Persona MCP

# 🔬 기능적 페르소나 업그레이드 계획서 v3.0.0 **목표**: 단순 역할극(Role-Play) → 실제 기능성(Functional Capability) 전환 **기반**: Gemini & Claude 리서치 결과 + Anthropic MCP Best Practices --- ## 📊 현재 vs 목표 | 구분 | 현재 (v2.4.0) | 목표 (v3.0.0 → v3.1.0) | 기대 효과 | |------|---------------|------------------------|-----------| | 페르소나 | 정적 텍스트 | YAML + Tools/Resources | 구조화 | | 지식 깊이 | 15KB 제한 | **100MB+ RAG 지식 베이스** | **무한한 전문성** | | Tools | ❌ 없음 | ✅ 도메인별 함수 | 실제 작업 | | Resources | ❌ 없음 | ✅ URI 템플릿 + **RAG 검색** | 실시간 + 상세 | | Sampling | ❌ 없음 | ✅ 서버 추론 | ExpertPrompting | | Caching | ❌ 없음 | ✅ 4-Breakpoint | 90% 비용 절감 | | 토큰 사용 | 150K/대화 | **3K/대화 (RAG)** | **98% 절감** | | 정확도 | Baseline | **+7-10% (RAG 효과)** | **진짜 전문가** | --- ## 🎯 Phase 1: 페르소나 구조 재설계 ### 새로운 파일 구조 ```yaml --- # community/410-llm-engineer.txt name: LLM Engineer id: 410 version: 3.0.0 category: ai-ml domain: llm_engineering # Capability Definitions tools: - analyze_transformer_architecture - design_prompt_template - estimate_inference_cost resources: - uri_template: "llm://papers/{topic}" description: Latest LLM research papers - uri_template: "llm://benchmarks/{model}/{task}" description: Model performance benchmarks sampling_enabled: true context_caching: true --- # World-Class+ LLM Engineer [기존 Markdown 내용] ## 🛠️ Available Tools ### analyze_transformer_architecture Analyze model architecture and suggest optimizations... ``` ### 페르소나별 기능 매핑 | ID | 페르소나 | Tools (최소 3개) | Resources | |----|----------|------------------|-----------| | 101 | Fullstack Dev | analyze_code, suggest_architecture, debug_stack | code://examples/{lang} | | 108 | DevOps | diagnose_pipeline, optimize_ci_cd, security_scan | devops://configs/{tool} | | 201 | UI/UX Designer | analyze_usability, generate_wireframe, audit_a11y | design://patterns/{type} | | 223 | UX Researcher | design_research, analyze_data, synthesize_insights | research://methods/{method} | | 410 | LLM Engineer | analyze_transformer, design_prompt, estimate_cost | llm://papers/{topic} | **전체 142개 페르소나 적용 필요** --- ## 🔧 Phase 2: MCP 서버 고도화 ### 2.1. Sampling 구현 **목적**: ExpertPrompting, Solo Performance Prompting(SPP) 구현 **핵심 패턴**: 1. **ExpertPrompting**: 전문가 정체성 동적 생성 2. **SPP**: 다중 페르소나 협업 (발산 → 비평 → 통합) 3. **Debate**: Agreement Intensity 조정 (90% = Medical Q&A에서 15% 향상) **파일**: `src/sampling.ts` 신규 생성 ### 2.2. Dynamic Resources **목적**: URI 템플릿을 통한 Just-in-Time 데이터 제공 **예시**: - `llm://papers/transformers` → arXiv API 호출 - `code://examples/python` → GitHub 검색 - `strategy://frameworks/swot` → 프레임워크 DB 조회 **파일**: `src/resources.ts` 신규 생성 ### 2.3. Tools 구현 **목적**: 페르소나별 실행 가능한 함수 **구현 계획**: - 142개 페르소나 × 3-5개 Tools = 500+ Tools - 페르소나 ID별 Tool 매핑 - JSON Schema 정의 - Handler 함수 구현 **파일**: `src/tools.ts` 신규 생성 --- ## 💾 Phase 3: Context Engineering ### 3.1. 4-Breakpoint Caching **구조**: 1. System Instructions (~5K tokens, 월 1회 변경) 2. Tool Definitions (~15K tokens, 주 1회 변경) 3. Persona Definition (~3K tokens, 일 1-5회 변경) 4. Conversation History (~10K tokens, 매 턴 변경) **효과**: 78.5% 비용 절감, 79% 지연 시간 감소 ### 3.2. Progressive Disclosure **원칙**: Context에는 Tool 메타데이터만, 실제 정의는 요청 시 로드 **구현**: Filesystem 기반 Tool Discovery --- ## 📋 Phase 4: 실행 계획 ### Week 1-2: Foundation - [ ] 페르소나 YAML Frontmatter 구조 설계 - [ ] 10개 핵심 페르소나 변환 (101, 108, 201, 223, 326, 337, 410, 411, 501, 601) - [ ] MCP 서버 기본 구조 확장 ### Week 3-4: Core Features - [ ] Sampling 기능 구현 (ExpertPrompting, SPP) - [ ] Dynamic Resources 구현 (5개 URI scheme) - [ ] Tools 구현 (30개 핵심 Tools) ### Week 5-6: Optimization - [ ] 4-Breakpoint Caching 적용 - [ ] Progressive Disclosure 패턴 적용 - [ ] Context Rot 방지 전략 구현 ### Week 7-8: Scale Up - [ ] 142개 페르소나 전체 변환 - [ ] 500+ Tools 구현 - [ ] 통합 테스트 ### Week 9-10: Production - [ ] 성능 벤치마크 - [ ] 문서화 완성 - [ ] v3.0.0 Release --- ## 📈 예상 성과 ### 정량적 지표 - **토큰 사용**: 150K → 2K (98.7% 절감) - **API 비용**: $0.99 → $0.21 (78.5% 절감) - **지연 시간**: 11.5s → 2.4s (79% 향상) - **작업 품질**: +7-18% (지식 집약 작업) ### 정성적 지표 - ✅ 실제 작업 수행 능력 (Tools 실행) - ✅ 최신 데이터 제공 (Dynamic Resources) - ✅ 깊이 있는 추론 (Sampling) - ✅ 비용 효율성 (Caching) --- ## 🚀 우선순위 Action Items ### 즉시 시작 (이번 주) 1. 페르소나 구조 재설계 완료 2. 10개 핵심 페르소나 변환 3. Sampling 프로토타입 구현 ### 다음 단계 (다음 주) 1. Dynamic Resources 구현 2. 30개 핵심 Tools 구현 3. 통합 테스트 ### 장기 목표 (2주 후) 1. 142개 페르소나 전체 변환 2. 프로덕션 배포 3. 성능 검증 및 문서화 --- **작성자**: Cascade AI **날짜**: 2025-11-23 **버전**: 1.0.0 **상태**: 📋 계획 수립 완료