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Glama

Sequential Questioning MCP Server

by bitgeese

순차적 질문 MCP 서버

LLM(대규모 언어 모델)이 순차적 질문을 통해 특정 정보를 수집할 수 있도록 하는 특수 서버입니다. 이 프로젝트는 LLM 클라이언트와의 원활한 통합을 위해 MCP(모델 제어 프로토콜) 표준을 구현합니다.

프로젝트 상태

🎉 버전 1.0.0 출시 🎉

순차적 질의 MCP 서버가 이제 완성되어 프로덕션 배포 준비가 되었습니다. 계획된 모든 기능은 구현, 테스트 및 문서화되었습니다.

Related MCP server: Vibe-Coder MCP Server

특징

  • 순차적 질문 엔진 : 이전 응답을 기반으로 상황에 맞는 후속 질문을 생성합니다.

  • MCP 프로토콜 지원 : LLM과의 통합을 위한 MCP 사양의 전체 구현

  • 강력한 API : 포괄적인 검증 및 오류 처리 기능을 갖춘 RESTful API

  • 벡터 데이터베이스 통합 : 질문 패턴의 효율적인 저장 및 검색

  • 종합 모니터링 : Prometheus 및 Grafana를 통한 성능 측정 및 관찰

  • 프로덕션 준비 완료 배포 : 다중 환경 지원을 갖춘 Kubernetes 배포 구성

  • 고가용성 : 생산 안정성을 위한 수평형 Pod 자동 확장기 및 Pod 중단 예산

  • 보안 : 트래픽을 제한하고 애플리케이션을 보호하는 네트워크 정책

선적 서류 비치

시작하기

필수 조건

  • 파이썬 3.10+

  • Docker 및 Docker Compose(로컬 개발용)

  • Kubernetes 클러스터(프로덕션 배포용)

  • 포스트그레SQL 15.4+

  • Qdrant 인스턴스에 대한 액세스

빠른 시작

시작하는 가장 쉬운 방법은 초기화 스크립트를 사용하는 것입니다.

지엑스피1

이 스크립트는 다음을 수행합니다.

  1. Docker가 실행 중인지 확인하세요

  2. Docker Compose로 필요한 모든 컨테이너를 시작하세요

  3. 데이터베이스 마이그레이션을 자동으로 실행

  4. 애플리케이션에 접근하는 방법에 대한 정보를 제공하세요

해당 애플리케이션은 http://localhost:8001 에서 사용 가능합니다.

지역 개발

  1. 저장소를 복제합니다

    git clone https://github.com/your-organization/sequential-questioning.git cd sequential-questioning
  2. 종속성 설치

    pip install -e ".[dev]"
  3. 환경 변수 설정

    cp .env.example .env # Edit .env file with your configuration
  4. 개발 서버 실행

    uvicorn app.main:app --reload

도커 배포

docker-compose up -d

데이터베이스 설정

애플리케이션을 수동으로 시작하는 경우 데이터베이스 마이그레이션을 실행하는 것을 잊지 마세요.

export DATABASE_URL="postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/postgres" bash scripts/run_migrations.sh

쿠버네티스 배포

  1. 개발 환경

    kubectl apply -k k8s/overlays/dev
  2. 스테이징 환경

    kubectl apply -k k8s/overlays/staging
  3. 프로덕션 환경

    kubectl apply -k k8s/overlays/prod

자세한 지침은 최종 배포 계획운영 런북을 참조하세요.

모니터링

모니터링을 위해 Prometheus 및 Grafana 대시보드에 액세스하세요.

kubectl port-forward -n monitoring svc/prometheus 9090:9090 kubectl port-forward -n monitoring svc/grafana 3000:3000

CI/CD 파이프라인

GitHub Actions를 사용한 자동화된 CI/CD 파이프라인:

  • 지속적인 통합: 린팅, 유형 검사 및 테스트

  • 지속적인 배포: 개발, 스테이징 및 프로덕션에 대한 자동화된 배포

  • 배포 확인: 배포 후 자동 확인

테스트

테스트 모음을 실행합니다.

pytest

성능 테스트 실행:

python -m tests.performance.test_sequential_questioning_load

문제 해결

데이터베이스 테이블이 생성되지 않았습니다

애플리케이션이 실행 중이지만 데이터베이스 테이블이 없는 경우:

  1. 데이터베이스 컨테이너가 실행 중인지 확인하세요

  2. 데이터베이스 마이그레이션을 수동으로 실행합니다.

    export DATABASE_URL="postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/postgres" bash scripts/run_migrations.sh

Pydantic 버전 호환성

pydantic.errors.PydanticImportError: BaseSettings has been moved to the pydantic-settings package 오류가 발생하면 다음을 확인하세요.

  1. pydantic-settings 패키지는 종속성에 포함되어 있습니다.

  2. pydantic 에서 직접 가져오는 대신 pydantic_settings 에서 BaseSettings 가져오고 있습니다.

이 프로젝트에서는 BaseSettings 별도의 패키지로 옮긴 Pydantic v2.x를 사용합니다.

기여하다

기여를 환영합니다! 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

특허

MIT 라이센스

연락하다

지원이나 문의사항이 있으시면 support@example.com 으로 연락주세요.

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

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/bitgeese/sequential-questioning'

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