AI 에이전트 연결 (MCP)

명령 하나면 됩니다 — 안내가 나오면 키를 입력하고, 연결되었는지 확인하세요:

claude mcp add --transport http datasinking https://api.datasink.ing/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

claude mcp list        # → datasinking: ✔ Connected

--scope user를 추가하면 이 프로젝트뿐 아니라 모든 프로젝트에서 쓸 수 있습니다. Claude Code가 서버 상태를 직접 점검하므로, claude mcp get datasinking으로 연결이 실패한 이유를 정확히 알 수 있습니다.

Settings → Connectors → Add → Add custom connector에서 https://api.datasink.ing/mcp를 붙여 넣고 인증 안내를 마치세요. 이 설정을 위해 JSON 파일을 편집하지 마세요. mcp-remote도 쓰지 마세요 — 그 파일은 stdio 전용이라 url 키를 받지 않습니다.

{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "url": "https://api.datasink.ing/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:DATASINK_API_KEY}" }
    }
  }
}

Cursor는 ${env:NAME} 형식으로 보간합니다 — Claude Code처럼 ${NAME}가 아닙니다. 편집 후 Cursor를 다시 시작하세요. 연결 오류는 Output → MCP Logs에서 확인할 수 있습니다.

[mcp_servers.datasinking]
url = "https://api.datasink.ing/mcp"
bearer_token_env_var = "DATASINK_API_KEY"

Codex에는 type 필드가 없습니다 — 전송 방식은 url을 썼는지 command를 썼는지로 추론됩니다. 헤더 키는 headers가 아니라 http_headers이며, bearer_token을 그대로 쓰면 거부됩니다 — 환경 변수를 사용하세요.

이 둘은 설정 파일이 서로 다른 별개의 제품입니다 — 설정이 “적용되지 않는” 가장 흔한 이유입니다:

// WorkBuddy (desktop app) — ~/.workbuddy/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "datasinking-mcp"],
      "env": { "DATASINK_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

WorkBuddy의 문서에 나온 설정은 stdio 전용이고, type: "http" 형식은 CodeBuddy Code에서 동작합니다. CodeBuddy는 설정을 ~/.codebuddy/.mcp.json에 보관합니다. 어느 쪽이든 편집 후 앱을 다시 시작하세요.

로컬, stdio, Node 18+ 또는 Python 3.8+:

{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "datasinking-mcp"],
      "env": { "DATASINK_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

# Python instead of Node:
#   "command": "uvx", "args": ["--from", "datasinking[mcp]", "datasinking-mcp"]