Gary MCP Server

# Gary MCP Server 개인 워크스페이스 관리를 위한 커스텀 MCP (Model Context Protocol) 서버입니다. Cursor IDE에서 사용하는 AI Agent Token을 절약하고, 프로젝트 문서 자동 참조, AWS/Fly.io 인프라 접근, 마크다운 PDF 변환, 코드 분석 기능을 제공합니다. ## 주요 기능 - **프로젝트 문서 자동 참조**: 워크스페이스의 문서를 자동으로 스캔하고 참조하여 개발 언어와 프레임워크 정보를 제공합니다. - **AWS 인프라 접근**: AWS CLI를 통해 jongmun 프로필로 AWS 리소스를 조회하고 관리합니다. - **Fly.io 앱 관리**: Fly.io에 배포된 앱의 상태, 로그, 정보를 조회합니다. - **마크다운 PDF 변환**: 프로젝트의 마크다운 문서를 PDF로 변환합니다. - **코드 분석**: 프로젝트의 코드 흐름을 분석하고, 연관된 코드를 찾아 재사용 가능한 함수/변수를 식별합니다. - **MCP 서버 통합**: Cursor에서 사용하는 다른 MCP 서버들을 자동으로 통합하여 단일 서버에서 모든 도구를 사용할 수 있습니다. - **sequential-thinking**: 사고 과정 도구 - **playwright**: 브라우저 자동화 - **aws-docs**: AWS 문서 검색 - **chrome-devtools**: Chrome 디버깅 - **context7**: 컨텍스트 검색 ## 요구사항 - Python 3.12 이상 - Docker - AWS CLI (jongmun 프로필 설정 필요) - Fly.io CLI (선택사항) ## 설치 및 실행 ### 1. Docker 이미지 빌드 ```bash # 기본값(/workspace)을 그대로 사용 docker build -t gary-mcp-server . # 또는 워크스페이스 기본 경로를 빌드 시 지정 docker build --build-arg WORKSPACE_PATH=/workspace -t gary-mcp-server . ``` ### 2. Docker 컨테이너 실행 ```bash docker run -it --rm \ -v /Users/gary/Documents/workspace:/workspace:ro \ -v ~/.aws:/root/.aws:ro \ -v ~/.zshrc:/root/.zshrc:ro \ -e WORKSPACE_PATH=/workspace \ -e AWS_PROFILE=jongmun \ -e SHELL_RC_PATH=/root/.zshrc \ gary-mcp-server ``` **볼륨/환경 설명:** - `/Users/gary/Documents/workspace:/workspace:ro`: 워크스페이스 디렉토리를 읽기 전용으로 마운트 - `~/.aws:/root/.aws:ro`: AWS 설정 파일을 읽기 전용으로 마운트 - `~/.zshrc:/root/.zshrc:ro`: 호스트 zshrc를 컨테이너에 제공 (AWS/Fly.io 토큰 자동 로드) - `WORKSPACE_PATH`: 컨테이너 내에서 참조할 워크스페이스 경로 - `SHELL_RC_PATH`: CLI 서비스가 참조할 shell rc 파일 경로(기본 `/root/.zshrc`) - **환경 변수 구성** - `WORKSPACE_PATH`: MCP 서버가 문서를 탐색할 기본 경로. Docker 빌드 시 `--build-arg`, 실행 시 `-e`로 덮어쓸 수 있습니다. - `SHELL_RC_PATH`: AWS/Fly.io CLI가 참조할 shell rc 파일 경로. 호스트의 `.zshrc`를 마운트한 뒤 해당 경로를 지정하면 CLI 서비스가 `export AWS_*`, `export FLY_*` 값을 자동 로드합니다. - `AWS_PROFILE`, `FLY_*`: 필요한 경우 추가 `-e` 플래그로 주입하거나 `.zshrc`에 `export` 후 마운트하세요. ### 3. 로컬 개발 환경 (Docker 없이) ```bash # uv 설치 pip install uv # 의존성 설치 uv pip install -e . # 서버 실행 python -m src.server ``` ## Cursor IDE 연동 ### 설정 파일 위치 Cursor IDE의 MCP 설정 파일은 다음 위치에 있습니다: - **macOS**: `~/.cursor/mcp.json` 또는 `~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json` ### 방법 1: Docker를 사용하는 경우 (권장) Docker 컨테이너로 실행하는 방법입니다. 모든 의존성이 컨테이너에 포함되어 있어 안정적입니다. ```json { "mcpServers": { "gary-mcp": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-v", "/Users/gary/Documents/workspace:/workspace:ro", "-v", "/Users/gary/.aws:/root/.aws:ro", "-v", "/Users/gary/.zshrc:/root/.zshrc:ro", "-v", "/Users/gary/Documents/workspace/gary-mcp/.env:/app/.env:ro", "-e", "WORKSPACE_PATH=/workspace", "-e", "AWS_PROFILE=jongmun", "-e", "SHELL_RC_PATH=/root/.zshrc", "gary-mcp-server" ] } } } ``` **주의사항:** - Docker 이미지가 먼저 빌드되어 있어야 합니다: `docker build -t gary-mcp-server .` - `.env` 파일이 있다면 볼륨 마운트로 포함시킬 수 있습니다. ### 방법 2: 로컬 Python 환경을 사용하는 경우 로컬에서 직접 실행하는 방법입니다. 개발 중이거나 Docker 없이 테스트할 때 유용합니다. ```json { "mcpServers": { "gary-mcp": { "command": "python3", "args": [ "-m", "src.server" ], "cwd": "/Users/gary/Documents/workspace/gary-mcp", "env": { "WORKSPACE_PATH": "/Users/gary/Documents/workspace", "AWS_PROFILE": "jongmun", "SHELL_RC_PATH": "/Users/gary/.zshrc" } } } } ``` **주의사항:** - 프로젝트 디렉토리에서 의존성이 설치되어 있어야 합니다: `uv pip install -e .` - `WORKSPACE_PATH`는 절대 경로로 지정하는 것을 권장합니다. ### 방법 3: uv를 사용하는 경우 uv를 통해 가상 환경을 자동으로 관리하면서 실행하는 방법입니다. ```json { "mcpServers": { "gary-mcp": { "command": "uv", "args": [ "run", "--directory", "/Users/gary/Documents/workspace/gary-mcp", "python", "-m", "src.server" ], "env": { "WORKSPACE_PATH": "/Users/gary/Documents/workspace", "AWS_PROFILE": "jongmun", "SHELL_RC_PATH": "/Users/gary/.zshrc" } } } } ``` ### 설정 적용 및 확인 1. **설정 파일에 JSON 추가**: 위의 설정 중 하나를 선택하여 `~/.cursor/mcp.json`에 추가합니다. 2. **Cursor IDE 재시작**: 설정을 저장한 후 Cursor IDE를 완전히 재시작합니다. 3. **연결 확인**: Cursor 왼쪽 사이드바의 MCP 섹션에서 `gary-mcp` 서버가 연결되었는지 확인합니다. 4. **도구 사용**: AI 채팅에서 `list_databases`, `run_query`, `read_document` 등의 도구를 사용할 수 있습니다. ### 환경 변수 설정 #### 워크스페이스 경로 - `WORKSPACE_PATH`: 문서를 탐색할 워크스페이스 경로 - Docker: 컨테이너 내부 경로 (예: `/workspace`) - 로컬: 호스트 절대 경로 (예: `/Users/gary/Documents/workspace`) #### AWS 설정 - `AWS_PROFILE`: 사용할 AWS 프로필 이름 (기본값: `jongmun`) - AWS 자격 증명은 `~/.aws` 디렉토리 또는 `.zshrc`의 환경 변수에서 자동으로 로드됩니다. #### Fly.io 설정 - Fly.io 자격 증명은 `.zshrc`의 `FLY_*` 환경 변수에서 자동으로 로드됩니다. #### GitHub 설정 - GitHub CLI는 `GH_*`/`GITHUB_*` 환경 변수(`GH_TOKEN`, `GITHUB_TOKEN` 등)를 자동으로 가져옵니다. - `gh auth login`으로 인증되어 있다면 추가 설정 없이 사용 가능합니다. #### 데이터베이스 설정 - `.env` 파일 또는 환경 변수로 DB 연결 정보를 설정할 수 있습니다. - 자세한 내용은 [데이터베이스 연결 오류](#데이터베이스-연결-오류) 섹션을 참조하세요. ## 공식 문서 미러링 LLM이 인터넷 없이도 공식 문서를 사용할 수 있도록 `docs/manifest.yaml`에 정의된 소스를 로컬에 캐시합니다. `type: git`, `type: archive` 외에도 `type: http` 항목으로 AWS/Python/FastAPI/Docker/Kubernetes/Fly.io/PostgreSQL/Redis/Next.js/Tailwind CSS와 같은 문서 메인 URL을 바로 관리할 수 있습니다. ### 1. 문서 동기화 ```bash # 모든 문서를 동기화 python scripts/sync_docs.py # 특정 문서만 동기화 (예시) python scripts/sync_docs.py python fastapi aws-main docker-main ``` - Python, FastAPI, React, TypeScript, Go, AWS, Docker, Kubernetes, Fly.io, PostgreSQL, Redis, Next.js, Tailwind CSS 문서를 기본으로 포함하고 있습니다. - 결과는 `docs/mirror/<이름>/<버전>` 구조로 저장되며, `.gitignore`에 의해 저장소 커밋 대상에서 제외됩니다. ### 2. HTTP 기반 문서 정의 `type: http` 항목은 간단히 이름과 URL만으로 정의할 수 있습니다. ```yaml - name: python-main type: http version: "3.x" target: python/main pages: - url: https://docs.python.org/3/ ``` - `pages`: manifest 항목 안에서 직접 URL 목록을 정의합니다. `path`를 생략하면 URL 경로를 기반으로 자동으로 파일명이 결정됩니다. - `pages_file`: 필요한 경우 `docs/` 기준 JSON/YAML 파일로 URL 목록을 따로 관리할 수 있습니다. (테스트 예시는 `docs/pages/python-main.yaml` 참고) - 각 페이지 정의는 최소 `url`과 저장할 상대 경로(`path`)를 포함합니다. 경로가 없으면 URL을 기반으로 `index.html` 등을 자동 생성합니다. - 기본 제공 HTTP 문서 목록 - `aws-main`: https://docs.aws.amazon.com/ - `python-main`: https://docs.python.org/3/ - `fastapi-main`: https://fastapi.tiangolo.com/ - `docker-main`: https://docs.docker.com/ - `kubernetes-main`: https://kubernetes.io/docs/home/ - `flyio-main`: https://fly.io/docs/ - `postgresql-main`: https://www.postgresql.org/docs/current/index.html - `redis-main`: https://redis.io/docs/latest/ - `nextjs-main`: https://nextjs.org/docs - `tailwindcss-main`: https://tailwindcss.com/docs ### 3. MCP 도구 - `sync_official_docs`: MCP 내부에서 문서를 동기화합니다 (`names` 배열로 특정 문서만 선택 가능). - `list_official_docs`: 현재 캐시된 문서 목록과 버전을 조회합니다. - `search_official_docs`: 미러된 공식 문서를 빠르게 검색합니다 (`name`으로 범위를 제한할 수 있음). ### 4. DocumentService 연동 `WORKSPACE_PATH=/Users/gary/Documents/workspace`로 설정하면 `docs/mirror`가 자동으로 인덱싱되므로 기존 `read_document`/`search_documents` 도구에서도 공식 문서를 참조할 수 있습니다. 새로운 문서를 추가하려면 `docs/manifest.yaml`에 항목을 추가한 뒤 `scripts/sync_docs.py`를 실행하면 됩니다. ## 사용 가능한 도구 ### 문서 관련 도구 #### `read_document` 워크스페이스의 문서 파일을 읽습니다. **파라미터:** - `file_path` (필수): 읽을 문서 파일의 경로 **예시:** ```json { "file_path": "/workspace/my-project/README.md" } ``` #### `list_workspace_projects` 워크스페이스의 프로젝트 목록을 스캔합니다. **예시:** ```json {} ``` #### `search_documents` 워크스페이스의 문서에서 검색합니다. **파라미터:** - `query` (필수): 검색할 키워드 - `project_name` (선택): 특정 프로젝트 내에서만 검색 **예시:** ```json { "query": "FastAPI", "project_name": "my-api-project" } ``` ### AWS 관련 도구 #### `aws_cli_execute` AWS CLI 명령을 실행합니다 (jongmun 프로필 사용). **파라미터:** - `service` (필수): AWS 서비스 이름 (예: s3, ec2, lambda) - `operation` (필수): 작업 이름 (예: list, describe-instances) - `additional_args` (선택): 추가 인자 목록 **예시:** ```json { "service": "s3", "operation": "ls" } ``` #### `aws_list_resources` AWS 리소스 목록을 조회합니다. **파라미터:** - `service` (필수): AWS 서비스 이름 - `resource_type` (선택): 리소스 타입 **예시:** ```json { "service": "ec2", "resource_type": "instances" } ``` #### `aws_get_account_info` AWS 계정 정보를 조회합니다. **예시:** ```json {} ``` ### Fly.io 관련 도구 #### `flyio_list_apps` Fly.io 앱 목록을 조회합니다. **예시:** ```json {} ``` #### `flyio_get_app_status` Fly.io 앱 상태를 조회합니다. **파라미터:** - `app_name` (필수): 앱 이름 **예시:** ```json { "app_name": "my-app" } ``` #### `flyio_get_app_logs` Fly.io 앱 로그를 조회합니다. **파라미터:** - `app_name` (필수): 앱 이름 - `lines` (선택): 조회할 로그 라인 수 (기본값: 50) **예시:** ```json { "app_name": "my-app", "lines": 100 } ``` ### GitHub 관련 도구 #### `github_cli_execute` GitHub CLI 명령을 직접 실행합니다. **파라미터:** - `command` (필수): 실행할 하위 커맨드 (예: `"repo"`, `"issue"`, `"pr"`) - `args` (선택): 추가 인자 배열 #### `github_list_repos` 레포지토리 목록을 조회합니다. **파라미터:** - `owner` (선택): 특정 사용자/조직 - `visibility` (선택): `public`, `private`, `internal` - `limit` (선택): 조회할 레포 수 (기본값 20) - `sort` (선택): 정렬 기준 (기본값 `updated`) #### `github_list_pull_requests` 지정 레포지토리의 PR을 조회합니다. **파라미터:** - `repo` (필수): `owner/repo` 형식 - `state` (선택): `open`, `closed`, `all` (기본 `open`) - `limit` (선택): 결과 수 (기본값 20) #### `github_list_issues` 지정 레포지토리의 이슈를 조회합니다. **파라미터:** - `repo` (필수) - `state` (선택): `open`, `closed`, `all` - `limit` (선택): 결과 수 (기본값 20) ### PDF 변환 도구 #### `markdown_to_pdf` 마크다운 파일을 PDF로 변환합니다. **파라미터:** - `markdown_path` (필수): 변환할 마크다운 파일 경로 - `output_path` (선택): 출력 PDF 파일 경로 - `css_path` (선택): CSS 스타일 파일 경로 **예시:** ```json { "markdown_path": "/workspace/my-project/README.md", "output_path": "/workspace/my-project/README.pdf" } ``` ### 코드 분석 도구 #### `analyze_code_flow` 프로젝트의 코드 흐름을 분석합니다. **파라미터:** - `project_path` (필수): 분석할 프로젝트 경로 - `entry_point` (선택): 진입점 파일 **예시:** ```json { "project_path": "/workspace/my-project", "entry_point": "main.py" } ``` #### `find_related_code` 연관된 코드를 찾습니다. **파라미터:** - `project_path` (필수): 검색할 프로젝트 경로 - `target_function` (선택): 찾을 함수 이름 - `target_class` (선택): 찾을 클래스 이름 - `target_import` (선택): 찾을 import 모듈 이름 **예시:** ```json { "project_path": "/workspace/my-project", "target_function": "process_data" } ``` #### `get_code_reusability` 코드 재사용성을 분석합니다. **파라미터:** - `project_path` (필수): 분석할 프로젝트 경로 - `language` (선택): 프로그래밍 언어 (기본값: python) **예시:** ```json { "project_path": "/workspace/my-project", "language": "python" } ``` ### 데이터베이스 관련 도구 #### `list_databases` 데이터베이스 목록을 조회합니다. **파라미터:** - `db_name` (선택): DB 이름 - `connection_string` (선택): 직접 연결 문자열 (예: `postgresql+asyncpg://user:pass@host:5432/db`) - `use_dotenv` (선택): .env 파일 사용 (기본값: true) - `use_aws_secrets` (선택): AWS Secrets Manager 사용 - `aws_secret_name` (선택): AWS 시크릿 이름 - `use_github_secrets` (선택): GitHub Secrets 사용 - `github_secret_name` (선택): GitHub 시크릿 이름 - `github_repo` (선택): GitHub 저장소 **예시:** ```json { "connection_string": "postgresql+asyncpg://user:pass@localhost:5432/mydb" } ``` #### `describe_tables` 테이블 스키마를 조회합니다. **파라미터:** - `db_name` (선택): DB 이름 - `connection_string` (선택): 직접 연결 문자열 - `database` (선택): 특정 데이터베이스 이름 - `use_dotenv`, `use_aws_secrets`, `aws_secret_name`, `use_github_secrets`, `github_secret_name`, `github_repo` (선택): 자격 증명 소스 **예시:** ```json { "connection_string": "sqlite+aiosqlite:///./test.db" } ``` #### `run_query` SQL 쿼리를 실행합니다 (기본 read-only, 필요시 read-write 모드 지정). **파라미터:** - `query` (필수): 실행할 SQL 쿼리 - `db_name` (선택): DB 이름 - `connection_string` (선택): 직접 연결 문자열 - `parameters` (선택): 쿼리 파라미터 (dict) - `limit` (선택): 결과 행 수 제한 (기본값: 100) - `mode` (선택): 실행 모드 - `read_only` 또는 `read_write` (기본값: `read_only`) - `use_dotenv`, `use_aws_secrets`, `aws_secret_name`, `use_github_secrets`, `github_secret_name`, `github_repo` (선택): 자격 증명 소스 **예시:** ```json { "query": "SELECT * FROM users WHERE id = :id", "parameters": {"id": 1}, "connection_string": "postgresql+asyncpg://user:pass@localhost:5432/mydb", "mode": "read_only" } ``` **주의사항:** - 기본 모드는 `read_only`이며, INSERT/UPDATE/DELETE 등의 쓰기 작업은 차단됩니다. - 쓰기 작업이 필요한 경우 `mode: "read_write"`를 명시적으로 지정해야 합니다. - 환경 변수나 `.env` 파일에서 `DATABASE_URL` 또는 개별 DB 파라미터를 설정할 수 있습니다. - AWS Secrets Manager나 GitHub Secrets를 사용하여 자격 증명을 안전하게 관리할 수 있습니다. ### 공식 문서 도구 #### `sync_official_docs` 공식 문서를 로컬에 동기화합니다. **파라미터:** - `names` (선택): 동기화할 문서 이름 배열 - `force` (선택): 향후 확장용 플래그 (기본 false) #### `list_official_docs` 현재 미러된 공식 문서 목록을 반환합니다. #### `search_official_docs` 미러된 문서에서 키워드를 검색합니다. **파라미터:** - `query` (필수): 검색 키워드 - `name` (선택): 특정 문서 이름 - `limit` (선택): 결과 수 제한 (기본 5) ## MCP 서버 통합 gary-mcp는 Cursor에서 사용하는 다른 MCP 서버들을 자동으로 통합합니다. 이를 통해 단일 MCP 서버에서 모든 도구를 사용할 수 있습니다. ### 자동 통합 gary-mcp는 다음 위치의 설정 파일을 자동으로 읽어 외부 MCP 서버를 통합합니다: 1. `~/.cursor/mcp.json` 2. `~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json` 3. 프로젝트의 `cursor-mcp-local.json` ### 통합된 MCP 서버 다음 MCP 서버들이 자동으로 통합됩니다 (설정 파일에 정의된 경우): - **sequential-thinking**: 사고 과정 도구 (도구 이름: `thinking_*`) - **playwright**: 브라우저 자동화 (도구 이름: `playwright_*`) - **aws-docs**: AWS 문서 검색 (도구 이름: `aws_docs_*`) - **chrome-devtools**: Chrome 디버깅 (도구 이름: `chrome_*`) - **context7**: 컨텍스트 검색 (도구 이름: `context7_*`) ### 네임스페이스 외부 MCP 서버의 도구는 네임스페이스 접두사가 자동으로 추가되어 이름 충돌을 방지합니다. 예를 들어: - `sequential-thinking`의 도구는 `thinking_` 접두사가 추가됩니다 - `playwright`의 도구는 `playwright_` 접두사가 추가됩니다 ### 통합 비활성화 특정 MCP 서버의 통합을 비활성화하려면, 해당 서버를 설정 파일에서 제거하거나 `gary-mcp` 서버만 사용하도록 설정하세요. ## 프로젝트 구조 ``` gary-mcp/ ├── src/ │ ├── __init__.py │ ├── server.py # MCP 서버 메인 진입점 │ ├── tools/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── document_tool.py # 문서 참조 도구 │ │ ├── aws_tool.py # AWS CLI 도구 │ │ ├── flyio_tool.py # Fly.io 도구 │ │ ├── pdf_tool.py # 마크다운→PDF 변환 │ │ ├── code_analysis_tool.py # 코드 분석 도구 │ │ └── db_tool.py # 데이터베이스 접근 도구 │ ├── infrastructure/ │ │ └── db/ │ │ └── connection_manager.py # DB 연결 관리 │ └── utils/ │ ├── __init__.py │ ├── file_utils.py # 파일 유틸리티 │ └── env_loader.py # 환경 변수/시크릿 로더 ├── tests/ │ ├── __init__.py │ ├── test_document_service.py │ ├── test_pdf_service.py │ ├── test_code_analysis_service.py │ ├── test_cli_services.py │ └── test_db_tool.py # DB 도구 테스트 ├── pyproject.toml # uv 프로젝트 설정 ├── Dockerfile # Docker 이미지 정의 ├── .dockerignore # Docker 빌드 제외 파일 ├── .env.example # 환경 변수 예시 └── README.md # 이 파일 ``` ## 기술 스택 - **Python 3.12**: 최신 Python 버전 사용 - **uv**: 빠른 Python 패키지 관리자 - **MCP SDK**: Model Context Protocol Python SDK - **asyncio**: 비동기 파일/프로세스 처리 - **SQLAlchemy**: ORM 및 DB 연결 관리 - **asyncpg/aiomysql/aiosqlite**: 비동기 DB 드라이버 - **weasyprint**: 마크다운→PDF 변환 - **AWS CLI**: AWS 리소스 관리 - **Fly.io CLI**: Fly.io 앱 관리 - **boto3**: AWS Secrets Manager 연동 - **python-dotenv**: .env 파일 로딩 ## 트러블슈팅 ### AWS CLI 오류 **문제**: AWS CLI 명령이 실패합니다. **해결 방법:** 1. AWS 프로필이 올바르게 설정되어 있는지 확인: ```bash aws configure list --profile jongmun ``` 2. Docker 컨테이너에 AWS 설정 파일이 마운트되었는지 확인: ```bash docker run -it --rm -v ~/.aws:/root/.aws:ro gary-mcp-server ls /root/.aws ``` ### Fly.io CLI 오류 **문제**: Fly.io 명령이 실패합니다. **해결 방법:** 1. Fly.io CLI가 컨테이너에 설치되어 있는지 확인: ```bash docker run -it --rm gary-mcp-server flyctl version ``` 2. Fly.io 인증이 필요할 수 있습니다: ```bash docker run -it --rm gary-mcp-server flyctl auth login ``` ### PDF 변환 오류 **문제**: 마크다운→PDF 변환이 실패합니다. **해결 방법:** 1. WeasyPrint 의존성 라이브러리가 설치되어 있는지 확인 2. 마크다운 파일 경로가 올바른지 확인 3. 출력 디렉토리에 쓰기 권한이 있는지 확인 ### 워크스페이스 접근 오류 **문제**: 워크스페이스 파일에 접근할 수 없습니다. **해결 방법:** 1. Docker 볼륨 마운트가 올바르게 설정되었는지 확인 2. 파일 경로가 `/workspace`로 시작하는지 확인 (Docker 컨테이너 내부 경로) ### 데이터베이스 연결 오류 **문제**: DB 연결이 실패합니다. **해결 방법:** 1. 환경 변수나 `.env` 파일에 올바른 연결 정보가 설정되었는지 확인: ```bash # .env 파일 예시 DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:password@host:5432/dbname # 또는 DB_TYPE=postgresql DB_HOST=localhost DB_PORT=5432 DB_USER=user DB_PASSWORD=password DB_NAME=dbname ``` 2. AWS Secrets Manager 사용 시: - IAM 권한이 올바르게 설정되었는지 확인 - `aws_secret_name`이 정확한지 확인 3. GitHub Secrets 사용 시: - `gh auth login`으로 인증이 완료되었는지 확인 - 저장소에 대한 접근 권한이 있는지 확인 4. Docker 컨테이너에서 로컬 DB에 접근하는 경우: - `--network host` 옵션 사용 또는 포트 포워딩 설정 ### 공식 문서 동기화 오류 **문제**: `sync_official_docs` 또는 `scripts/sync_docs.py` 실행 시 실패합니다. **해결 방법:** 1. `git`, `tar`, `zip` 등이 시스템에 설치되어 있는지 확인합니다. 2. 인터넷/프록시 설정을 확인하고 필요한 경우 `HTTPS_PROXY` 환경 변수를 설정합니다. 3. `docs/manifest.yaml`의 URL과 브랜치가 유효한지 확인합니다. 4. 캐시를 초기화하려면 `rm -rf docs/mirror docs/sources` 후 다시 동기화합니다. ## 개발 ### 로컬 개발 환경 설정 ```bash # 프로젝트 클론 git clone <repository-url> cd gary-mcp # uv 설치 pip install uv # 의존성 설치 uv pip install -e . # 서버 실행 python -m src.server ``` ### 코드 스타일 - Python 3.12+ 기능 활용 - 비동기 작업은 `async/await` 사용 - 타입 힌트 사용 권장 - 함수와 클래스에 docstring 작성 ## 라이선스 이 프로젝트는 개인 사용 목적으로 개발되었습니다. ## 기여 이 프로젝트는 개인 프로젝트이지만, 버그 리포트나 개선 제안은 환영합니다.