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Lovable MCP 서버 (리서치 프리뷰)

Model Context Protocol을 사용해 AI 에이전트와 개발자 도구를 Lovable에 연결하세요. 앱을 프로그래매틱하게 빌드하고, 반복하고, 배포할 수 있습니다.

Lovable MCP 서버는 리서치 프리뷰 상태로, 초기 실험과 피드백을 위해 제공되지만 아직 프로덕션 준비 상태는 아닙니다:

  • 도구 이름, 파라미터, 응답 형식이 사전 공지 없이 변경될 수 있으며, 호환성을 깨는 변경도 포함될 수 있습니다
  • 피드백에 따라 기능이 추가, 변경, 제거될 수 있습니다

Lovable MCP 서버란 무엇인가요?

Lovable은 자기 자신을 Model Context Protocol(MCP) 서버로 https://mcp.lovable.dev에서 노출합니다. 이를 통해 AI 클라이언트(Claude Desktop, Cursor, 그리고 다른 MCP 호환 도구 등)가 자연어로 Lovable 프로젝트를 관리할 수 있습니다.

연결되면 AI 에이전트가 프로젝트를 생성하고, Lovable에 메시지를 보내고, 코드를 검사하고, 앱을 배포하는 등의 작업을 이미 사용 중인 클라이언트를 떠나지 않고 수행할 수 있습니다.

이것은 chat connectors (MCP servers)와는 다릅니다. chat connectors는 Lovable 에이전트가 여러분의 도구에 연결되도록 합니다. Lovable MCP 서버는 외부 에이전트가 Lovable에 연결되도록 합니다.

MCP란 무엇인가요

MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 외부 도구를 발견하고 호출할 수 있게 해주는 개방형 표준입니다. 에이전트가 MCP 서버에 연결되면, 어떤 도구가 사용 가능한지 확인하고 언제 사용할지 결정할 수 있습니다. Lovable의 MCP 서버는 Lovable을 그러한 도구 중 하나로 만듭니다: 발견 가능하고, 호출 가능하며, 조합 가능합니다.

흐름

  1. 에이전트가 Lovable MCP 서버에 연결합니다
  2. 에이전트가 도구(예: create_project)를 빌드할 내용에 대한 설명과 함께 호출합니다
  3. Lovable이 프로젝트를 빌드하고 프리뷰 URL을 반환합니다.
  4. 프리뷰를 열어 빌드된 내용을 검토하고, 메시지를 더 보내며 반복적으로 작업할 수 있습니다
  5. 에이전트는 여러분이 다듬는 동안 계속 빌드하면서 기능을 추가하고, 문제를 고치고, 디자인을 변경합니다
  6. 만족스러우면 deploy_project로 게시합니다. 게시는 항상 선택 사항입니다.

누구를 위한 기능인가요

  • AI 코딩 어시스턴트(Claude Code, Cursor, Windsurf)를 사용하는 개발자로, 에디터를 떠나지 않고 Lovable 프로젝트를 빠르게 생성하고 반복하고 싶은 사용자
  • n8n, LangGraph 또는 커스텀 스크립트와 같은 도구로 자동화를 구축하는 팀으로, 앱을 프로그래매틱하게 생성하거나 관리해야 하는 경우
  • 에이전트 빌더로, Lovable을 더 큰 파이프라인의 한 단계로 사용하고 싶은 사용자: 콘텐츠 생성, UI 스캐폴딩, 배포, 그리고 URL 핸드오프까지 모두 한 흐름으로 진행

Lovable MCP 서버를 사용하는 이유

  • 에이전트 주도 개발: Claude, Cursor 또는 직접 만든 에이전트가 자연어를 사용해 Lovable 프로젝트를 스캐폴딩하고 반복하도록 합니다.
  • 자동화: 스크립트, 워크플로우 또는 파이프라인에서 프로젝트 생성, 배포, 채팅 상호작용을 트리거합니다.
  • 코드 검사: 프로젝트 파일을 읽고, 변경 사항을 diff하고, 편집 이력을 프로그래매틱하게 탐색합니다.
  • 도구 간 워크플로우: 단일 에이전트 세션 내에서 Lovable을 다른 MCP 연결 도구와 결합합니다.

일반적인 사용 사례

시나리오에이전트에 보내는 예시 프롬프트결과
새 앱 스캐폴딩사용자 피드백 수집을 위한 양식이 포함된 'Feedback Hub'라는 Lovable 프로젝트를 만들어줘프로젝트가 생성되고 첫 빌드가 완료됨
기존 프로젝트 반복 작업내 프로젝트 [ID]에 다크 모드 토글을 추가해줘에이전트가 메시지를 보내고 Lovable이 끝낼 때까지 대기함
최근 변경 사항 검토내 프로젝트의 마지막 세 번의 편집에서 무엇이 변경되었는지 보여줘최근 커밋의 통합 diff
앱 배포내 프로젝트 [ID]를 배포하고 라이브 URL을 알려줘프로젝트가 게시되고 라이브 URL이 반환됨
코드베이스 검사내 프로젝트의 모든 파일을 나열하고 메인 App.tsx를 읽어줘파일 트리와 파일 내용이 반환됨
여러 변형 비교각각 다른 레이아웃과 비주얼 스타일로 [제품]의 랜딩 페이지를 3가지 버전으로 빌드해줘. 셋 다 배포하고 라이브 URL을 알려줘.비교할 수 있는 라이브 URL이 있는 세 개의 배포 프로젝트

사전 요구 사항

  • Pro 또는 Business 플랜의 Lovable 계정

연결하기 전에

Lovable MCP 서버에 클라이언트를 연결하면, 그 클라이언트는 여러분과 동일한 계정 액세스 권한을 가집니다. 연결하기 전에 알아두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다:

  • 범위는 단일 프로젝트가 아니라 전체 계정입니다. 무엇을 연결하든(Cursor, Claude Desktop, n8n 플로우) Lovable에서 액세스할 수 있는 모든 프로젝트를 나열하고, 읽고, 편집할 수 있습니다.
  • 호출은 여러분의 계정에서 실시간으로 실행됩니다. 도구 호출은 실제 크레딧을 사용하며 실제 프로젝트를 편집합니다.
  • deploy_project는 앱을 배포하고 라이브 URL을 반환합니다. Free와 Pro 플랜에서는 링크를 가진 누구나 앱에 접근할 수 있습니다. Business와 Enterprise 플랜에서는 웹사이트 액세스가 워크스페이스 기본 설정을 따릅니다. 내부 게시가 구성된 경우 URL은 워크스페이스 멤버에게만 제한될 수 있습니다.
  • query_database는 여러분의 전체 데이터베이스 권한으로 SQL을 실행합니다. 읽기, 쓰기, 스키마 변경이 가능합니다.

연결 방법

Lovable MCP 서버는 인증을 위해 OAuth를 사용합니다. 처음 연결할 때 클라이언트가 브라우저 창을 열어 Lovable 계정으로 인증합니다.

헤드리스 또는 스크립트 사용 사례를 위해 API key 인증도 지원됩니다. 아래 FAQ의 How do I connect without OAuth?를 참고하세요.

MCP 구성에 다음을 추가하세요:

  • Claude Desktop (macOS):
    ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Claude Desktop (Windows):
    %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "lovable": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.lovable.dev"
    }
  }
}

저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요. 에이전트의 도구 목록에 Lovable 도구가 나타납니다.

MCP 구성에 다음을 추가하세요(~/.cursor/mcp.json은 전역, .cursor/mcp.json은 프로젝트 루트):

{
  "mcpServers": {
    "lovable": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.lovable.dev",
      "auth": {
        "CLIENT_ID": "6d465f583e1e4ce5801b1616f735670c"
      }
    }
  }
}

저장 후 Cursor 창을 다시 로드하세요.

터미널에서 다음 명령을 실행하세요:

claude mcp add --transport http lovable "https://mcp.lovable.dev"

Codex 지원은 곧 제공될 예정입니다.

MCP 호환 에이전트 또는 AI 도구는 모두 https://mcp.lovable.dev에서 Streamable HTTP transport를 사용해 연결할 수 있습니다.

URL로 MCP 서버를 추가하는 방법은 클라이언트 문서를 참고하세요.

사용 가능한 도구

Lovable MCP 서버는 다음 도구들을 노출합니다. 모든 도구 호출은 사용된 API key 또는 OAuth 토큰의 워크스페이스 범위로 제한됩니다.

프로젝트 및 워크스페이스

도구설명
get_me인증된 사용자의 프로필과 워크스페이스를 가져옵니다
list_workspaces사용자가 속한 모든 워크스페이스를 나열합니다
get_workspace특정 워크스페이스의 세부 정보를 가져옵니다
list_projects워크스페이스의 프로젝트를 필터링과 전체 텍스트 검색으로 검색하고 나열합니다
get_project에디터 URL, 프리뷰 URL, 스크린샷을 포함한 프로젝트 세부 정보를 가져옵니다
create_project새 프로젝트를 생성하며, 선택적으로 에이전트에 보낼 초기 메시지를 포함할 수 있습니다
deploy_project프로젝트를 게시하고 라이브 URL을 가져옵니다
remix_project기존 프로젝트를 워크스페이스에 복제합니다. 원본 프로젝트는 워크스페이스에서 액세스 가능해야 합니다(자신의 워크스페이스 프로젝트, 템플릿, library 프로젝트, 또는 공개 remix가 활성화된 프로젝트).
set_project_visibility에디터에서 프로젝트에 누가 액세스할 수 있는지 설정합니다: private(Workspace, 모든 워크스페이스 멤버, 기본값) 또는 draft(Restricted, 생성자만, Business 또는 Enterprise 필요). 게시된 앱을 방문할 수 있는 사람이 아니라 에디터 액세스만 제어합니다.
set_folder_visibility폴더를 personal 또는 workspace 가시성으로 설정합니다
list_template_projects사용 가능한 프로젝트 템플릿을 나열합니다
list_library_projects워크스페이스에서 사용 가능한 디자인 시스템 library 프로젝트를 나열합니다

에이전트 상호작용

도구설명
send_message프로젝트의 AI 에이전트에 채팅 메시지를 보내고 응답을 기다립니다. plan_mode(빌드하기 전 논의)와 files 첨부를 지원합니다. wait=false를 전달하면 즉시 반환되며 대신 get_message로 폴링할 수 있습니다.
get_messagesend_messagewait=false로 호출한 후 메시지 완료 상태를 폴링합니다

코드 검사

도구설명
get_diff메시지 또는 커밋 SHA로부터 통합 diff를 가져옵니다
list_files특정 git ref에서 프로젝트의 모든 파일을 나열합니다
read_file특정 git ref에서 단일 파일의 내용을 읽습니다
list_edits페이지네이션과 함께 프로젝트의 편집 이력을 나열합니다

Knowledge

도구설명
get_workspace_knowledge워크스페이스의 커스텀 AI 지침을 가져옵니다
set_workspace_knowledge워크스페이스의 커스텀 AI 지침을 설정합니다
get_project_knowledge프로젝트의 커스텀 AI 지침을 가져옵니다
set_project_knowledge프로젝트의 커스텀 AI 지침을 설정합니다

클라우드 데이터베이스

도구설명
get_database_status프로젝트에서 Lovable Cloud가 활성화되어 있는지 확인합니다
enable_databaseLovable 프로젝트에서 Lovable Cloud를 활성화합니다(30~60초 소요)
query_databaseLovable Cloud 프로젝트에서 SQL 쿼리를 실행합니다
get_database_connection_infoLovable Cloud 프로젝트의 연결 문자열과 API URL을 가져옵니다

연결된 MCP 서버

도구설명
list_mcp_servers워크스페이스에 연결된 모든 MCP 서버를 나열합니다
list_mcp_catalog추가 가능한 추천 MCP 서버 템플릿을 탐색합니다
list_connectors사용 가능한 connector 통합을 나열합니다(standard, seamless, MCP)
list_connections워크스페이스에 인증된 connector 계정을 나열합니다
add_mcp_server워크스페이스에 MCP 서버(catalog 또는 커스텀)를 추가합니다
remove_mcp_server워크스페이스에서 MCP 서버를 제거합니다

분석

도구설명
get_project_analytics게시된 프로젝트의 과거 분석 데이터를 가져옵니다: 방문자, 페이지뷰, 이탈률, 세션 시간, 그리고 페이지/소스/기기/국가별 분류. start_dateend_date(RFC 3339)가 필요합니다.
get_project_analytics_trend게시된 프로젝트의 실시간 방문자 수와 5분 트렌드를 가져옵니다

파일 업로드

도구설명
get_file_upload_url메시지 첨부 파일로 사용할 파일을 업로드하기 위한 사전 서명 URL을 가져옵니다

Skills

skill은 AI 클라이언트가 Lovable MCP 서버를 효과적으로 사용하는 방법을 알려주는 재사용 가능한 지침 파일입니다: 언제 트리거할지, 도구 호출을 어떻게 순서대로 진행할지, 어떤 패턴을 따를지를 지정합니다. 클라이언트에 한 번 추가하면 추가 프롬프팅 없이 Lovable을 어떻게 다룰지 알게 됩니다.

FAQ

트러블슈팅

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