Uses FastAPI to implement the MCP server and backend API for file system operations
Connects to Ollama's LLM capabilities to process natural language commands and translate them into file system operations through the MCP bridge
Utilizes Python for implementing the bridge agent that connects Ollama LLM with the MCP server to automate file system tasks
File System MCP Server (with LLM Agent Bridge)
이 프로젝트는 파일 시스템 작업을 LLM(예: Ollama) + MCP 도구 + Python 브리지(Agent)로 자동화하는 예제입니다.
아키텍처(최신 구조)
- bridge.py: Ollama(LLM)와 MCP 서버를 연결하는 Python 에이전트(Agent, 브리지)
- mcp_server.py: MCP 프로토콜을 구현한 파일 시스템 도구 서버
- backend_api.py: 실제 파일 시스템 작업을 수행하는 백엔드 API
주요 파일 설명
backend_api.py
: 파일/디렉토리 관리 REST API (포트 8001)mcp_server.py
: MCP 프로토콜 서버, backend_api.py를 래핑 (포트 8000)bridge.py
: Ollama(LLM)와 MCP 서버를 연결, 자연어 명령을 실제 작업으로 자동 실행
설치 및 실행 방법
1. 의존성 설치
2. 서비스 실행
1) 백엔드 API 실행
2) MCP 서버 실행
3) Ollama 서버 실행
4) 브리지(Agent) 실행
사용 예시 (자동화)
브리지 실행 후, 아래와 같이 자연어로 명령하면 실제 파일 시스템 작업이 자동 실행됩니다.
- 예시 명령:
현재 디렉토리 파일 목록 보여줘
test_source.txt 파일 읽어줘
새 파일 test.txt에 Hello World 써줘
test_source.txt 파일 정보 보여줘
새 폴더 backup 만들어줘
test_source.txt를 test_copy.txt로 복사해줘
test_copy.txt 파일 삭제해줘
Ollama 단독 사용법(참고)
Ollama만 사용할 경우, 실제 작업은 자동 실행되지 않고 curl 명령어 예시만 출력됩니다. 실제 자동화를 원한다면 반드시 bridge.py를 사용하세요.
기타
- 모든 서비스는 로컬에서 실행됩니다.
- bridge.py는 Ollama의 답변에서 도구 호출 JSON을 추출해 MCP 서버에 자동 요청합니다.
- MCP 서버와 백엔드 API는 FastAPI 기반입니다.
문의/확장
- 더 복잡한 에이전트, 대화형 챗봇, 여러 도구 조합 등 확장도 가능합니다.
This server cannot be installed
Automates file system operations through natural language commands using a combination of LLM (Ollama), MCP tools, and a Python bridge agent.
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