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OpenManager Vibe V4 MCP Server

by skyasu2
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Integrations

  • Used for UI framework components in the frontend dashboard for server monitoring and visualization

  • Provides data visualization capabilities for displaying server performance metrics and monitoring data

  • Used for styling the server monitoring dashboard and user interface components

OpenManager Vibe V4

OpenManager Vibe V4는 자연어 기반 서버 분석 및 모니터링 시스템입니다. 관리자가 쉬운 언어로 서버 상태를 질문하면 시스템이 자동으로 분석하여 결과를 제공합니다.

배포 링크

프로젝트 구조

. ├── frontend/ # 프론트엔드 코드 │ ├── css/ # 스타일시트 파일들 │ ├── public/ # 정적 자원 파일들 │ ├── index.html # 메인 랜딩 페이지 │ ├── server_dashboard.html # 서버 모니터링 대시보드 │ ├── server_detail.html # 서버 상세 정보 페이지 │ ├── agent.js # 에이전트 스크립트 │ ├── ai_processor.js # 자연어 처리 엔진 │ ├── data_processor.js # 데이터 처리 로직 │ ├── dummy_data_generator.js # 더미 데이터 생성기 │ ├── fixed_dummy_data.js # 고정 더미 데이터 │ ├── summary.js # 데이터 요약 및 보고서 생성 │ └── config.js # 설정 파일 │ └── mcp-lite-server/ # 백엔드 서버 ├── context/ # 컨텍스트 문서 보관 ├── server.js # 백엔드 서버 코드 └── package.json # 백엔드 의존성 정의

MCP 연동 흐름

프론트엔드와 MCP Lite 서버는 다음과 같이 연동됩니다:

  1. 프론트엔드: 사용자가 자연어로 서버 상태에 관해 질문 입력
  2. API 호출: 프론트엔드가 질문과 컨텍스트 정보를 MCP 서버의 /query 엔드포인트로 전송
  3. 백엔드 처리: MCP 서버가 질문을 컨텍스트 파일과 매칭하여 적절한 응답 생성
  4. 결과 표시: 응답이 프론트엔드로 전달되어 사용자에게 시각적으로 표시

시연 환경에서는:

  • 프론트엔드에서 대부분의 로직이 실행되며 가상 데이터 사용
  • MCP 서버는 보조적인 역할로 단순한 자연어 처리 기능만 제공
  • 실제 환경에서는 MCP 서버가 실제 모니터링 데이터와 고급 LLM을 연동하는 구조로 확장 가능

주요 기능

  • 자연어 기반 질의: 관리자가 일상 언어로 서버 상태 및 문제점을 질문
  • 자동 분석: 시스템이 질문을 분석하여 관련 서버 목록 및 문제 원인 제공
  • 직관적 대시보드: 서버 상태 및 성능 지표를 시각적으로 표시
  • 상세 보고서: 문제 원인과 해결책이 포함된 분석 보고서 생성
  • 데이터 필터링: 시간, 서버 유형, 위치별 필터링 기능

기술 스택

프론트엔드

  • HTML5/CSS3/JavaScript (바닐라)
  • 부트스트랩 UI 프레임워크
  • Chart.js (데이터 시각화)
  • Font Awesome/Bootstrap Icons (아이콘)

백엔드

  • Node.js
  • Express.js
  • 파일 기반 컨텍스트 관리 시스템

🏗 시스템 구조: 대규모 AI 에이전트 vs 본 프로젝트 (MCP 기반)

🧠 실제 LLM 기반 AI 에이전트 구조

  • 데이터 흐름: 실시간 모니터링 로그 → 수집기(Kafka/Fluentd 등) → 분석 엔진
  • 자연어 처리:
    • LLM API (OpenAI, Claude 등) 연동
    • Python/Java 기반 백엔드
    • 고도화된 쿼리 해석 및 문맥 이해 기능 포함
  • 분석 엔진:
    • InfluxDB, Elasticsearch 등 시계열/검색엔진과 연동
    • 이벤트 기반 패턴 분석, 알람 트리거링
  • UI 통합:
    • 대시보드 완전 통합
    • 대화형 인터페이스 + 사용 기록 학습

⚙️ 본 프로젝트 (경량화 MCP 기반 데모 시스템)

  • 프론트엔드: 순수 HTML/JS로 구축, Netlify에 배포
  • MCP 서버: Node.js 기반 문서 검색 서버, Render에 배포
  • 문서 기반 질의응답: context 폴더 내 .txt 문서로 응답 패턴 관리
  • 데이터 분석: 브라우저에서 직접 필터링 및 보고서 생성
  • 장점:
    • LLM 없이도 AI처럼 작동 (저비용/고효율)
    • 문서만 추가하면 응답 확장 가능
    • 도입과 유지비용 낮음
  • 한계:
    • 질문 해석 능력이 제한적 (문맥 이해 X)
    • 대용량 실시간 분석에는 부적합

🤖 개발 방식 (Vibe Coding 기반)

본 프로젝트는 GPT 기반 도구에 프롬프트를 입력하고, Cursor를 통해 AI 코딩 지시 방식으로 개발되었습니다.

개발 단계별 흐름

1단계: 초기 기획 및 기능 정의 (GPT 사용)
  • 프로젝트 구조 제안
  • MCP 서버의 역할, context 기반 응답 방식 정의
  • 기술 스택 및 UI 기본 방향 설정
2단계: 기능 구현 및 프론트 연동 (Cursor 사용)
  • 프론트 JS 코드 구성
  • MCP 요청 fetch 처리
  • 마크다운 응답 렌더링
3단계: 고도화 및 문서 패턴 대응 (Cursor + GPT 협업)
  • context 다중 문서 대응 구조 확장
  • 자동 보고서 템플릿 설계
  • 장애 유형별 대응 문서 설계 및 분기 처리

📐 개발 가이드라인

✅ UI 및 디자인

  • index.html과 UI 스타일은 현재 상태를 유지 (90% 이상 보존 권장)
  • 사용자 경험 흐름을 해치지 않는 범위 내에서만 변경 허용

✅ MCP 백엔드

  • 서버 기능 확장 및 context 구조 추가는 자유롭게 개선 가능
  • context 문서 구조는 텍스트 기반 .txt 또는 .md를 따름
  • API 확장 시 RESTful 구조 권장

개발 가이드라인

프로젝트 작업 시 다음 가이드라인을 준수하십시오:

UI 및 디자인 관련 (Commit ad03d5f 기준)

  • 인덱스 파일 및 사용자 인터페이스: 현재 UI/UX 디자인은 철저히 보존해야 합니다.
    • index.html 및 외부로 표현되는 사용자 인터페이스 구성요소는 현재 스타일을 90% 이상 유지해야 합니다.
    • 부득이한 경우가 아니면 프론트엔드 디자인을 수정하지 마십시오.

백엔드 개발

  • 백엔드 기능 개선: 서버 측 기능 개선 및 확장은 자유롭게 진행 가능합니다.
    • 데이터 처리 로직 개선
    • API 엔드포인트 추가 및 최적화
    • 성능 개선 및 확장성 강화 작업

설치 및 실행

프론트엔드

cd frontend # 정적 서버로 실행 (예: VS Code의 Live Server 또는 기타 정적 파일 서버)

백엔드 서버

cd mcp-lite-server npm install node server.js

배포 환경

향후 개발 계획

  1. AI 통합: 실제 자연어 처리 LLM 연동
  2. 실시간 데이터: 실제 서버 모니터링 시스템(Prometheus, Zabbix 등)과 연동
  3. 시각화 확장: 데이터 분석 그래프 및 차트 다양화
  4. 알림 시스템: 장애 발생 시 자동 알림 및 보고서 전송

개발자 정보

본 프로젝트는 Claude, GPT, Gemini 등 다양한 AI 모델 기반의 Vibe Coding 방식을 통해 개발되었습니다.

라이센스

이 프로젝트는 내부 개발용으로 작성되었으며, 관련 라이센스는 별도로 명시하지 않았습니다.

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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.

A natural language-based server analysis and monitoring system that automatically processes user queries about server status and provides detailed responses with visualizations.

  1. 배포 링크
    1. 프로젝트 구조
      1. MCP 연동 흐름
        1. 주요 기능
          1. 기술 스택
            1. 프론트엔드
            2. 백엔드
          2. 🏗 시스템 구조: 대규모 AI 에이전트 vs 본 프로젝트 (MCP 기반)
            1. 🧠 실제 LLM 기반 AI 에이전트 구조
            2. ⚙️ 본 프로젝트 (경량화 MCP 기반 데모 시스템)
          3. 🤖 개발 방식 (Vibe Coding 기반)
            1. 개발 단계별 흐름
          4. 📐 개발 가이드라인
            1. ✅ UI 및 디자인
            2. ✅ MCP 백엔드
          5. 개발 가이드라인
            1. UI 및 디자인 관련 (Commit ad03d5f 기준)
            2. 백엔드 개발
          6. 설치 및 실행
            1. 프론트엔드
            2. 백엔드 서버
          7. 배포 환경
            1. 향후 개발 계획
              1. 개발자 정보
                1. 라이센스

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