이 MCP는 사용자가 AI 자산에 대한 프라이버시와 제어를 강화하기 위해 Atlantis 클라우드를 통해 제어할 수 있는 동적 기능 및 타사 도구를 관리하는 Python 기반의 피어 투 피어 서버를 실행할 수 있게 해줍니다.
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작성자：
May 13 2025
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atlantis-mcp-server란?
이 시스템은 사용자 정의 Python 함수를 도구로 실행하고 관리할 수 있게 해주는 로컬 장치에서 실행되는 Python 원격 서버를 제공합니다. 사용자는 JSON 구성을 통해 타사 MCP 서버를 설치할 수도 있으며, 이를 통해 날씨 데이터와 같은 다양한 서비스를 통합할 수 있습니다. 이 아키텍처는 민감한 데이터를 노출하지 않고 중앙 집중식 관리 및 제어를 용이하게 하는 Atlantis 클라우스를 통해 원격 제어를 지원합니다. 확장성을 염두에 두고 설계되어, 기능의 핫 로딩, 동적 서버 관리가 가능하며, 최소한의 클라우드 의존성을 제공하여 사용자에게 피어 투 피어 네트워크 환경 내에서 AI 및 자동화 작업 흐름에 대한 더 많은 제어를 제공할 수 있습니다.
atlantis-mcp-server을 사용할 사람은?
- 개발자
- AI 연구자
- 시스템 관리자
- 기술 애호가
atlantis-mcp-server 사용 방법은?
- 단계 1: Python 및 Node.js 설치
- 단계 2: runServer 스크립트를 구성하여 세부정보 지정
- 단계 3: projectatlantis.ai에 가입
- 단계 4: Python 원격 서버 시작
- 단계 5: 클라우드 인터페이스를 통해 원격 서버에 연결
- 단계 6: 함수 및 타사 MCP 서버 생성 또는 로드
- 단계 7: 클라우드 플랫폼을 통해 시스템 관리 및 운영
atlantis-mcp-server의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- Python 함수의 동적 생성 및 핫 리로드
- 타사 MCP 서버의 설치 및 관리
- Atlantis 클라우스를 통한 원격 제어
- 여러 원격 인스턴스 지원
- JSON 기반 서버 구성
장점
- AI 작업 흐름에 대한 향상된 제어
- 로컬 데이터 프라이버시 및 보안
- 사용자 정의 도구 및 타사 도구의 쉬운 통합
- 여러 장치에 대한 확장 가능한 아키텍처
- 최소한의 클라우드 의존성
atlantis-mcp-server의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 개발 및 테스트
- 자동화 작업 흐름 관리
- AI 도구의 다중 장치 제어
- 날씨 및 데이터 모니터링
- MCP 확장에 대한 연구 협업
atlantis-mcp-server의 자주 묻는 질문
개발자
- ProjectAtlantis-dev
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