MCP Playground의 주요 기능은 무엇입니까?

주요 기능으로는 여러 MCP 서버 지원, 풍부한 Streamlit 채팅 UI, LangChain을 통한 공급자 독립적인 LLM 지원, LangGraph를 사용한 동적 도구 선택, Docker 기반 배포, API 기능 테스트를 위한 실시간 피드백 등이 있습니다.

MCP Playground를 어떻게 설정합니까?

MCP Playground를 설정하려면 다음 단계를 수행해야 합니다. 1) GitHub에서 리포지토리 복제 2) 프로젝트 디렉토리로 이동 3) npm install을 사용하여 종속성 설치 4) npm run build로 프로젝트 빌드 5) npm start를 사용하여 애플리케이션 시작. 또는 Docker를 사용하여 배포할 수 있습니다.

MCP Playground를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

MCP Playground는 실시간 피드백을 제공하고, 기술 및 비기술 이해 관계자 간의 격차를 해소하고, 라이브 데모를 가능하게 하고, 사용자가 MCP 엔드포인트와 상호 작용하는 방식에 대한 통찰력을 제공하여 MCP API의 학습 및 채택을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 구현 전에 위험 부담 없이 테스트하고 실험할 수 있습니다.

MCP Playground는 다양한 LLM과 어떻게 통합됩니까?

MCP Playground는 LangChain을 사용하여 공급자 독립적인 인터페이스를 제공하며, OpenAI, Amazon Bedrock, Anthropic 및 Google Gemini와 같은 다양한 LLM을 지원합니다. 사용자는 다양한 LLM 공급자 간에 즉시 전환할 수 있습니다.

MCP Playground

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MCP Playground는 여러 AI 모델 및 도구 통합을 지원하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구축, 테스트, 디버깅 및 모니터링하기 위한 개발자 친화적인 환경입니다.

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https://mcpplayground.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
대안

제품 정보

업데이트됨:Nov 7, 2025

MCP Playground이란?

MCP Playground는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 작업을 위한 도구와 인터페이스를 제공하는 포괄적인 개발 플랫폼입니다. 웹 기반, 데스크톱(Electron) 및 명령줄 인터페이스를 포함한 여러 배포 옵션을 지원합니다. 이 플랫폼을 통해 개발자는 MCP를 통해 AI 모델을 외부 도구 및 데이터 소스와 연결할 수 있으며, 실시간 테스트, 디버깅 기능, OpenAI, Amazon Bedrock, Anthropic 및 Google과 같은 인기 있는 AI 공급자와의 원활한 통합과 같은 기능을 제공합니다.

MCP Playground의 주요 기능

MCP Playground는 대규모 언어 모델(LLM)과 상호 작용하기 위한 Streamlit 기반 인터페이스를 제공하며, 다중 서버 명령 프로토콜(MCP)을 통해 외부 도구를 통합하는 포괄적인 개발 환경입니다. 다양한 AI 모델에 대한 공급자 독립적인 지원을 제공하고, 채팅 인터페이스를 갖추고 있으며, 엔터프라이즈급 보안 제어 기능을 포함하여 MCP 서버 및 해당 통합을 구축, 테스트 및 디버깅하는 데 이상적입니다.

다중 공급자 LLM 지원: OpenAI, Amazon Bedrock, Anthropic, Fireworks 및 Groq를 포함한 여러 AI 공급자를 지원하여 모델 선택의 유연성을 제공합니다.

대화형 개발 환경: 실시간 피드백 및 도구 탐색 기능을 통해 MCP 서버를 테스트, 디버깅 및 모니터링하기 위한 브라우저 기반 인터페이스를 제공합니다.

엔터프라이즈급 보안: 안전한 엔터프라이즈 배포를 위해 속도 제한, 적절한 보안 제어 및 OAuth 인증 지원을 포함합니다.

모듈식 아키텍처: 새로운 명령, 도구 및 통합으로 쉽게 확장할 수 있는 TypeScript 기반 모듈식 구조를 특징으로 합니다.

MCP Playground의 사용 사례

엔터프라이즈 도구 통합 테스트: 기업이 프로덕션 환경에 배포하기 전에 복잡한 MCP 통합을 안전하게 테스트하고 시연할 수 있도록 지원합니다.

개발자 프로토타입 제작: 개발자가 제어된 환경에서 새로운 MCP 도구 및 통합을 신속하게 프로토타입 제작하고 테스트할 수 있도록 합니다.

AI 모델 개발: 다양한 외부 도구 및 데이터 소스와의 AI 모델 상호 작용을 개발하고 테스트하기 위한 플랫폼을 제공합니다.

제품 개발 피드백: 사용자가 MCP 통합과 상호 작용하는 방식에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 제품 개발 결정을 안내합니다.

장점

백엔드 인프라가 필요 없는 클라이언트 측 작업

오픈 소스 및 커뮤니티 기반 개발

엔터프라이즈 사용을 위한 포괄적인 보안 기능

단점

한 번에 1시간 사용 세션으로 제한됨

특정 기술 설정 및 구성이 필요함

MCP Playground 사용 방법

MCP Playground 설치: 'git clone https://github.com/rosaboyle/mcp-playground.git'으로 저장소를 복제하고, 'cd mcp-playground'로 디렉토리로 이동한 다음, 'npm install'로 종속성을 설치합니다.

빌드 및 시작: 'npm run build'로 프로젝트를 빌드하고 'npm start'로 애플리케이션을 시작합니다.

MCP 서버에 연결: Playground 인터페이스를 열고 '서버 추가'를 클릭하여 HTTP 엔드포인트 URL을 통해 MCP 서버에 연결합니다.

인증 구성: 서버에서 필요한 경우 베어러 토큰과 헤더 이름(예: 'Authorization' 또는 'X-API-Key')을 제공하여 인증을 설정합니다.

서버 선택: 사이드바에서 서버를 선택하여 MCP 엔드포인트 및 도구와 상호 작용을 시작합니다.

서버 기능 테스트: Playground 인터페이스를 사용하여 서버 도구, 기능 및 엔드포인트를 실시간으로 테스트합니다.

모니터링 및 디버깅: Playground의 디버깅 도구를 활용하여 서버 동작을 모니터링하고, 응답을 테스트하고, 기능을 검증합니다.

MCP Playground 자주 묻는 질문

MCP Playground는 개발자가 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축, 테스트, 디버그 및 모니터링할 수 있도록 지원하는 Streamlit 기반 도구입니다. 사용자가 MCP 엔드포인트를 실시간으로 실험하고 LangChain을 통해 다양한 LLM과 통합할 수 있는 대화형 테스트 환경을 제공합니다.