MCP Enterprise Architecture Project
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP Enterprise Architecture ProjectShow me the recent notes from the database."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP 실무 아키텍처 프로젝트
아키텍처
사용자
↓
FastAPI
↓
OpenAI
↓
MCP Client
↓ stdio / JSON-RPC
MCP Server
├── File Tool
├── DB Tool
├── GitHub Tool
├── Slack Tool
├── Browser Tool
├── Calendar Tool
├── Email Tool
├── Vector Search Tool
└── Python 실행 Tool
↓
외부 시스템이 프로젝트는 PyCharm에서 각 계층의 역할을 직접 실행하고 확인할 수 있도록 구성했습니다.
Related MCP server: Sentinel Core Agent
Tool 구성
범주 | MCP Tool |
File |
|
DB |
|
GitHub |
|
Slack |
|
Browser |
|
Calendar |
|
| |
Vector Search |
|
Python |
|
안전한 기본 동작
LIVE_MODE=false에서는 GitHub, Slack, Email이 데모 결과를 반환합니다.File Tool은
data/files폴더 밖에 접근할 수 없습니다.Browser Tool은
.env의 허용 호스트에만 접근합니다.DB Tool은 임의 SQL을 실행하지 않고 업무 메모 기능만 제공합니다.
Python Tool은 임의 코드를 실행하지 않고 산술 표현식만 처리합니다.
Calendar Tool은 로컬 JSON 파일을 사용합니다.
Vector Search는 외부 모델 없이 TF-IDF 방식으로 작동합니다.
1. PyCharm에서 프로젝트 열기
압축을 해제한 뒤 mcp_enterprise_architecture_project 폴더를 엽니다.
Python 3.11 가상환경을 권장합니다.
2. 패키지 설치
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
Copy-Item .env.example .env3. FastAPI 실행
python -m app.main접속 주소:
웹 UI:
http://127.0.0.1:8000Swagger:
http://127.0.0.1:8000/docs상태:
http://127.0.0.1:8000/api/health
4. MCP Server만 실행
python -m mcp_server.serverstdio 서버는 화면을 제공하지 않고 MCP Client의 연결을 기다립니다.
5. MCP Inspector 실행
Node.js가 설치되어 있다면 다음 명령을 실행합니다.
npx -y @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server.server6. 웹 UI에서 Tool 직접 호출
Python 계산
Tool 이름:
python_calculate인수:
{
"expression": "(12 + 8) * 3"
}파일 목록
file_list{}업무 메모 등록
db_add_note{
"title": "MCP 회의",
"content": "금요일까지 Tool 연동을 완료한다."
}Vector 인덱스 생성
vector_rebuild_index{}Vector 검색
vector_search{
"query": "MCP Tool 보안 원칙",
"top_k": 2
}일정 등록
calendar_create_event{
"title": "MCP 프로젝트 회의",
"start": "2026-07-15T14:00:00",
"end": "2026-07-15T15:00:00",
"description": "Tool 통합 상태 점검"
}7. OpenAI + MCP 자동 Tool 선택
.env에 API 키를 설정합니다.
OPENAI_API_KEY=발급받은_OpenAI_API_KEY
OPENAI_MODEL=gpt-4.1-miniFastAPI를 다시 시작한 뒤 웹 UI의 OpenAI + MCP Assistant에서 자연어로 요청합니다.
업무 문서 목록을 확인해줘.OpenAI는 MCP Server에서 받은 Tool 스키마를 보고 필요한 Tool을 선택합니다. FastAPI 내부의 MCP Client가 stdio로 MCP Server를 실행하고 Tool 결과를 OpenAI에 다시 전달합니다.
8. 실제 GitHub, Slack, Email 연결
.env에서 다음 값을 설정합니다.
LIVE_MODE=true
GITHUB_TOKEN=...
GITHUB_OWNER=...
GITHUB_REPO=...
SLACK_BOT_TOKEN=...
SLACK_CHANNEL_ID=...
SMTP_HOST=smtp.example.com
SMTP_PORT=587
SMTP_USER=...
SMTP_PASSWORD=...
EMAIL_FROM=...LIVE_MODE=true에서는 외부 시스템이 실제로 변경될 수 있으므로 테스트 저장소와 테스트 채널을 먼저 사용해야 합니다.
9. 테스트
pytest -q10. 주요 API
Method | URL | 설명 |
GET |
| 서버 상태 |
GET |
| MCP Tool 목록 |
POST |
| MCP Tool 직접 호출 |
POST |
| OpenAI + MCP Assistant |
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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