MCP 통합을 통한 뱅킹 챗봇

Azure OpenAI와 MCP(Model Context Protocol)를 사용하여 안전하고 효율적인 메시지 처리를 제공하는 정교한 뱅킹 챗봇 애플리케이션입니다.

특징

• AI 기반 뱅킹 도우미 : Azure OpenAI를 사용하여 뱅킹 문의에 지능적인 응답을 제공합니다.

• 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) : 보안 메시지 통신 프로토콜을 구현합니다.

• 실시간 채팅 인터페이스 : 원활한 사용자 상호 작용을 위한 현대적이고 반응성 있는 UI

• 종합 로깅 : 모니터링 및 디버깅을 위한 세부 로깅 시스템

• 은행 정보 통합 : 은행 세부 정보 및 서비스의 동적 표시

• 마크다운 지원 : 응답을 위한 서식 있는 텍스트 형식

프로젝트 구조

지엑스피1

필수 조건

• Python 3.8 이상

• Azure OpenAI API 액세스

• 필수 Python 패키지(requirements.txt 참조)

설치

1. 저장소를 복제합니다.

   git clone <repository-url> cd banking-chatbot

2. 가상 환경을 만들고 활성화하세요.

   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate

3. 종속성 설치:

   pip install -r requirements.txt

4. 자격 증명을 사용하여 .env 파일을 만듭니다.

   ENDPOINT_URL=your_azure_endpoint AZURE_OPENAI_API_KEY=your_api_key DEPLOYMENT_NAME=your_deployment_name

용법

1. MCP 서버를 시작합니다.

   python mcp_server.py

2. 새 터미널에서 Flask 애플리케이션을 시작합니다.

   python app.py

3. http://localhost:5000 에서 챗봇 인터페이스에 접속하세요

MCP 프로토콜

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 챗봇과 서버 간의 메시지 통신을 처리하기 위해 구현되었습니다. MCP는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 보안 메시지 전송

• 메시지 큐잉 및 안정성

• 자세한 로깅

• 실시간 메시지 처리

메시지 유형

• 채팅 메시지 : 사용자 질의 및 AI 응답

• 시스템 메시지 : 관리 및 제어 메시지

벌채 반출

해당 애플리케이션은 logs 디렉토리에 자세한 로그를 보관합니다.

• client_messages.log : 채팅 메시지 기록

• mcp_client.log : 클라이언트 연결 및 작업 로그

• mcp_server.log : 서버 작업 로그

은행 정보

챗봇은 다음을 포함한 포괄적인 은행 정보로 구성됩니다.

• 영업시간

• 지점 위치

• 이용 가능한 서비스

• 연락처 정보

• 지원 채널

개발

새로운 기능 추가

1. 새로운 은행 정보를 위해 app.py 에서 BANK_INFO 사전을 업데이트합니다.

2. 업데이트된 AI 동작을 위해 SYSTEM_MESSAGE 수정하세요.

3. 추가 기능을 위해 mcp_client.py 에 새로운 메시지 핸들러를 추가합니다.

테스트

MCP 기능을 확인하려면 테스트 클라이언트를 실행하세요.

테스트를 위해 로그를 지웁니다.

보안

• API 키와 민감한 정보는 .env 에 저장됩니다.

• MCP는 안전한 메시지 전송을 제공합니다

• 입력 검증 및 오류 처리가 구현되었습니다.

기여하다

1. 저장소를 포크하세요

2. 기능 브랜치 생성

3. 변경 사항을 커밋하세요

4. 지점으로 밀어 넣기

5. 풀 리퀘스트 만들기

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.