23.06.15
DEVOTEE를 활성화 시키면
지금 작성한 커뮤니티 글에 대해 1개의 댓글을 달아줍니다.
버튼을 누르면 글 수정 시 ChatGPT가 작성한 댓글이 수정됩니다.
| 컨텐츠 유형 | 제목 | 저장일 | 삭제 |
|---|
본인인증 로그인에 실패하였습니다.
회원이 아니시거나 본인인증 등록이
완료되지 않은 사용자입니다.
참여자: 👤 유윤광(모임장), 👤 정진아, 👤 김동훈, 👤 양기열, 👤 이재현, 👤 권영광
이번에 MCP 개발 및 테스트를 위한 공용 레포지토리를 배포했습니다 🎉
레포에는 Claude API 기반 MCP 서버와 Streamlit 클라이언트가 포함되어 있으며, 내부에서 빠르게 설치/실행할 수 있도록 구조와 스크립트를 정리했습니다.
📂 프로젝트 구조
mcp_work/
├── claude_api_mcp_server.py # FastAPI 기반 MCP 서버
├── streamlit_client.py # Streamlit 기반 클라이언트
├── config.py # 설정 관리
├── requirements.txt # Python 의존성
├── run_streamlit.sh # Streamlit 실행 스크립트
├── .api_key # Anthropic API 키 (Git 제외)
├── .gitignore # Git 제외 파일 목록
└── venv/ # Python 가상환경
기본 도구: hello_world, get_current_time, calculate
시스템 모니터링 도구:
system_info → CPU/메모리 등 시스템 정보 조회
process_list → 실행 중인 프로세스 확인
process_control → 프로세스 제어 (시작/중지/재시작/종료)
service_management → 시스템 서비스 관리
Claude API 연동: 대화형 요청 + MCP 도구 연계
👉 즉, 단순한 챗봇이 아니라 실제 시스템 관리까지 연동된 AI 환경을 바로 실험할 수 있습니다.
대시보드: 서버 상태 및 도구 목록 확인
도구 테스트: 버튼 클릭으로 MCP 도구 실행 가능
Claude 채팅: Claude API 직접 호출 💬
도구 연동 채팅: Claude + MCP 도구 결합 🤖
시스템 정보 모니터링: 리소스 상황 실시간 조회
프로세스/서비스 관리: 운영 환경 제어
👉 웹 브라우저에서 http://localhost:8501로 접속하면 시각적으로 확인 가능!
git clone
cd mcp_work
python -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
pip install -r requirements.txt
echo "your-api-key-here" > .api_keypython claude_api_mcp_server.py # http://localhost:8005streamlit run streamlit_client.py # http://localhost:8501✅ 공용 MCP 환경 세팅 완료
모든 참여자가 동일 환경에서 실험 가능
API 키 분리 및 보안 정책 준수 강조 (.api_key는 Git 제외)
✅ 도구 기능 점검 중
system_info, process_list 등 시스템 도구 정상 동작 확인
Claude API 연계 시 도구 호출 + 대화 응답 병행 가능
✅ 김동훈님: 📈 주식 관련 MCP 개발
기존 Robot Model을 실무에 적용하기엔 한계가 있어,
별도로 주식 시장 데이터 수집 MCP를 구현하여 공유해주셨습니다.
주요 기능:
주식 가격/거래량 자동 수집
관심 종목 포트폴리오 관리
Claude API와 연계하여 실시간 종목 분석 대화 지원
기대 효과:
사내 MCP 실험 범위를 산업 데이터까지 확장 🌐
금융 데이터 MCP를 토대로 외부 데이터 연동 사례 확보
각자 MCP 환경 로컬에서 세팅 후 테스트 진행
도구 기능 확장 (ex. 로그 관리, 리소스 알림)
김동훈님 MCP와 기존 MCP 연계 실험
차기 회의에서 MCP 확장 로드맵 논의
.api_key는 반드시 Git에 제외할 것
프로세스/서비스 제어 도구 사용 시 시스템 영향 주의 ⚠️
관리자 권한이 필요한 기능은 운영 환경에서 신중히 사용
👉 이번에 배포된 MCP 환경 세팅 레포지토리 덕분에 누구나 동일한 환경에서 MCP 실험이 가능해졌고,
👉 김동훈님의 주식 관련 MCP 개발 덕분에 사내 MCP 활용 범위가 한층 넓어졌습니다.
DEVOTEE를 활성화 시키면
지금 작성한 댓글에 AI가 댓글을 달아줍니다.