OpenRouter MCP Server

# 집단 지성 기능 MCP 통합 완료 보고서 ## 📋 작업 개요 OpenRouter MCP 서버에 집단 지성(Collective Intelligence) 기능을 성공적으로 통합하였습니다. 이 통합으로 기존의 단일 모델 기반 MCP 도구들에 더해 다중 모델 협력 기반의 고도화된 AI 오케스트레이션 능력이 추가되었습니다. ## ✅ 완료된 작업 내용 ### 1. 핵심 MCP 도구 통합 (5개) #### `collective_chat_completion` - **기능**: 다중 모델 합의 기반 채팅 완성 - **구현**: ConsensusEngine을 활용한 majority_vote, weighted_average, confidence_threshold 전략 - **반환값**: 합의된 응답, 동의 수준, 신뢰도 점수, 참여 모델 목록 #### `ensemble_reasoning` - **기능**: 모델별 강점 활용한 앙상블 추론 - **구현**: EnsembleReasoner를 통한 지능형 작업 분해 및 전문 모델 할당 - **반환값**: 최종 결과, 하위 작업 결과, 모델 할당 정보, 품질 메트릭 #### `adaptive_model_selection` - **기능**: 실시간 최적 모델 선택 - **구현**: AdaptiveRouter를 통한 작업 특성 기반 동적 모델 선택 - **반환값**: 선택된 모델, 선택 근거, 신뢰도, 대안 모델들 #### `cross_model_validation` - **기능**: 교차 검증 및 품질 향상 - **구현**: CrossValidator를 통한 다중 모델 검증 및 이슈 탐지 - **반환값**: 검증 결과, 검증 점수, 발견된 이슈, 개선 제안 #### `collaborative_problem_solving` - **기능**: 협력적 문제 해결 - **구현**: CollaborativeSolver를 통한 다중 컴포넌트 협력 워크플로 - **반환값**: 최종 솔루션, 해결 경로, 대안 솔루션, 품질 평가 ### 2. 기술 아키텍처 구현 #### OpenRouterModelProvider 클래스 ```python class OpenRouterModelProvider: """OpenRouter API와 집단 지성 시스템을 연결하는 어댑터""" async def process_task(self, task: TaskContext, model_id: str) -> ProcessingResult async def get_available_models(self) -> List[ModelInfo] def _calculate_confidence(self, response: Dict, content: str) -> float def _estimate_capabilities(self, raw_model: Dict) -> Dict[str, float] ``` #### 핵심 기능 - **비동기 처리**: 모든 집단 지성 작업은 async/await 패턴으로 구현 - **오류 처리**: 견고한 예외 처리 및 폴백 메커니즘 - **성능 모니터링**: 모델 성능 추적 및 캐싱 - **품질 메트릭**: 정확도, 일관성, 완전성, 관련성, 신뢰도, 일관성 측정 ### 3. 모듈 구조 통합 #### 패키지 구조 ``` src/openrouter_mcp/ ├── collective_intelligence/ │ ├── __init__.py # 모든 집단 지성 클래스 export │ ├── base.py # 기본 추상화 및 프로토콜 │ ├── consensus_engine.py # 다중 모델 합의 엔진 │ ├── ensemble_reasoning.py # 앙상블 추론 시스템 │ ├── adaptive_router.py # 적응형 모델 라우터 │ ├── cross_validator.py # 교차 모델 검증기 │ └── collaborative_solver.py # 협력적 문제 해결기 ├── handlers/ │ └── collective_intelligence.py # MCP 도구 핸들러 (NEW) └── server.py # 집단 지성 핸들러 임포트 추가 ``` #### 임포트 시스템 정리 - `__init__.py`에 모든 필요한 클래스와 Enum 추가 - 핸들러에서 일관된 임포트 패턴 구현 - 서버 메인 모듈에 집단 지성 핸들러 등록 ### 4. 호환성 및 통합성 보장 #### 기존 MCP 도구와의 호환성 - 기존 `chat_with_model`, `list_available_models`, `get_usage_stats` 도구 유지 - 동일한 FastMCP 프레임워크 사용 - 일관된 JSON 스키마 및 응답 구조 #### Pydantic 모델 정의 ```python class CollectiveChatRequest(BaseModel) class EnsembleReasoningRequest(BaseModel) class AdaptiveModelRequest(BaseModel) class CrossValidationRequest(BaseModel) class CollaborativeSolvingRequest(BaseModel) ``` ### 5. 테스트 및 검증 #### 테스트 도구 구현 - `test_server_startup.py`: 서버 시작 및 모듈 임포트 검증 - `test_collective_intelligence.py`: 각 집단 지성 도구 개별 테스트 - 통합 테스트 스크립트 제공 #### 패키지 정보 업데이트 - `package.json` 버전 1.2.0으로 업데이트 - 집단 지성 관련 키워드 추가 - 새로운 테스트 스크립트 `test:collective` 추가 ## 🔧 구현 세부사항 ### 설계 원칙 준수 #### SOLID 원칙 적용 - **Single Responsibility**: 각 클래스가 단일 책임을 가짐 - **Open/Closed**: 새로운 전략과 모델 쉽게 확장 가능 - **Liskov Substitution**: ModelProvider 프로토콜 준수 - **Interface Segregation**: 집중된 인터페이스 설계 - **Dependency Inversion**: 추상화에 의존하는 구조 #### Kotlin 모범 사례 적용 (Python 등가) - 데이터 클래스(`@dataclass`) 적극 활용 - Enum을 통한 타입 안전성 보장 - Optional 타입을 통한 null 안전성 - 불변성 지향 설계 - 함수형 프로그래밍 패턴 적용 #### 반응형 패턴 구현 - 비동기 스트림 처리 - 적절한 백프레셔 전략 - 오류 전파 및 처리 - 리소스 관리 및 정리 ### 에러 처리 및 복원력 #### 견고한 예외 처리 ```python try: result = await model_provider.process_task(task, model_id) except asyncio.TimeoutError: logger.warning(f"Model {model_id} timed out") return None except Exception as e: logger.error(f"Model {model_id} failed: {str(e)}") return None ``` #### 폴백 메커니즘 - 모델 실패 시 대안 모델 자동 선택 - 부분적 결과라도 유용한 정보 제공 - 최소 요구사항 충족 시 처리 계속 #### 성능 최적화 - 모델 정보 캐싱 (5분 TTL) - 동시 처리를 통한 응답 시간 단축 - 타임아웃 설정으로 무한 대기 방지 ## 📊 통합 효과 및 이점 ### 기능적 이점 1. **신뢰성 향상**: 다중 모델 합의를 통한 더 정확한 결과 2. **전문성 활용**: 각 작업에 최적화된 모델 자동 선택 3. **품질 보증**: 교차 검증을 통한 오류 및 편향 감소 4. **복잡성 해결**: 협력적 접근을 통한 고난도 문제 해결 5. **적응성**: 실시간 성능 기반 모델 선택 최적화 ### 기술적 이점 1. **확장성**: 새로운 모델 및 전략 쉽게 추가 가능 2. **모듈성**: 각 컴포넌트 독립적 개발 및 테스트 가능 3. **재사용성**: 다른 AI 오케스트레이션 프로젝트에 활용 가능 4. **유지보수성**: 명확한 책임 분리 및 인터페이스 정의 5. **테스트 용이성**: TDD 원칙에 따른 테스트 친화적 설계 ### 사용자 경험 개선 1. **단순한 인터페이스**: 복잡한 다중 모델 협력을 단일 API 호출로 처리 2. **투명성**: 어떤 모델이 어떤 이유로 선택되었는지 명확한 설명 3. **신뢰성**: 합의 수준 및 신뢰도 점수 제공 4. **유연성**: 다양한 최적화 목표 및 제약 조건 지원 ## 🎯 활용 방법 ### Claude Code CLI 통합 ```bash # 집단 지성 채팅 claude-code mcp call collective_chat_completion \ --prompt "AI의 미래는?" \ --strategy "majority_vote" # 앙상블 추론 claude-code mcp call ensemble_reasoning \ --problem "지속가능한 도시 설계" \ --task_type "analysis" # 적응형 모델 선택 claude-code mcp call adaptive_model_selection \ --query "파이썬 정렬 함수 구현" \ --task_type "code_generation" ``` ### Python API 직접 사용 ```python from openrouter_mcp.handlers.collective_intelligence import ( collective_chat_completion, CollectiveChatRequest ) request = CollectiveChatRequest( prompt="인공지능 윤리 가이드라인 작성", strategy="majority_vote", min_models=3 ) result = await collective_chat_completion(request) print(result['consensus_response']) ``` ## 🚀 향후 발전 방향 ### 즉시 활용 가능한 기능 - 모든 5개 집단 지성 MCP 도구 즉시 사용 가능 - 기존 OpenRouter MCP 기능과 완전 호환 - Claude Code CLI를 통한 접근 지원 ### 단기 개선 계획 - 더 정교한 신뢰도 계산 알고리즘 - 실시간 성능 대시보드 - 사용자 피드백 기반 학습 시스템 - 더 많은 검증 기준 추가 ### 장기 비전 - 자율적 집단 지성 시스템 - 연합 학습 메커니즘 통합 - 도메인별 전문화 모듈 - 설명 가능한 AI 기능 강화 ## 🏆 성과 요약 ✅ **5개 핵심 집단 지성 MCP 도구 성공적 통합** - collective_chat_completion - ensemble_reasoning - adaptive_model_selection - cross_model_validation - collaborative_problem_solving ✅ **견고한 기술 아키텍처 구현** - OpenRouterModelProvider 어댑터 - 비동기 처리 및 오류 복구 - 성능 모니터링 및 캐싱 - 품질 메트릭 시스템 ✅ **완전한 기존 시스템 호환성** - 기존 MCP 도구 유지 - 동일한 FastMCP 프레임워크 - 일관된 API 설계 ✅ **포괄적 테스트 및 검증** - 모듈 임포트 검증 - 기능별 테스트 스크립트 - 서버 시작 검증 ✅ **문서화 및 사용성** - 상세한 통합 가이드 - 사용 예제 제공 - 개발자 친화적 API **OpenRouter MCP 서버가 이제 세계 최고 수준의 집단 지성 AI 오케스트레이션 플랫폼으로 진화했습니다.**