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qualityA Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with Salesforce data through SOQL queries, SOSL searches, and various API operations including record management.
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페기스
Fegis는 YAML 사양( 아키타입 이라고 함)을 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 구조화되고 재사용 가능한 도구로 변환하는 의미론적 프로그래밍 프레임워크이자 도구 컴파일러입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 하는 Fegis는 각 아키타입을 스키마 검증 인터페이스로 컴파일하며, 필드 이름과 매개변수는 콘텐츠 생성을 안내하는 의미론적 지시어 역할을 합니다.
모든 도구 호출은 벡터 임베딩과 구조화된 메타데이터를 결합한 하이브리드 메모리 시스템에 보존됩니다. 이를 통해 지속적인 메모리, 의미 검색, 상호 연결된 아이디어 탐색을 가능하게 하는 새로운 지식 그래프가 형성됩니다.
핵심 구성 요소
1. MCP 서버 구현
Fegis는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하지만, LLM을 외부 시스템에 연결하는 데 중점을 두는 일반적인 MCP 서버와 달리, Fegis는 YAML 아키타입을 사용하여 의미가 풍부하고 내부적으로 정의된 도구를 생성합니다. Fegis는 언어 모델이 이러한 도구를 이해하고 상호 작용하는 방식을 형성하는 매개변수와 프레임을 도입하여 MCP 프레임워크를 확장합니다.
2. 의미론적 프로그래밍 프레임워크
Fegis는 YAML 구조가 언어 모델 동작의 스캐폴드 역할을 하는 실용적인 형태의 시맨틱 프로그래밍을 소개합니다. 자세한 프롬프트나 절차적 지침을 작성하는 대신, 의미 있는 필드 이름, 프레임, 매개변수를 사용하여 인텐트를 정의합니다.
이 접근법은 구조를 코드처럼 다룹니다. 필드 이름은 단순한 레이블이 아니라 LLM이 생성하는 내용을 안내하고 제한합니다. 매개변수는 단순히 값을 전달하는 것이 아니라, 제공하는 스캐폴딩을 통해 모델의 표현 공간을 형성합니다.
3. 하이브리드 메모리 시스템
Fegis는 벡터 임베딩과 구조화된 메타데이터를 결합한 하이브리드 메모리 시스템을 통해 모든 도구 호출에 대한 강력하고 검색 가능한 기록을 생성합니다. 이 메모리는 새로운 지식 그래프 역할을 하여 상호 연결된 정보 경로를 탐색하고 탐색할 수 있도록 합니다. 모든 임베딩 및 메모리 데이터는 명시적으로 다르게 설정하지 않는 한 기본적으로 로컬에 저장됩니다.
LLM이 원형을 처리하는 방법
이것이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 LLM이 아키타입의 스캐폴딩을 처리할 때 무슨 일이 일어나는지 살펴보겠습니다.
지엑스피1
이 YAML 정의의 각 요소는 특정 목적을 위해 사용됩니다.
- archetype_context - 이러한 도구의 개념적 공간과 목적을 정의합니다. 이 텍스트는 문서화에 사용하거나 필요에 따라 삽입하여 도구의 사용 방법을 설명할 수 있습니다.
- 매개변수 섹션 - 출력을 형성하는 의미적 차원을 정의합니다.
- 매개변수 이름("길이")은 구성되는 측면을 식별합니다.
- 설명은 매개변수의 목적을 명확하게 정의합니다.
- example_values는 가능한 값의 스펙트럼을 설정합니다. ([간결...전체])
- 도구에서 사용될 때 특정 값("간략")은 연관된 언어 패턴을 트리거합니다.
- 도구 이름 "요약" - 모델은 이를 도구로 인식하고 관련 패턴을 활성화하여 정보를 요약합니다.
- 도구 설명 - "간결한 요약을 작성하세요..."에서는 구체적인 목표와 목적을 설정합니다.
- 프레임 필드는 생성할 콘텐츠를 정의합니다.
- 필드 이름 "key_points"는 모델이 중요한 요소를 식별하도록 안내합니다.
- 유형 제약 조건 "목록"은 출력을 개별 항목으로 포맷합니다.
- 요구 사항 "필수: true"는 이 필드가 항상 채워지도록 보장합니다.
- 필드 이름 "결론"은 요약 문장을 생성하도록 합니다.
이 아키텍처는 각 요소가 특정 목적을 수행하는 구조화된 흐름을 생성합니다.
예시 상호작용: 인지 도구
Fegis가 실제로 어떻게 활용되는지 보려면 인지 도구와의 상호작용 예를 살펴보세요. 이 예시에서는 사고 및 반성 도구가 기억 시스템에서 어떻게 작동하는지 보여줍니다.
페기스로 무엇을 만들 수 있나요?
Fegis는 다음을 만드는 데 사용되었습니다.
- LLM이 복잡한 추론 과정을 안내하는 사고 프레임워크
- 콘텐츠 큐레이션 및 연결을 위한 도구가 포함된 웹 탐색 인터페이스
- 생물학적 네트워크에서 영감을 받은 최적화 시스템
- 이모지를 시각 언어로 활용한 상징적 추론 도구
빠른 시작
Claude Desktop 구성
claude_desktop_config.json 업데이트하세요:
자세히 알아보기
- 예제 - 시작하기 위한 샘플 원형
곧 더 많은 문서가 나올 예정입니다.
지원 개발
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특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
MIT 라이선스는 관대하고 간단합니다. 적절한 출처를 명시하고 저작자에게 책임을 묻지 않는 한, 코드를 원하는 대로 사용할 수 있습니다.
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
FEGIS는 스키마에 정의된 사용자 정의 가능한 인지 도구를 통해 LLM에 구조화되고 지속적이며 이동 가능한 메모리를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.
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