MCP HubMCP Hub
SKILL·29832E

mcp-cli

obra
업데이트됨 21 days ago
61 조회
432
36
432
GitHub에서 보기
개발mcp

정보

이 스킬은 mcp CLI 도구를 통해 MCP 서버를 온디맨드로 사용할 수 있게 하여, 개발자가 영구적인 통합 없이도 도구를 동적으로 탐색하고 호출할 수 있습니다. 서버 기능 탐색, 일회성 호출 수행, 또는 컨텍스트 오염을 피하면서 MCP 기능을 테스트하는 데 이상적입니다. 이 스킬을 사용하려면 시스템 PATH에 mcp CLI가 설치되어 있어야 합니다.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add obra/superpowers-lab -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/obra/superpowers-lab
Git 클론대체
git clone https://github.com/obra/superpowers-lab.git ~/.claude/skills/mcp-cli

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

MCP CLI: On-Demand MCP Server Usage

Use the mcp CLI tool to dynamically discover and invoke MCP server capabilities without pre-configuring them as permanent integrations.

When to Use This Skill

Use this skill when you need to:

  • Explore an MCP server's capabilities before deciding to use it
  • Make one-off calls to an MCP server without permanent integration
  • Access MCP functionality without polluting the context window
  • Test or debug MCP servers
  • Use MCP servers that aren't pre-configured

Prerequisites

The mcp CLI must be installed at ~/.local/bin/mcp. If not present:

# Clone and build
cd /tmp && git clone --depth 1 https://github.com/f/mcptools.git
cd mcptools && CGO_ENABLED=0 go build -o ~/.local/bin/mcp ./cmd/mcptools

Always ensure PATH includes the binary:

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

Discovery Workflow

Step 1: Discover Available Tools

mcp tools <server-command>

Examples:

# Filesystem server
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/allow

# Memory/knowledge graph server
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

# GitHub server (requires token)
mcp tools docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ghcr.io/github/github-mcp-server

# HTTP-based server
mcp tools https://example.com/mcp

Step 2: Discover Resources (if supported)

mcp resources <server-command>

Resources are data sources the server exposes (files, database entries, etc.).

Step 3: Discover Prompts (if supported)

mcp prompts <server-command>

Prompts are pre-defined prompt templates the server provides.

Step 4: Get Detailed Info (JSON format)

# For full schema details including parameter types
mcp tools --format json <server-command>
mcp tools --format pretty <server-command>

Making Tool Calls

Basic Syntax

mcp call <tool_name> --params '<json>' <server-command>

Examples

Read a file:

mcp call read_file --params '{"path": "/tmp/example.txt"}' \
  npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

Write a file:

mcp call write_file --params '{"path": "/tmp/test.txt", "content": "Hello world"}' \
  npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

List directory:

mcp call list_directory --params '{"path": "/tmp"}' \
  npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

Create entities (memory server):

mcp call create_entities --params '{"entities": [{"name": "Project", "entityType": "Software", "observations": ["Uses TypeScript"]}]}' \
  npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Search (memory server):

mcp call search_nodes --params '{"query": "TypeScript"}' \
  npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Complex Parameters

For nested objects and arrays, ensure valid JSON:

mcp call edit_file --params '{
  "path": "/tmp/file.txt",
  "edits": [
    {"oldText": "foo", "newText": "bar"},
    {"oldText": "baz", "newText": "qux"}
  ]
}' npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

Output Formats

# Table (default, human-readable)
mcp call <tool> --params '{}' <server>

# JSON (for parsing)
mcp call <tool> --params '{}' -f json <server>

# Pretty JSON (readable JSON)
mcp call <tool> --params '{}' -f pretty <server>

Reading Resources

# List available resources
mcp resources <server-command>

# Read a specific resource
mcp read-resource <resource-uri> <server-command>

# Alternative syntax
mcp call resource:<resource-uri> <server-command>

Using Prompts

# List available prompts
mcp prompts <server-command>

# Get a prompt (may require arguments)
mcp get-prompt <prompt-name> <server-command>

# With parameters
mcp get-prompt <prompt-name> --params '{"arg": "value"}' <server-command>

Server Aliases (for repeated use)

If using a server frequently during a session:

# Create alias
mcp alias add fs npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user

# Use alias
mcp tools fs
mcp call read_file --params '{"path": "README.md"}' fs

# List aliases
mcp alias list

# Remove when done
mcp alias remove fs

Aliases are stored in ~/.mcpt/aliases.json.

Authentication

HTTP Basic Auth

mcp tools --auth-user "username:password" https://api.example.com/mcp

Bearer Token

mcp tools --auth-header "Bearer your-token-here" https://api.example.com/mcp

Environment Variables (for Docker-based servers)

mcp tools docker run -i --rm \
  -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="$GITHUB_TOKEN" \
  ghcr.io/github/github-mcp-server

Transport Types

Stdio (default for npx/node commands)

mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

HTTP (auto-detected for http/https URLs)

mcp tools https://example.com/mcp

SSE (Server-Sent Events)

mcp tools http://localhost:3001/sse
# Or explicitly:
mcp tools --transport sse http://localhost:3001

Common MCP Servers

Filesystem

# Allow access to specific directory
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/allow

Memory (Knowledge Graph)

mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

GitHub

export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="your-token"
mcp tools docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ghcr.io/github/github-mcp-server

Brave Search

export BRAVE_API_KEY="your-key"
mcp tools npx -y @anthropic/mcp-server-brave-search

Puppeteer (Browser Automation)

mcp tools npx -y @anthropic/mcp-server-puppeteer

Best Practices

1. Always Discover First

Before calling tools, run mcp tools to understand what's available and the exact parameter schema.

2. Use JSON Format for Parsing

When you need to process results programmatically:

mcp call <tool> --params '{}' -f json <server> | jq '.field'

3. Validate Parameters

The table output shows parameter signatures. Match them exactly:

  • param:str = string
  • param:num = number
  • param:bool = boolean
  • param:str[] = array of strings
  • [param:str] = optional parameter

4. Handle Errors Gracefully

Tool calls may fail. Check exit codes and stderr:

if ! result=$(mcp call tool --params '{}' server 2>&1); then
  echo "Error: $result"
fi

5. Use Aliases for Multi-Step Operations

If making several calls to the same server:

mcp alias add tmp-server npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
mcp call list_directory --params '{"path": "/tmp"}' tmp-server
mcp call read_file --params '{"path": "/tmp/file.txt"}' tmp-server
mcp alias remove tmp-server

6. Restrict Capabilities with Guard

For safety, limit what tools are accessible:

# Only allow read operations
mcp guard --allow 'tools:read_*,list_*' --deny 'tools:write_*,delete_*' \
  npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home

Debugging

View Server Logs

mcp tools --server-logs <server-command>

Check Alias Configuration

cat ~/.mcpt/aliases.json

Verbose Output

Use --format pretty for detailed JSON output to debug parameter issues.

Quick Reference

ActionCommand
List toolsmcp tools <server>
List resourcesmcp resources <server>
List promptsmcp prompts <server>
Call toolmcp call <tool> --params '<json>' <server>
Read resourcemcp read-resource <uri> <server>
Get promptmcp get-prompt <name> <server>
Add aliasmcp alias add <name> <server-command>
Remove aliasmcp alias remove <name>
JSON outputAdd -f json or -f pretty

Example: Complete Workflow

# 1. Discover what's available
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user/project

# 2. Check for resources
mcp resources npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user/project

# 3. Create alias for convenience
mcp alias add proj npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user/project

# 4. Explore directory structure
mcp call directory_tree --params '{"path": "/home/user/project"}' proj

# 5. Read specific files
mcp call read_file --params '{"path": "/home/user/project/README.md"}' proj

# 6. Search for patterns
mcp call search_files --params '{"path": "/home/user/project", "pattern": "**/*.ts"}' proj

# 7. Clean up alias
mcp alias remove proj

Troubleshooting

"command not found: mcp"

Ensure PATH is set: export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

JSON parse errors

  • Escape special characters properly
  • Avoid shell expansion issues by using single quotes around JSON
  • For complex JSON, write to a temp file and use --params "$(cat params.json)"

Server timeout

Some servers take time to start. The mcp CLI waits for initialization automatically.

Permission denied

For filesystem server, ensure the allowed directory path is correct and accessible.

GitHub 저장소

obra/superpowers-lab
경로: skills/mcp-cli
0
FAQ

자주 묻는 질문

mcp-cli Skill이란 무엇인가요?

mcp-cli은(는) obra이(가) 만든 Claude Skill입니다. Skill은 Claude가 필요할 때 불러오는 지침과 리소스를 묶어 추가 프롬프트 없이 mcp-cli 관련 작업을 수행할 수 있게 합니다.

mcp-cli은(는) 어떻게 설치하나요?

이 페이지의 설치 명령을 사용하세요. mcp-cli을(를) Claude Code 플러그인으로 추가하거나 저장소를 skills 디렉터리에 복제한 다음 Claude를 다시 시작해 Skill을 불러옵니다.

mcp-cli은(는) 어떤 카테고리에 속하나요?

mcp-cli은(는) 개발 카테고리에 속합니다.

mcp-cli은(는) 무료로 사용할 수 있나요?

네. mcp-cli은(는) AIMCP에 등록되어 있으며 무료로 설치할 수 있습니다.

연관 스킬

qmd
개발

qmd는 BM25, 벡터 임베딩, 재순위화를 결합한 하이브리드 검색을 통해 로컬 파일을 색인화하고 검색할 수 있는 로컬 검색 및 색인화 CLI 도구입니다. 명령줄 사용과 Claude 통합을 위한 MCP(Model Context Protocol) 모드를 모두 지원합니다. 이 도구는 임베딩에 Ollama를 사용하고 색인을 로컬에 저장하여 터미널에서 직접 문서나 코드베이스를 검색하는 데 이상적입니다.

스킬 보기
subagent-driven-development
개발

이 스킬은 각 독립적인 작업마다 새로운 하위 에이전트를 배치하고 작업 사이에 코드 리뷰를 진행하여 구현 계획을 실행합니다. 이 리뷰 프로세스를 통해 품질 게이트를 유지하면서 빠른 반복 작업을 가능하게 합니다. 동일한 세션 내에서 대부분 독립적인 작업을 진행할 때 내장된 품질 검증과 함께 지속적인 진행을 보장하기 위해 사용하세요.

스킬 보기
mcporter
개발

mcporter 스킬은 개발자가 Claude에서 직접 Model Context Protocol(MCP) 서버를 관리하고 호출할 수 있도록 합니다. 이 스킬은 사용 가능한 서버를 나열하고, 인수를 사용해 해당 서버의 도구를 호출하며, 인증 및 데몬 생명주기를 처리하는 명령어를 제공합니다. 개발 워크플로우에서 MCP 서버 기능을 통합하고 테스트할 때 이 스킬을 사용하세요.

스킬 보기
adk-deployment-specialist
개발

이 스킬은 A2A 프로토콜을 사용하여 Vertex AI ADK 에이전트를 배포하고 오케스트레이션하며, AgentCard 검색, 작업 제출, 코드 실행 샌드박스 및 메모리 뱅크와 같은 지원 도구를 관리합니다. Python, Java 또는 Go 언어로 순차, 병렬 또는 루프 오케스트레이션 패턴을 갖춘 다중 에이전트 시스템 구축을 가능하게 합니다. Google Cloud에서 ADK 에이전트 배포 또는 에이전트 워크플로우 오케스트레이션을 요청받았을 때 사용하세요.

스킬 보기