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MCP Autonomous Analyst

by MadMando
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자율 분석가

🧠 개요

Autonomous Analyst는 다음을 수행하는 로컬 에이전트 AI 파이프라인입니다.

  • 표 형식의 데이터를 분석합니다

  • 마할라노비스 거리를 이용한 이상 감지

  • 해석 요약을 생성하기 위해 로컬 LLM(Ollama를 통한 llama3.2:1b)을 사용합니다.

  • 의미적 회수를 위해 ChromaDB에 결과를 기록합니다.

  • MCP(Model Context Protocol)를 통해 완벽하게 조율됩니다.

⚙️ 특징

요소

설명

FastAPI 웹 UI

합성 또는 업로드된 데이터 세트를 위한 사용자 친화적 대시보드

MCP 도구 오케스트레이션

각 프로세스 단계는 호출 가능한 MCP 도구로 노출됩니다.

이상 감지

마할라노비스 거리 기반 이상치 감지

시각적 출력

내부값과 외부값의 저장된 산점도

지역 LLM 요약

Ollama를 통해

llama3.2:1b

사용하여 생성된 통찰력

벡터 스토어 로깅

요약은 영구 메모리를 위해 ChromaDB에 저장됩니다.

에이전트 계획 도구

전담 LLM 도구(

autonomous_plan

)는 데이터 세트 컨텍스트를 기반으로 다음 단계를 결정합니다.

에이전트 흐름

LLM + 기억 + 도구 사용 + 자동 추론 + 상황 인식

🧪 도구 정의(MCP를 통해)

도구 이름

설명

LLM 사용됨

generate_data

합성 표형 데이터(가우스 + 범주형) 생성

❌

analyze_outliers

마할라노비스 거리를 사용하여 행에 레이블을 지정합니다.

❌

plot_results

인라이어와 아웃라이어를 시각화하는 플롯 저장

❌

summarize_results

llama3.2:1b

사용하여 이상치 분포를 해석하고 설명합니다.

✅

summarize_data_stats

llama3.2:1b

사용하여 데이터 세트 추세를 설명합니다.

✅

log_results_to_vector_store

나중에 참조할 수 있도록 ChromaDB에 요약을 저장합니다.

❌

search_logs

벡터 검색을 사용하여 관련 과거 세션 검색(선택적 LLM 사용)

⚠️

autonomous_plan

전체 파이프라인을 실행하고 LLM을 사용하여 다음 작업을 자동으로 권장합니다.

✅

🤖 에이전트 기능

  • 자율성 : LLM 기반 실행 경로 선택 autonomous_plan 포함)

  • 도구 사용 : LLM 추론을 통해 등록된 MCP 도구를 동적으로 호출합니다.

  • 추론 : 데이터 세트 조건 및 이상치 분석으로부터 기술적 통찰력을 생성합니다.

  • 메모리 : ChromaDB 벡터 검색을 사용하여 지식을 지속하고 회상합니다.

  • LLM : llama3.2:1b (온도 = 0.1, 결정적)를 탑재한 Ollama 기반

🚀 시작하기

1. 복제 및 설정

지엑스피1

2. MCP 서버 시작

mcp run server.py --transport streamable-http

3. 웹 대시보드 시작

uvicorn web:app --reload --port 8001

그런 다음 http://localhost:8000을 방문하세요.

🌐 대시보드 흐름

  • 1단계: 자신의 데이터 세트를 업로드하거나 Generate Synthetic Data 클릭하세요.

  • 2단계: 시스템은 feature_1 과 feature_2 에 대해 이상 감지를 실행합니다.

  • 3단계: 이상치의 시각적 플롯이 생성됩니다.

  • 4단계: 요약은 LLM을 통해 생성됩니다.

  • 5단계: 결과는 선택적으로 회수를 위해 벡터 저장소에 기록됩니다.

📁 프로젝트 레이아웃

📦 autonomous-analyst/ ├── server.py # MCP server ├── web.py # FastAPI + MCP client (frontend logic) ├── tools/ │ ├── synthetic_data.py │ ├── outlier_detection.py │ ├── plotter.py │ ├── summarizer.py │ ├── vector_store.py ├── static/ # Saved plot ├── data/ # Uploaded or generated dataset ├── requirements.txt ├── .gitignore └── README.md

📚 기술 스택

  • MCP SDK: mcp

  • LLM 추론: Ollama가 llama3.2:1b 실행 중입니다.

  • UI 서버: FastAPI + Uvicorn

  • 메모리: ChromaDB 벡터 데이터베이스

  • 데이터: pandas , matplotlib , scikit-learn

✅ .gitignore 추가

__pycache__/ *.pyc *.pkl .env static/ data/

🙌 감사의 말

오픈소스 커뮤니티의 놀라운 노고가 없었다면 이 프로젝트는 불가능했을 것입니다. 특별히 감사드립니다.

도구/라이브러리

목적

저장소

🧠

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

에이전트 도구 오케스트레이션 및 실행

모델 컨텍스트 프로토콜/파이썬 SDK

💬

올라마

로컬 LLM 추론 엔진(

llama3.2:1b

)

올라마/올라마

🔍

크로마DB

로깅 및 검색을 위한 벡터 데이터베이스

크로마코어/크로마

🌐

패스트API

대화형, 빠른 웹 인터페이스

티앙골로/파스타피

⚡

유비콘

FastAPI 백엔드를 구동하는 ASGI 서버

인코딩/유비콘

💡 이 프로젝트를 사용하신다면, 이 프로젝트를 가능하게 하는 업스트림 도구에 별점을 주거나 기여해 주시기 바랍니다.

이 저장소는 llama3.2:1b를 사용하는 로컬 rag-llm의 도움으로 생성되었습니다.

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 조직된 로컬 LLM을 사용하여 표 형식 데이터를 분석하고, 이상을 감지하고, 해석적 요약을 생성하는 로컬 에이전트 AI 파이프라인입니다.

  1. 🧠 개요
    1. ⚙️ 특징
    2. 🧪 도구 정의(MCP를 통해)
    3. 🤖 에이전트 기능
  2. 🚀 시작하기
    1. 1. 복제 및 설정
    2. 2. MCP 서버 시작
    3. 3. 웹 대시보드 시작
  3. 🌐 대시보드 흐름
    1. 📁 프로젝트 레이아웃
      1. 📚 기술 스택
        1. ✅ .gitignore 추가
          1. 🙌 감사의 말

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