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Sparrow On-Demand MCP

MCP(Model Context Protocol)‌는 AI의 LLM(Large Language Model:대규모 언어 모델)을 통해 다양한 API 서비스와 안전하게 상호작용할 수 있는 표준 프로토콜입니다. Sparrow On-Demand MCP는 이 기술을 통해 Sparrow On-Demand에서 제공하는 분석 기능을 IDE의 AI 플러그인에서 손쉽게 활용할 수 있도록 제공합니다.

Sparrow On-Demand MCP에서 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

단일 파일 및 폴더에 대한 보안 분석
분석 진행 상황 확인
분석 결과 및 분석 규칙 조회

MCP 아키텍처

실행 흐름

샘플 프로젝트로 테스트 분석을 진행해보는 것이 좋습니다. 테스트 분석으로 인증, 분석 요청, 응답 흐름을 미리 확인하세요.

👤 CLIENT클라이언트

로컬 IDE를 Sparrow On-Demand MCP 서버에 연결하는 MCP 클라이언트입니다.
사용자가 로컬 IDE의 LLM 채팅 패널에서 명령을 입력할 때 Sparrow On-Demand MCP를 명시함으로써 호출할 수 있습니다.

📦 MCP 서버MCP 서버

Sparrow On-Demand에서 제공하는 NPM 기반의 MCP 서버입니다.
로컬 IDE의 LLM 채팅 패널, LLM 서버, Sparrow On-Demand 서버 사이에서 요청을 전달하고 받아올 수 있습니다.

🧠 ONDEMANDOn-Demand

요청된 분석을 수행하는 Sparrow On-Demand 서버입니다.
Sparrow On-Demand 서버는 AWS에서 운영되며 소스코드 분석, 오픈소스 분석, 웹취약점 분석을 수행합니다.

🧾 LLM 서버LLM 서버

로컬 환경에 직접 설치하거나, 상용 클라우드 서비스로 제공되는 LLM(대규모 언어 모델) 서버입니다.
Sparrow On-Demand의 분석 결과를 바탕으로 안전한 코드를 생성합니다.

설치하기

사전 요구사항

Node.js 22 이상 및 npm 설치
Sparrow On-Demand API 토큰 필요

Tip: 토큰 발급을 참고하세요.
IDE를 플러그인 등을 통해 LLM에 연결

이미 다른 IDE 및 LLM을 사용하시는 경우 추가로 수행해야 하는 요구 사항은 없습니다. 여기서는 Cursor IDE에서 Sparrow On-Demand MCP를 로컬 Ollama에 연결하는 방법을 안내합니다. Ollama 설치 및 설정 방법은 Ollama 공식 문서를 참고하세요.

MCP 패키지 설치

npm을 통해 MCP 패키지를 설치합니다. 전역으로 설치하거나 로컬로 설치하는 방법이 있습니다.

# 전역 설치
npm install -g @sparrowai/sparrow-mcp

# 로컬 설치
npm install @sparrowai/sparrow-mcp

MCP 설정 파일 생성

IDE에 MCP 설정 파일(mcp.json)을 생성하고, Sparrow On-Demand API 토큰을 포함한 설정을 추가합니다.

//전역 설치
{
  "mcpServers": {
    "sparrow-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\Users\\<username>\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@sparrowai\\sparrow-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {
        "SPARROW_API_KEY": "your-ondemand-token",
        "SPARROW_API_URL": "https://ondemand.sparrowcloud.ai",
        "OLLAMA_BASE_URL": "http://localhost:11434",
        "OLLAMA_MODEL": "gpt-oss:20b",
        "NODE_ENV": "development"
      }
    }
  }
}

// 로컬 설치
{
  "mcpServers": {
    "sparrow-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["./node_modules/@sparrowai/sparrow-mcp/dist/server.js"]
      "env": {
        "SPARROW_API_KEY": "API_KEY",
        "SPARROW_API_URL": "https://ondemand.sparrowcloud.ai",
        "OLLAMA_BASE_URL": "YOUR_OLLAMA_SERVER_URL",
        "OLLAMA_MODEL": "gpt-oss:20b",
        "NODE_ENV": "development"
      }
    }
  }
}

//전역 설치
{
  "mcpServers": {
    "sparrow-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\Users\\<username>\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@sparrowai\\sparrow-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {
        "SPARROW_API_KEY": "your-ondemand-token",
        "SPARROW_API_URL": "https://ondemand.sparrowcloud.ai",
        "OLLAMA_BASE_URL": "http://localhost:11434",
        "OLLAMA_MODEL": "gpt-oss:20b",
        "NODE_ENV": "development"
      }
    }
  }
}
 
// 로컬 설치
{
  "mcpServers": {
    "sparrow-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [".\\node_modules\\@sparrowai\\sparrow-mcp\\dist\\server.js"]
      "env": {
        "SPARROW_API_KEY": "API_KEY",
        "SPARROW_API_URL": "https://ondemand.sparrowcloud.ai",
        "OLLAMA_BASE_URL": "YOUR_OLLAMA_SERVER_URL",
        "OLLAMA_MODEL": "gpt-oss:20b",
        "NODE_ENV": "development"
      }
    }
  }
}

이제 mcp.json 파일을 저장하고 Cursor IDE를 재시작합니다.

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