MCP 서버 + NANDA 레지스트리 + NANDA 호스트 클라이언트를 이용한 사무용품 재고 NANDA 서비스

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 코드를 사용하여 사무용품 재고 정보를 제공하는 NANDA 서비스를 생성하세요. 이 서비스를 통해 AI 비서가 MCP 표준을 사용하여 사무용품 정보를 쿼리하고 검색할 수 있습니다. 클라우드 호스팅 서버와 웹 기반 NANDA 호스트 클라이언트를 사용하며, 로컬 서버를 설치할 필요가 없습니다.

동일한 프레임워크를 사용하여 모든 표준 재고에 대해 소비자 대상 웹 앱을 배포할 수 있습니다.

개요

이 프로젝트는 MCP 서버 코드를 사용하여 CSV 파일에서 사무실 재고 데이터를 제공하는 NANDA 서비스를 구현합니다. AI 비서가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 도구를 제공합니다.

• 인벤토리에 있는 모든 사용 가능한 항목 목록을 가져옵니다.

• 이름으로 특정 항목에 대한 자세한 정보를 검색합니다.

필수 조건

• 파이썬 3.9 이상

• requirements.txt 에 나열된 종속성

이 저장소의 파일

• officesupply.py : 메인 서버 구현

• inventory.csv : 사무용품 재고 데이터가 포함된 CSV 파일

• build.sh : 환경 설정을 위한 스크립트

• run.sh : 서버를 실행하기 위한 스크립트

• requirements.txt : Python 종속성 목록

빠른 시작

로컬 설정

1. 이 저장소를 복제하세요:

   지엑스피1

2. 아래 환경 설정 옵션 중 하나를 선택하세요.

옵션 A: Python venv 사용

1. Python 가상 환경을 만듭니다.

   python -m venv venv

2. 가상 환경을 활성화합니다.

   • Linux/macOS의 경우:

     source venv/bin/activate

   • Windows의 경우:

     venv\Scripts\activate

3. 종속성 설치:

   pip install -r requirements.txt

옵션 B: Conda 사용

1. 새로운 conda 환경을 만듭니다.

   conda create --name inventory_env python=3.11

2. conda 환경을 활성화합니다.

   conda activate inventory_env

3. 종속성 설치:

   pip install -r requirements.txt

로컬에서 서버 실행하여 테스트

위의 두 가지 옵션을 사용하여 환경을 설정한 후:

1. 서버를 실행합니다:

   python officesupply.py

2. 서버는 http://localhost:8080 에서 사용할 수 있습니다.

MCP Inspector로 테스트

1. MCP 검사기 설치:

   npx @modelcontextprotocol/inspector

2. 브라우저에서 검사자가 제공한 URL을 엽니다.

3. SSE 전송 유형을 사용하여 연결

4. 끝에 /sse 붙여 서버 URL을 입력하세요(예: http://localhost:8080/sse ).

5. 사용 가능한 도구를 테스트하세요.

   • get_items : 인벤토리에 있는 모든 아이템 이름을 나열합니다.

   • get_item_info : 특정 항목에 대한 세부 정보를 검색합니다.

CSV 데이터 형식

서버는 최소한 다음 열이 포함된 inventory.csv 파일을 기대합니다.

• item_name : 인벤토리 항목의 이름

get_item_info 에서 반환된 항목 세부정보에 추가 열이 포함됩니다.

이 범위 내에서 귀하의 요구 사항에 맞게 CSV 파일을 편집할 수 있으며, MCP 서버도 귀하의 CSV 파일에 맞게 작동해야 합니다.

전개

클라우드 배포 준비

1. 저장소에 다음이 포함되어 있는지 확인하세요.

   • 모든 코드 파일

   • requirements.txt

   • build.sh 및 run.sh 스크립트

2. 쉘 스크립트에 실행 권한을 설정합니다.

   chmod +x build.sh run.sh

   Windows의 경우 다음을 실행합니다.

   wsl chmod +x build.sh run.sh

AWS 계정 생성

AWS AppRunner에 배포

1. AWS 계정 생성

2. 청구를 위해 신용 카드를 추가하세요

3. AWS AppRunner( https://console.aws.amazon.com/apprunner )로 이동합니다.

4. 로그인하세요(아직 로그인하지 않으셨다면)

5. App Runner 대시보드에 들어가면 페이지 오른쪽 상단에 파란색 "서비스 만들기" 버튼이 표시됩니다. 이 버튼을 클릭하세요.

6. 소스 코드 저장소에서 새 서비스를 만듭니다.

7. 서비스를 구성하세요:

   • Python 3.11 런타임

   • 빌드 명령: ./build.sh

   • 실행 명령어: ./run.sh

   • 포트: 8080

8. 배포하고 완료를 기다리세요

9. MCP Inspector로 공개 엔드포인트 테스트

NANDA 레지스트리에 등록

1. NANDA 레지스트리 로 이동

2. 로그인하거나 계정을 만드세요

3. "새로운 서버 등록"을 클릭하세요

4. 자세한 내용을 입력하세요:

   • 서버 이름

   • 설명

   • 공개 엔드포인트 URL( /sse 제외)

   • 태그 및 카테고리

5. 서버를 등록하세요

브라우저 기반 클라이언트인 NANDA 호스트에서의 사용

1. nanda.mit.edu 를 방문하세요

2. NANDA 호스트로 이동

3. Anthropic API 키를 추가하세요

4. 레지스트리에서 MCP 서버를 찾으세요

5. 호스트에 추가하세요

6. 서버의 기능을 사용하는 질문을 통해 테스트하세요.

문제 해결

• CSV 파일이 올바르게 형식화되었는지 확인하세요.

• 배포하기 전에 로컬로 서버를 테스트하세요

• 등록하기 전에 공개 엔드포인트가 MCP Inspector와 작동하는지 확인하세요.

• 배포가 실패하면 AWS에서 로그를 확인하세요.

추가 자료

MCP 서버를 설정하고 사용하는 방법에 대한 안내는 이 비디오 튜토리얼을 확인하세요.

감사의 말

NANDA 서버 저장소를 기반으로 합니다. https://nanda.mit.edu 에서 ProjectNanda를 팔로우하세요.