oracle/mcp

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 모델이 Oracle 제품 및 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)와 상호 작용할 수 있도록 하는 Model Context Protocol (MCP) 서버의 참조 구현을 제공합니다. 모든 도구에 대한 사용자 정의 통합 없이 AI 클라이언트가 클라우드 리소스 및 데이터에 액세스하고 관리할 수 있는 표준화되고 언어에 구애받지 않는 방법을 제공하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 리포지토리는 다양한 언어(Python, Node.js, Java)로 구현된 다양한 MCP 서버가 포함된 다국어 아키텍처로 구성되어 있습니다. 이러한 서버는 특정 도구 모음을 MCP 호환 클라이언트(예: Cursor, Cline 또는 MCPHost)에 노출하는 중개자 역할을 합니다. 공식 OCI Python SDK 또는 OCI CLI를 통해 Oracle 서비스에 연결할 수 있으며, stdio 및 HTTP 스트리밍 전송 모드를 모두 지원합니다.

대상

• Oracle Cloud 리소스를 관리해야 하는 에이전트를 구축하는 AI 개발자.
• 프로토타이핑 및 학습을 위해 Model Context Protocol을 탐구하는 개발자.
• Oracle Cloud 워크플로우를 AI 지원 코딩 환경에 통합하려는 MCP 호환 IDE 사용자 (예: Cursor 또는 Cline).

주요 기능

• 다국어 지원: 프로토콜의 언어 독립적 특성을 보여주기 위해 Python, Node.js 및 Java로 서버를 구현합니다.
• 다양한 전송 모드: 로컬 실행을 위한 stdio와 원격 연결을 위한 HTTP 스트리밍을 모두 지원합니다.
• OCI 통합: 일반 OCI 워크플로우, OCI CLI 명령 검색 및 특정 Oracle 제품 도메인을 위한 전문 서버를 제공합니다.
• 컨테이너화된 배포: 환경 격리를 더 쉽게 하기 위해 Podman을 통해 서버를 실행하는 지원을 포함합니다.