Visitors
Wonderful AI

open webui mcpo 설정(playwright, youtube요약 포함)

King

— 5 min read
open webui mcpo 설정(playwright, youtube요약 포함)

open webui 에 mcp를 적용하는 방법을 알아보도록 하자

open webui 에 mcp를 적용하기위해 mcp서버를 돌려야 한다.

준비 단계

  1. 우선 아래와 같이 mcpo 폴더 아래 config.json 파일을 만든다.

자주 사용하는 mcp는 전부 넣었으니, 필요없는 부분은 삭제하고 apikey는 해당 서비스 홈페이지에서 받은 후 YOURAPIKEY 부분은 변경하면 된다.

{
    "mcpServers": {
      "fetch": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"]
      },
      "time": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-time", "--local-timezone=Asia/Seoul"]
      },
      "sequential-thinking": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
        ]
      },
      "brave-search": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
        "env": { "BRAVE_API_KEY": "YOURAPIKEY" }
      },
      "filesystem": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
          "~/mcpo/tmp"
        ]
      },
      "context7": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
      },
      "terminal": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@dillip285/mcp-terminal"
        ],
        "config": {
          "allowedCommands": [
            "npm",
            "npx",
            "node",
            "git",
            "python",
            "pip",
            "pipx",
            "pipenv",
            "poetry",
            "pytest",
            "tox",
            "flake8",
            "pylint",
            "black",
            "isort",
            "mypy",
            "coverage",
            "cProfile",
            "pyinstrument",
            "ab",
            "wrk",
            "siege",
            "locust",
            "k6",
            "hey",
            "pytest-benchmark",
            "curl",
            "http",
            "ls",
            "dir",
            "mysql"
          ],
          "defaultTimeout": 30000
        }
      },
      "text-editor": {
        "command": "npx",
        "args": ["mcp-server-text-editor"]
      },
      "tavily": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y","tavily-mcp@0.2.0"],
        "env": {
          "TAVILY_API_KEY": "YOURAPIKEY"
        }
      },
      "google-maps": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-google-maps"],
        "env": { "GOOGLE_MAPS_API_KEY": "YOURAPIKEY" }
      },
      "weather": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@dbsxortime/mcp-weather-server"],
        "env": {"WEATHER_API_KEY": "YOURAPIKEY"}
      },
      "perplexity-ask": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
         "server-perplexity-ask"
        ],
        "env": {"PERPLEXITY_API_KEY": "YOURAPIKEY"}
      },
      "shrimp-task-manager" : {
        "command" : "npx" ,
        "args" : [ "-y" , "mcp-shrimp-task-manager" ],
          "env" : {
            "DATA_DIR" : "~/mcpo/mcp-shrimp-task-manager/data" ,
            "TEMPLATES_USE" : "en" ,
            "ENABLE_GUI" : "false"
        }
      },
      "playwright_sse": { 
        "url": "http://localhost:8931/sse"
      },
      "dumplingai": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
        "env": {
          "DUMPLING_API_KEY": "YOURAPIKEY"
        }
      }
    
   }    
}
  1. npm과 node, python(pip install uv 도 설치)를 설치한다.
    그리고나서 npm install -g 패키지로 위에서 사용한 패키지들 설치한다.
    ex) npm install -g mcp-server-dumplingai
  2. mcpo 아래에 playwright 폴더를 만들고 몇가지 파일을 생성한다.
  • .env 파일
# .env

# Port on the host machine to connect to the MCP server
MCP_HOST_PORT=8931

# Set to true to run in headless mode
HEADLESS=true

# --- Settings for headed mode (uncomment and modify as needed) ---
# DISPLAY=:0
# WAYLAND_DISPLAY=wayland-0
# XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/0 # Match the user ID inside the container (root=0, pwuser=1000)
# X11_HOST_PATH=/tmp/.X11-unix # Host path for X11 socket
# WSLG_HOST_PATH=/mnt/wslg     # Host path for WSLg

# -- For WSL2 (when running docker from the host OS terminal, not inside WSL) --
# DISPLAY=:0
# WAYLAND_DISPLAY=wayland-0
# XDG_RUNTIME_DIR=/mnt/wslg/runtime-dir
# X11_HOST_PATH=\\wsl.localhost\Ubuntu\tmp\.X11-unix # Example for Ubuntu distro
# WSLG_HOST_PATH=\\wsl.localhost\Ubuntu\mnt\wslg     # Example for Ubuntu distro
  • Dockerfile
# Dockerfile

# Specify the base image (check for the latest tag and specify if preferred)
FROM mcr.microsoft.com/playwright:v1.51.1-noble

# Set working directory (optional)
WORKDIR /app

# Install @playwright/mcp globally
# RUN npm cache clean --force # Try this if you encounter caching issues
RUN npm install -g @playwright/mcp@0.0.7

# Install Chrome browser and dependencies required by Playwright
# Although the base image should include them, explicitly install in case MCP cannot find them
RUN npx playwright install chrome && npx playwright install-deps chrome

# Copy the entrypoint script
COPY entrypoint.sh /app/entrypoint.sh
RUN chmod +x /app/entrypoint.sh

# Set the entrypoint
ENTRYPOINT ["/app/entrypoint.sh"]
  • entrypoint.sh
# entrypoint.sh

#!/bin/sh
set -e

# Default arguments and port
MCP_ARGS=""
# Use MCP_PORT from environment or default to 8931
INTERNAL_PORT=${MCP_PORT:-8931}

# Add --headless if HEADLESS environment variable is true
if [ "$HEADLESS" = "true" ]; then
  MCP_ARGS="$MCP_ARGS --headless"
fi

# Add --port if MCP_PORT is set (for SSE connection)
# This allows SSE connection even when HEADLESS=true
if [ -n "$MCP_PORT" ]; then
  MCP_ARGS="$MCP_ARGS --port $INTERNAL_PORT"
fi

# Add other options if needed (e.g., --vision)
# if [ "$VISION_MODE" = "true" ]; then
#   MCP_ARGS="$MCP_ARGS --vision"
# fi

echo "Starting @playwright/mcp with args: $MCP_ARGS $@"
echo "Internal MCP port (if using SSE): $INTERNAL_PORT"

# Execute @playwright/mcp using npx, passing arguments ($@)
exec npx @playwright/mcp@0.0.7 $MCP_ARGS "$@"
  • docker-compose.yml
services:
  playwright-mcp:
    build: .
    container_name: playwright-mcp-server
    tty: true
    env_file:
      - .env
    environment:
      # Default is headed mode (SSE connection) unless overridden by .env
      - HEADLESS=${HEADLESS:-false}
      # Internal container port (used by entrypoint.sh)
      - MCP_PORT=${MCP_HOST_PORT:-8931}
      # --- Settings for headed mode (assuming WSL2 + WSLg) ---
      # Read from .env file (with defaults)
      - DISPLAY=${DISPLAY:-:0}
      - WAYLAND_DISPLAY=${WAYLAND_DISPLAY:-wayland-0}
      - XDG_RUNTIME_DIR=${XDG_RUNTIME_DIR:-/run/user/0} # Default assumes root (ID 0)
    ports:
      # Map host port (from .env) to the same internal port
      - "${MCP_HOST_PORT:-8931}:${MCP_HOST_PORT:-8931}"
    volumes:
      # --- Volume mounts for headed mode (WSL2 + WSLg) ---
      # Read host paths from .env file (with defaults)
      - ${X11_HOST_PATH:-/tmp/.X11-unix}:/tmp/.X11-unix:rw
      - ${WSLG_HOST_PATH:-/mnt/wslg}:/mnt/wslg:ro # WSLg related (read-only)
    # shm_size: '2gb' # Increase shared memory size if needed
    # init: true # Use an init process to reap zombie processes

서비스 만들기

  1. playwright 폴더에서 docker compose up -d 명령어로 docker-compose를 실행
    - 이 때 상위폴더에서 docker compose up -d 로 돌린 container는 영향이 없다.
    - docker ps -a 로 현재 돌고 있는 컨테이너 확인 가능
  2. 이제 mcpo.service를 만든다.

vim /etc/systemd/system/mcpo.service

# mcpo.service

[Unit]
Description=MCPO Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/mcpo
ExecStart=/mcpo/venv/bin/uvx mcpo --config /mcpo/config.json --host localhost --port 8085
Restart=always
User=root
Environment=PATH=/mcpo/venv/bin
StandardOutput=journal
StandardError=journal

[Install]
WantedBy=multi-user.target

서비스 등록 및 실행

systemctl daemon-reload
systemctl enable mcpo
systemctl start mcpo

로그 보기

systemd로 띄운 1번( mcpo.service )의 로그는 기본적으로 systemd-journald에 쌓입니다. 아래 명령으로 확인할 수 있습니다.

    • -u mcpo.service : 해당 유닛(service) 로그만
    • -f (follow) : 실시간으로 추가되는 로그 표시

서비스 상태(간단한 로그 포함)

systemctl status mcpo.service

– 최근 몇 줄 로그와 함께 서비스 활성 상태, 에러 코드 등을 보여줌

최근 n줄만 보기

journalctl -u mcpo.service -n 100

– 마지막 100줄

과거 로그(예: 지난 부팅 이후) 모두 보기

journalctl -u mcpo.service

실시간 로그 보기

journalctl -u mcpo.service -f

추가로, 만약 로그를 파일로 남기고 싶다면 서비스 파일에 아래와 같이 설정할 수도 있습니다.

[Service]
…
StandardOutput=append:/var/log/mcpo/out.log
StandardError=append:/var/log/mcpo/err.log

이후 디렉토리와 파일 권한을 확인하고 재시작하세요.

mkdir -p /var/log/mcpo
chown root:root /var/log/mcpo
chmod 755       /var/log/mcpo
systemctl daemon-reload
systemctl restart mcpo.service

이렇게 하면 /var/log/mcpo/out.log, /var/log/mcpo/err.log 에도 로그가 계속 쌓입니다.

Read more

AI, 국제수학올림피아드에서 금빛 업적 달성! 구글과 오픈AI의 놀라운 성과

AI, 국제수학올림피아드에서 금빛 업적 달성! 구글과 오픈AI의 놀라운 성과

AI의 수학적 혁명: IMO 금메달 도전기 AI, 국제수학올림피아드에서 금메달 획득! 2025년, 구글과 오픈AI의 인공지능이 세계 최고 난이도의 수학 대회에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 이는 AI의 수학적 추론 능력이 인간 수준에 근접했음을 보여주는 획기적인 순간입니다. 주요 성과 * 🏅 오픈AI: 6문제 중 5문제 해결, 42점 만점 중 35점 획득 * 🏅 구글 Gemini: IMO 금메달 기준

By King
WebAgent: Alibaba's Next-Gen AI Agent for Autonomous Web Information Exploration

WebAgent: Alibaba's Next-Gen AI Agent for Autonomous Web Information Exploration

WebAgent란 무엇인가? WebAgent는 알리바바의 통이랩(Tongyi Lab)에서 개발한 혁신적인 오픈소스 프로젝트로, AI 기반 웹 탐색의 한계를 넓히는 기술입니다. 핵심은 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 자율 에이전트로, 최소한의 인간 개입으로 웹을 탐색하고 정보를 수집하며 복잡한 추론 작업까지 수행할 수 있습니다. 이제 이 흥미로운 기술을 자세히 살펴보고 어떻게 작동하는지

By King
YOLO 모델 학습 결과 비교 기준과 효율적 평가 방법에 관한 고찰

YOLO 모델 학습 결과 비교 기준과 효율적 평가 방법에 관한 고찰

YOLO 모델 학습을 진행하며 데이터셋 증강, 배치 구성 등의 변수 조작 후 학습 결과 비교를 위한 연구는 매우 중요한 과정입니다. 특히, 논문 작성 시 수정이 가해지지 않은 기본 상태와 고안한 방법을 적용한 상태의 학습 결과를 비교할 때 어떤 모델 파일을 기준으로 할지 고민하는 경우가 많습니다. YOLO 학습을 400 epoch로 설정할

By King
역사의 장막을 벗기다: MLK 기밀문서, 정치 스캔들, 그리고 헌터 바이든의 충격 발언

역사의 장막을 벗기다: MLK 기밀문서, 정치 스캔들, 그리고 헌터 바이든의 충격 발언

미국 정치의 숨겨진 진실들, 이제 공개된다! 🔍 마틴 루터 킹 주니어 암살 문서 23만쪽 전격 공개 2025년 7월 21일, 국가정보국(DNI)이 MLK 암살 사건의 숨겨진 진실을 담은 6,000여 건의 문서를 최초로 공개했습니다. 트럼프 대통령의 행정명령에 따라 국민의 알 권리를 위해 추진된 이번 공개는 역사적 투명성의 중요한 이정표로 평가됩니다. 📂 오바마-코미

By King