MCPCore의 핵심 요소로, 모든 서버는 HTTPS에서 실행되며 네 가지 보안 모드를 제공합니다: 공개, 비공식, API 키 또는 OAuth 2.0. 데이터베이스 자격 증명 및 기타 비밀은 AES-256으로 암호화되어 저장되며, 도구 코드에서만 접근할 수 있고 AI 클라이언트나 로그에 노출되지 않습니다. 이 플랫폼은 남용이나 높은 트래픽으로부터 보호하기 위해 서버당 속도 제한도 포함합니다.
MCPCore는 Claude Code, Codex, Claude Desktop, Claude.ai, Cursor, VS Code, Gemini CLI, Windsurf 및 Cline을 포함한 모든 MCP 호환 AI 클라이언트와 호환됩니다. 일부 클라이언트에 대해서는 원클릭 설치를 제공하며, 다른 클라이언트에 대해서는 간단한 명령줄 설정을 제공합니다. Playground 기능을 통해 사용자는 Claude 또는 GPT와 같은 실제 AI 모델로 도구를 테스트하고, 배포 전에 도구 호출, 매개변수 및 결과를 관찰할 수 있습니다.
버전 관리를 위해 MCPCore는 모든 변경 사항을 버전으로 자동 저장하여 사용자가 초안을 저장하고, 이를 실시간 버전과 나란히 비교하며, 이전 버전을 한 번의 클릭으로 복원할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 트래픽 및 오류 로그와 AI 지원 디버깅, 요청량, 오류율, 대기 시간 및 상위 도구에 대한 분석을 포함한 포괄적인 관찰 가능성 기능도 제공합니다. 자동 SSL이 지원되는 사용자 지정 도메인과 서버별로 구성할 수 있는 속도 제한도 지원됩니다.
MCPCore는 신용 카드 없이도 사용할 수 있는 세 개의 MCP 서버와 무제한 도구, 7일의 분석을 포함하는 무료 요금제를 제공합니다. 유료 요금제는 추가 서버, 더 높은 호출 한도 및 연장된 로그 기록을 제공하며, 업그레이드는 즉시 적용되고 다운그레이드는 청구 기간 종료 시 적용됩니다. 대규모 조직을 위한 엔터프라이즈 및 자체 호스팅 배포도 요청 시 가능합니다.
- 카테고리AI 앱 빌더
- 요금제프리미엄
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
MCPCore의 핵심 기능
노코드 MCP 서버 구축
도구 생성을 위한 시각적 워크플로우 빌더
전체 제어를 위한 JavaScript 편집기
기존 API를 위한 OpenAPI/Swagger 가져오기
실시간 엔드포인트가 있는 안전한 호스팅
네 가지 보안 모드: 공개, 비공식, API 키, OAuth 2.0
AES-256으로 암호화된 비밀 관리
서버당 속도 제한
다양한 MCP 호환 AI 클라이언트(Claude, Codex, Cursor, Gemini CLI, VS Code)와의 호환성
실제 AI 모델 테스트를 위한 Playground
자동 버전 기록 및 롤백
AI 지원 디버깅이 포함된 트래픽 및 오류 로그
서버 성능 및 사용에 대한 분석
자동 SSL이 지원되는 사용자 지정 도메인
신용 카드 없이 이용할 수 있는 무료 요금제
MCPCore 사용 방법은?
서버 생성: 서버 이름을 정하고, 하위 도메인을 선택하며, 보안 모드를 선택합니다.
도구 구축: 시각적 워크플로우 빌더를 사용하거나 OpenAPI 파일을 가져오고, AI에게 도구를 설명하거나 JavaScript 코드를 작성합니다.
도구 테스트: Playground를 활용하여 Claude 또는 GPT와 대화하고 실제 매개변수로 도구 호출을 관찰합니다.
AI 클라이언트 연결: Cursor, VS Code 또는 Claude Desktop에 원클릭으로 설치하거나 명령어로 다른 클라이언트에 추가합니다.
게시 및 보안: 도구가 실시간으로 안전한 엔드포인트가 되어 AI 클라이언트가 호출할 준비가 됩니다.
MCPCore의 사용 사례
- AI 호환 API 구축
- 기존 REST API 통합
- 데이터베이스 상호작용 자동화
- 안전한 AI 도구 생성
- AI 도구 기능 테스트
- AI 도구 버전 관리
- AI 서버 성능 모니터링
- AI 클라이언트를 사용자 지정 도구에 연결
