커피 지식 그래프 MCP 서버

AI 도구가 이 사이트의 커피 지식 그래프를 직접 검색하고 탐색할 수 있도록 두 가지 방식을 제공합니다.

원격 MCP 서버

서버 상태 확인 중…

연결 방법

사용하는 AI 도구를 고르세요. 아래 예시는 모두 위 엔드포인트 주소를 씁니다.

claude mcp add --transport http coffee-graph {{URL}}

{{URL}}

{
  "mcpServers": {
    "coffee-graph": {
      "url": "{{URL}}"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "coffee-graph": {
      "type": "http",
      "url": "{{URL}}"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "coffee-graph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "{{URL}}"]
    }
  }
}

직접 확인 (curl)

도구 목록을 받아 봅니다.

curl -s {{URL}} \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

도구를 호출해 봅니다 (카투아이의 계보).

curl -s {{URL}} \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"get_lineage","arguments":{"variety":"카투아이"}}}'

도구

서버에서 실시간으로 불러온 목록입니다.

리소스

WebMCP (브라우저 안 AI 에이전트)

그래프 페이지는 W3C Web Machine Learning 커뮤니티 그룹의 WebMCP 초안에 따라 document.modelContext.registerTool()로 도구 20개를 등록합니다. 브라우저에 내장되었거나 확장으로 붙은 AI 에이전트가 페이지를 연 상태에서 이 도구를 직접 호출할 수 있습니다.

사용 조건

• WebMCP를 지원하는 브라우저와 에이전트가 필요합니다. 현재 Chrome에서 초기 미리보기(오리진 트라이얼·실험 기능)로 제공됩니다. 켜는 방법은 Chrome WebMCP 문서를 참고하세요.
• 그래프 페이지 오른쪽 아래 상태 표시줄에 “WebMCP 도구 20개 등록”이 보이면 사용할 수 있는 상태입니다. 지원하지 않는 브라우저에서는 “WebMCP 미지원”으로 나오고, 페이지는 평소처럼 동작합니다.
• 예전 초안의 navigator.modelContext만 있는 환경(일부 폴리필)도 대체 경로로 지원합니다.

도구

조회 도구 10개는 위 MCP 서버와 같은 코드이고, 아래 10개는 페이지에서만 쓸 수 있습니다.

내장 AI 채팅

그래프 페이지 오른쪽 아래의 채팅 버튼(또는 왼쪽 리본의 말풍선)을 누르면 바로 쓸 수 있습니다. 별도 설정이 필요 없습니다.

검색 하이라이트

그래프 설정의 검색 필터나 탐색기 검색창에 입력한 글자는 그래프에서 일치하는 노드를 하이라이트하고, 탐색기와 노트 패널의 일치하는 글자에 형광 표시를 합니다. 채팅 답변과 WebMCP의 highlight_nodes도 같은 하이라이트를 씁니다. 위쪽의 하이라이트 표시줄에서 해제할 수 있습니다.

이렇게 물어보세요

• 카투아이는 어떤 품종들에서 나왔고, 종은 무엇이야?
• 종간 교잡 품종을 모두 찾아서 부모를 알려 줘.
• 웻헐링 가공은 어디서 쓰이고 맛에 어떤 영향을 줘?
• 시티 로스트와 프렌치 로스트의 차이를 그래프 기준으로 비교해 줘.
• 게이샤와 인도네시아는 그래프에서 어떻게 연결돼?
• (WebMCP) 버번 계열 품종만 그래프에 보여 주고, 카투라에 “녹병 저항 비교” 메모를 남겨 줘.

데이터를 읽을 때 주의할 점

• 모든 간선에 confidence가 있습니다. confirmed는 출처에 직접 서술, claimed는 업계 자료 등의 주장, inferred는 암시 또는 규칙 도출입니다.
• derived: true인 간선은 온톨로지 규칙(R3~R9)으로 추론한 것이고, rule에 규칙 이름이 있습니다.
• 출처는 위키백과 문서 6개입니다. 블렌딩 방법은 위키백과에 문서가 없어 웹 검색 요약(업계 자료)에 기대므로 모두 claimed입니다.
• 대륙·국가·산지 노드 48개에는 위키백과 대표 이미지 속성(image, image_file, image_source, image_kind, wiki_url)이 있습니다. image_kind가 coffee면 “Coffee production in ○○” 문서의 커피 사진, general이면 국가·지역 문서의 대표 이미지(국기·지도 등)입니다. 이미지 라이선스는 image_file의 Wikimedia Commons 페이지를 따릅니다.
• 그래프에 적은 메모(포스트잇·노드 메모)는 각자의 브라우저에만 저장되어 MCP 서버로는 전달되지 않습니다.

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