Nara Market FastMCP Server

"""MCP 프롬프트 및 리소스 텍스트 정의. main.py에서 등록되는 MCP 프롬프트/리소스의 가이드 텍스트를 모아둔 모듈입니다. """ WORKFLOW_GUIDE = """ # 정부조달 데이터 분석 워크플로우 가이드 ## 1. 기본 데이터 탐색 ### 입찰공고 현황 파악 - **도구**: `get_recent_bid_announcements(days_back=7)` - **활용**: 시장 트렌드, 입찰 빈도 분석 ### 낙찰결과 분석 - **도구**: `get_successful_bids_by_business_type(business_type="물품")` - **활용**: 가격 범위, 선정 기준 분석 ## 2. 심화 분석 ### 통계 기반 시장 분석 - **도구**: `get_procurement_statistics_by_year(year="2024")` - **활용**: 연도별 시장 규모 변화, 성장률 ### 쇼핑몰 제품 검색 - **도구**: `search_shopping_mall_products(product_name="컴퓨터")` - **활용**: 품목별 가격 비교, MAS 계약 현황 ## 3. 검색 전략 ### 날짜 범위 최적화 - 최신 동향: 7-30일 - 트렌드 분석: 3-12개월 - 연도별 비교: 전체 연도 단위 ### 컨텍스트 보호 - 기본 5개 결과로 제한 (자동) - 페이징 가이드로 대량 데이터 탐색 - `call_api_with_pagination_support` 활용 ## 4. 분석 시나리오 ### A: 신규 시장 진입 1. 입찰공고 조회 → 2. 낙찰 현황 파악 → 3. 시장 규모 분석 ### B: 제품 시장 모니터링 1. MAS 상품 현황 → 2. 가격 변동 추적 → 3. 계절성 패턴 파악 ### C: 전략적 분석 1. 업무구분별 현황 → 2. 기관/지역별 특성 → 3. 기회/위험 식별 """ PARAMETER_SELECTION_GUIDE = """ # API 파라미터 선택 가이드 ## 필수 파라미터 - **operation**: API 오퍼레이션명 (각 서비스별 필수) - **num_rows**: 결과 수 (기본 5-10 권장) - **page_no**: 페이지 번호 (1부터) ## 업무구분코드 - `"1"`: 물품 | `"2"`: 외자 | `"3"`: 공사 | `"5"`: 용역 ## 날짜 형식 - `YYYYMMDDHHMM`: 시분까지 (예: "202409151430") - `YYYYMMDD`: 일자 (예: "20240915") - `YYYY`: 연도 (통계 조회) ## 서비스별 권장 조합 ### 입찰공고 조회 - operation + bid_notice_start/end_date + business_div_code ### 낙찰정보 조회 - operation + business_div_code + opening_start/end_date ### 조달통계 - operation + search_base_year ### 쇼핑몰 검색 - operation + product_name 또는 company_name ## 결과 최적화 - 초기 탐색: num_rows=5 - 상세 분석: num_rows=10-20 - 결과 없으면 조건 완화, 과다면 필터 강화 """ API_PARAMETER_REQUIREMENTS = """ # 정부조달 API 파라미터 요구사항 ## 공공데이터개방표준 (call_public_data_standard_api) ### 입찰공고 (getDataSetOpnStdBidPblancInfo) - 강력 권장: bid_notice_start_date, bid_notice_end_date ### 낙찰정보 (getDataSetOpnStdScsbidInfo) - 권장: business_div_code ("1"=물품, "2"=외자, "3"=공사, "5"=용역) - 권장: opening_start_date, opening_end_date ### 계약정보 (getDataSetOpnStdCntrctInfo) - 권장: contract_start_date, contract_end_date - 선택: institution_div_code ("1"=계약기관, "2"=수요기관) ## 조달통계 (call_procurement_statistics_api) - 14개 오퍼레이션 지원 - 강력 권장: search_base_year (YYYY) - 선택: demand_institution_code, corp_unity_no ## 물품목록 (call_product_list_api) - 12개 오퍼레이션 지원 - 권장: upper_product_classification_no (계층 조회) ## 종합쇼핑몰 (call_shopping_mall_api) - 9개 오퍼레이션 지원 - 검색: product_classification_name, contract_corp_name ## 일반 원칙 1. 날짜: YYYYMMDDHHMM 또는 YYYYMMDD 2. 페이징: num_rows 5-10 권장 3. 빈 결과 → 조건 완화, 과다 → 필터 강화 """ PARAMETER_VALUE_EXAMPLES = """ # API 파라미터 값 예시 ## 코드값 - 업무구분: "1"(물품), "2"(외자), "3"(공사), "5"(용역) - 기관구분: "1"(계약기관), "2"(수요기관) - 조회구분: "1"(전체), "2"(신규), "3"(변경) ## 날짜 형식 - "202409151430": 2024-09-15 14:30 (YYYYMMDDHHMM) - "20240915": 2024-09-15 (YYYYMMDD) - "202409": 2024-09 (YYYYMM) - "2024": 2024년 (YYYY) ## 검색어 예시 - 품명: "컴퓨터", "프린터", "소프트웨어", "의료기기" - 업체: "삼성전자", "LG전자" - 기관: "교육부", "국방부", "서울시" ## 물품분류번호 - "432": 컴퓨터 | "44": 사무용품 | "453": 의료기기 ## 자주 쓰는 조합 - 최근 7일 입찰: start="202409080000", end="202409152359" - 당해 통계: search_base_year="2024" - 물품 낙찰: business_div_code="1" + 날짜 범위 """ COMMON_SEARCH_PATTERNS = """ # 자주 사용되는 검색 패턴 ## 시간 기반 검색 - 최근 공고: call_public_data_standard_api + 날짜 범위 - 연도별 통계: call_procurement_statistics_api + search_base_year ## 업종별 검색 - IT/컴퓨터: call_product_list_api로 분류 확인 → call_shopping_mall_api로 검색 - 공사: call_public_data_standard_api + business_div_code="3" ## 기업 분석 - 특정 기업: search_shopping_mall_products(company_name="...") - 경쟁 분석: 동일 product_name으로 업체 비교 ## 기관별 분석 - 기관 실적: call_procurement_statistics_api + demand_institution_name - 지역 현황: operation="getRgnLmtSttus" ## 검색 전략 1. 넓은 범위 → 카테고리 필터링 → 세부 조건 2. 결과 없으면: 기간 확대, 검색어 단순화 3. 탐색 단계: num_rows=3~5 → 상세: 10~20 """ REAL_WORLD_QUERY_EXAMPLES = """ # 실전 쿼리 예제 ## 1. IT 장비 시장 진입 ```python # 최근 입찰공고 확인 get_recent_bid_announcements(days_back=30, num_rows=10) # 낙찰 가격대 조사 get_successful_bids_by_business_type(business_type="물품", days_back=90) # 쇼핑몰 제품 현황 search_shopping_mall_products(product_name="컴퓨터", num_rows=10) ``` ## 2. 경쟁업체 분석 ```python # 특정 업체 계약 확인 search_shopping_mall_products(company_name="삼성전자", num_rows=15) # 동일 품목 경쟁 현황 search_shopping_mall_products(product_name="프린터", num_rows=20) ``` ## 3. 시장 트렌드 분석 ```python # 연도별 비교 get_procurement_statistics_by_year(year="2023", num_rows=30) get_procurement_statistics_by_year(year="2024", num_rows=30) ``` ## 4. 분야별 시장 규모 ```python # 용역 분야 현황 get_recent_bid_announcements(days_back=30, num_rows=15) get_successful_bids_by_business_type(business_type="용역", days_back=120) ``` ## 탐색 팁 1. num_rows=5로 시작 → 필요시 확대 2. 여러 API 결과 조합으로 교차 검증 3. 빈 결과 → 조건 완화 (기간 확대, 키워드 단순화) """