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licenseA
qualityEnables querying WolframAlpha's LLM API for natural language questions, providing structured and simplified answers optimized for LLM consumption.
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Uses OpenAI's language models to process natural language questions and extract parameters for dynamic database querying in a chatbot system
CBCI MCP
CBCI MCP (Model Context Protocol) - ChatBot CI with Dynamic Database Querying
이 패키지는 LLM을 활용한 동적 데이터베이스 질의응답 챗봇 시스템입니다.
설치
pip install cbci-mcp
사용법
기본 사용법
from cbci_mcp import CBCIMCPClient
# 클라이언트 생성
client = CBCIMCPClient()
# 서버 시작
client.start_server()
# 설정 (키워드 인수 지원)
client.setup(config="config.yaml", questions="questions.yaml", schema="schema.yaml")
# 질문하기
answer = client.ask("서울 2023년 학생수")
print(answer)
# 서버 종료
client.stop_server()
설정 파일 예시
config.yaml
# OpenAI API 설정
openai:
api_key: "your-api-key-here"
model: "gpt-4"
temperature: 0.3
max_tokens: 1000
# 데이터베이스 연결
database:
host: "your-db-host"
port: 25010
user: "your-username"
password: "your-password"
database: "your-database"
db_type: "db2"
# 챗봇 설정
chatbot:
name: "데이터 분석 어시스턴트"
show_sql: false
show_technical_details: false
max_history: 20
questions.yaml (예시)
qa_pairs:
- id: "example_students"
question: "학생수"
keywords: ["학생수", "학생", "총", "전체"]
sql_template: |
SELECT SUM(A.STDNT_NOPE) AS TOTAL_STUDENTS
FROM YOUR_TABLE A
LEFT JOIN REGION_TABLE B ON A.RGN_CD = B.RGN_CD
WHERE 1=1
{{REGION_FILTER}}
{{YEAR_FILTER}}
answer_template: "조건에 맞는 학생수는 {TOTAL_STUDENTS:,}명입니다."
verified: true
sql_filters:
REGION_FILTER: "AND B.RGN_NM = '{{RGN_NM}}'"
YEAR_FILTER: "AND A.CRTR_YR = {{CRTR_YR}}"
matching:
similarity_threshold: 0.3
fallback_message: "죄송합니다. 해당 질문에 대한 정보를 찾을 수 없습니다."
schema.yaml (예시)
tables:
students_table:
description: "학생수 테이블"
columns:
RGN_CD: "지역 코드"
CRTR_YR: "기준 연도"
STDNT_NOPE: "학생수"
business_rules:
join_patterns:
- "지역 조회시: [데이터테이블] LEFT JOIN REGION_TABLE ON RGN_CD"
data_structure:
- "RGN_CD: 지역별 고유코드"
- "CRTR_YR: 연도별 데이터"
API
CBCIMCPClient
__init__(server_script=None)
server_script: 서버 스크립트 경로 (기본값: 자동 감지)
start_server()
MCP 서버를 시작합니다.
stop_server()
MCP 서버를 종료합니다.
setup(config="config.yaml", questions="questions.yaml", schema="schema.yaml")
config: 설정 파일명questions: 질문 템플릿 파일명schema: 스키마 정보 파일명반환값: 설정 결과 딕셔너리
ask(question)
question: 질문 문자열반환값: 답변 문자열
get_questions()
반환값: 사용 가능한 질문 목록
특징
LLM 파라미터 추출: 자연어 질문에서 자동으로 연도, 지역, 카테고리 등 추출
동적 SQL 생성: 템플릿 기반으로 파라미터에 맞는 SQL 자동 생성
유연한 설정: config, questions, schema 파일을 자유롭게 지정 가능
키워드 인수 지원: 직관적인 setup 방식
확장 가능: 다양한 도메인과 데이터베이스에 적용 가능
의존성
openai>=1.0.0: OpenAI API 클라이언트pandas>=1.5.0: 데이터 처리pyyaml>=6.0: YAML 설정 파일 처리ibm-db>=3.1.0: DB2 데이터베이스 연결
라이선스
MIT License
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