/**
* find_mcp 도구
* 사용자 요청에 맞는 MCP를 하이브리드 검색으로 찾습니다
* (키워드 매칭 + 시맨틱 검색)
*/
import { embed } from '../services/embedding.js';
import { getCachedMcps, McpWithEmbedding } from '../data/mcpCache.js';
import { cosineSimilarity } from '../utils/similarity.js';
import { getMcpPageUrl } from '../services/playmcpApi.js';
import {
extractKeywords,
matchMcpKeywords,
calculateKeywordScore,
calculateHybridScore,
} from '../utils/matcher.js';
export interface McpRecommendation {
id: number;
name: string;
description: string;
developerName: string;
monthlyCallCount: number;
similarity: number;
url: string;
}
export interface FindMcpResult {
success: boolean;
query: string;
recommendations: McpRecommendation[];
totalFound: number;
message: string;
}
const SIMILARITY_THRESHOLD = 0.3; // 최소 유사도 임계값
const TOP_K = 5; // 최대 추천 개수
/**
* 사용자 요청에 맞는 MCP를 찾습니다
*/
export async function findMcp(query: string): Promise<FindMcpResult> {
const mcps = getCachedMcps();
if (!mcps || mcps.length === 0) {
return {
success: false,
query,
recommendations: [],
totalFound: 0,
message: 'MCP 데이터가 초기화되지 않았습니다. 서버를 재시작해주세요.',
};
}
try {
// 쿼리에서 키워드 추출
const queryKeywords = extractKeywords(query);
// 쿼리 임베딩 생성
const queryEmbedding = await embed(query);
// 각 MCP와의 하이브리드 점수 계산
const withSimilarity = mcps.map((mcp) => {
// 임베딩 유사도
const embeddingScore = cosineSimilarity(queryEmbedding, mcp.embedding);
// 키워드 유사도
const mcpKeywords = matchMcpKeywords(mcp.name, mcp.description);
const keywordScore = calculateKeywordScore(queryKeywords, mcpKeywords);
// 하이브리드 점수 (키워드 60% + 임베딩 40%)
const hybridScore = calculateHybridScore(keywordScore, embeddingScore, 0.6);
// 키워드 매칭이 있으면 최소 점수 보장 (부스팅)
const finalScore = keywordScore > 0 ? Math.max(hybridScore, 0.4) : hybridScore;
return {
...mcp,
similarity: finalScore,
keywordScore,
embeddingScore,
};
});
// 유사도 임계값 이상인 것만 필터링하고 정렬
const filtered = withSimilarity
.filter((mcp) => mcp.similarity >= SIMILARITY_THRESHOLD)
.sort((a, b) => b.similarity - a.similarity)
.slice(0, TOP_K);
// 결과 포맷팅
const recommendations: McpRecommendation[] = filtered.map((mcp) => ({
id: mcp.id,
name: mcp.name,
description: mcp.description,
developerName: mcp.developerName,
monthlyCallCount: mcp.monthlyCallCount,
similarity: Math.round(mcp.similarity * 100) / 100,
url: getMcpPageUrl(mcp.id),
}));
if (recommendations.length === 0) {
return {
success: true,
query,
recommendations: [],
totalFound: 0,
message: `"${query}"에 해당하는 MCP를 찾지 못했습니다. 다른 키워드로 검색해보세요.`,
};
}
return {
success: true,
query,
recommendations,
totalFound: recommendations.length,
message: `"${query}"에 관련된 ${recommendations.length}개의 MCP를 찾았습니다.`,
};
} catch (error) {
return {
success: false,
query,
recommendations: [],
totalFound: 0,
message: `검색 중 오류가 발생했습니다: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`,
};
}
}
/**
* 결과를 보기 좋게 포맷팅합니다
*/
export function formatFindMcpResult(result: FindMcpResult): string {
if (!result.success) {
return `오류: ${result.message}`;
}
if (result.recommendations.length === 0) {
return result.message;
}
let output = `🔍 "${result.query}" 검색 결과 (${result.totalFound}개)\n\n`;
result.recommendations.forEach((mcp, index) => {
output += `${index + 1}. **${mcp.name}**\n`;
output += ` 📝 ${mcp.description}\n`;
output += ` 👤 개발자: ${mcp.developerName}\n`;
output += ` 📊 월간 호출: ${mcp.monthlyCallCount}회\n`;
output += ` 🔗 ${mcp.url}\n`;
output += ` 📈 관련도: ${Math.round(mcp.similarity * 100)}%\n\n`;
});
output += `💡 원하는 MCP를 추가하려면 add_mcp 도구를 사용하세요.`;
return output;
}
