MCP: 다중 에이전트 제어 지점

Integrations

Enables containerized deployment of the MCP server with Docker and Docker Compose, allowing for easier setup and distribution across machines
Powers the backend API server that handles routing user questions to appropriate specialized agents
Integrates with Ollama to access the deepseek-r1:7b language model for expert responses when specialized agents cannot handle a query

🧠 MCP: 다중 에이전트 제어 지점

이 프로젝트에서는 사용자 질문을 LLM 모델이나 전문 에이전트(날짜, 위치, 날씨 또는 기술 전문가 등)로 라우팅하는 다중 에이전트 서버를 구현합니다. 사용 편의성을 위해 Streamlit으로 구축된 간단한 웹 인터페이스가 포함되어 있습니다.

🚀 특징

🌐 FastAPI를 사용한 백엔드
🧠 전문 상담원(날짜, 장소, 날씨, LLM 전문가)
🖥️ Streamlit(GUI)을 활용한 시각적 인터페이스
🐳 쉬운 배포를 위한 Docker 컨테이너
🔌 로컬 또는 원격 네트워크에 대한 클라이언트-서버 통신 준비 완료

📁 프로젝트 구조

지엑스피1

⚙️ 요구 사항

🧪 빠른 설치

1. 저장소를 복제합니다.

git clone https://github.com/tu-usuario/MCP.git
cd MCP

2. Streamlit에 대한 구성 파일을 만듭니다.

gui 디렉토리 안에 다음 파일을 만듭니다.

gui/.streamlit/secrets.toml

내용은 다음과 같습니다.

server_url = "http://backend:8000/process"

3. Docker Compose로 실행

docker-compose up --build

이렇게 하면 두 개의 컨테이너가 만들어지고 들어올려집니다.

백엔드: http://localhost:8000
http://localhost:8501 의 그래픽 인터페이스

🌍 다른 컴퓨터에서 접근(선택 사항)

포트를 올바르게 노출했는지 확인하세요( 8000 , 8501 ).
secrets.toml 에서 localhost 대신 서버 머신의 IP를 사용하세요.
또한, 호스트 간 액세스를 위해 사용자 정의 Docker 네트워크를 설정할 수도 있습니다.

📦 제작용

다른 인터페이스와 통합하려는 경우에만 백엔드를 실행할 수 있습니다.

docker build -f Dockerfile.backend -t mcp_backend .
docker run -p 8000:8000 mcp_backend

✨ 사용 예

웹 인터페이스에서 다음과 같은 질문을 입력할 수 있습니다.

¿Qué día es hoy?
¿Dónde estoy?
¿Qué clima hace?
Explícame qué es Python

앱은 질문에 직접 답변할지, 아니면 상담원에게 위임할지 결정합니다.

🛠️ 에이전트 이용 가능

대리인	기능
날짜	현재 날짜와 시간을 반환합니다
위치	IP로 도시와 국가를 감지합니다
기후	현재 위치의 날씨를 반환합니다.
LLM_전문가	`ollama` 통해 `deepseek-r1:7b` 모델을 쿼리합니다.

📄 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

🙋‍♂️ 저자

[당신의 이름 또는 별칭]에서 제공됩니다.

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

사용자 질문을 날짜, 위치, 날씨 등의 전문 상담원이나 LLM 전문가에게 전달하는 서버로, 간단한 Streamlit 웹 인터페이스를 통해 쉽게 상호작용할 수 있습니다.

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