MCP 로컬화 프로젝트

프로젝트 개요

MCP(Model Context Protocol) 기능을 로컬화하여 CPU와 RAM을 통해 GPU의 인공지능을 통합 관리하는 시스템입니다.

주요 기능

• MCP 오케스트레이터: 다양한 MCP 도구들을 통합 관리
• 로컬 도구 래퍼: 기존 MCP 도구들의 로컬 버전 구현
• 통합 API: RESTful API를 통한 시스템 접근
• CLI 인터페이스: 명령줄을 통한 직접 제어
• 작업 관리: 비동기 작업 처리 및 의존성 관리

지원 도구

1. Terminal: 시스템 명령 실행
2. Filesystem: 파일 시스템 접근 (읽기/쓰기/목록)
3. EditFileLines: 파일 라인 단위 편집
4. Context7: 라이브러리 문서 검색 (캐시 지원)
5. GoogleSearch: 웹 검색 (캐시 지원)
6. TaskManager: 작업 생성 및 관리

설치 방법

1. 저장소 클론

git clone <repository-url>
cd Qwen2.5

2. 가상환경 설정

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# or
venv\\Scripts\\activate  # Windows

3. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

사용 방법

CLI 모드

python main.py --mode cli

CLI 명령어:

• list: 작업 목록 조회
• create <name> <tool_type>: 새 작업 생성
• execute <task_id>: 작업 실행
• status <task_id>: 작업 상태 확인
• terminal <command>: 터미널 명령 실행
• help: 도움말
• exit: 종료

API 서버 모드

python main.py --mode api --host 0.0.0.0 --port 8000

API 서버가 시작되면 http://localhost:8000에서 접근 가능합니다.

API 엔드포인트

시스템 정보

• GET /: 기본 정보
• GET /health: 헬스 체크
• GET /system/info: 시스템 상태 정보

작업 관리

• POST /tasks: 작업 생성
• GET /tasks: 작업 목록 조회
• GET /tasks/{task_id}: 특정 작업 조회
• POST /tasks/{task_id}/execute: 작업 실행
• DELETE /tasks/{task_id}: 작업 취소

도구 직접 실행

• POST /tools/execute: 도구 직접 실행

설정 옵션

명령줄 옵션

python main.py --help

• --mode: 실행 모드 (cli/api)
• --host: API 서버 호스트
• --port: API 서버 포트
• --base-path: 기본 작업 경로
• --log-level: 로그 레벨

아키텍처

핵심 컴포넌트

1. MCPOrchestrator: 작업 생성, 실행, 관리
2. IntegratedToolWrappers: 도구들의 로컬 래퍼
3. API Interface: RESTful API 서버
4. DatabaseManager: SQLite 기반 데이터 저장

데이터 흐름

사용자 입력 → MCP 오케스트레이터 → 도구 실행 → 결과 반환
     ↓              ↓                    ↓
  CLI/API        작업 관리           데이터베이스

개발 가이드

새 도구 추가

1. tool_wrappers.py에 새 래퍼 클래스 추가
2. mcp_orchestrator.py에 도구 타입 추가
3. main.py에서 도구 등록

테스트 실행

# 개별 모듈 테스트
python mcp_orchestrator.py
python tool_wrappers.py

# 전체 시스템 테스트
python main.py --mode cli

데이터베이스 구조

Tables

• tasks: 작업 정보
• tool_logs: 도구 실행 로그
• cache: 캐시 데이터
• library_docs: 라이브러리 문서 캐시
• search_results: 검색 결과 캐시

보안 고려사항

• 터미널 명령 실행 시 위험한 명령 차단
• 파일 시스템 접근 시 경로 검증
• 데이터베이스 인젝션 방지
• API 요청 검증

성능 최적화

• 비동기 작업 처리
• 데이터베이스 쿼리 최적화
• 캐시 시스템 활용
• 메모리 사용량 모니터링

트러블슈팅

일반적인 문제

1. 모듈 import 오류: 가상환경 활성화 확인
2. 데이터베이스 오류: 권한 및 디스크 용량 확인
3. 포트 충돌: 다른 포트 사용 (--port 옵션)
4. 의존성 오류: pip install -r requirements.txt 재실행

로그 확인

tail -f mcp_orchestrator.log

향후 계획

Phase 3: 고급 기능 (예정)

• 작업 자동화 시스템
• 캐싱 및 오프라인 모드
• 성능 모니터링 및 최적화
• Qwen2.5 모델 연동

Phase 4: 사용자 인터페이스 (예정)

• 웹 기반 관리 패널
• 설정 관리 시스템
• 실시간 모니터링 대시보드

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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