LSPD 심문 MCP 서버

OpenAI가 지원하는 MCP(Model Context Protocol) 기반 경찰 심문 시뮬레이션 서버입니다.

📌 주요 특징

MCP 통합 :
- Model Context Protocol SDK를 사용하여 구축됨
- HTTP 전송 지원
- 동적 자원 관리(경찰관 프로필, 지휘-심문)
OpenAI 통합 :
- GPT-3.5-터보 모델을 사용합니다
- 역동적인 심문 전략을 생성합니다.
- 의심스러운 반응을 시뮬레이션합니다
- 현실적인 대화 흐름을 만듭니다.
핵심 구성 요소 :
- 경찰관 프로필 관리
- 스마트한 심문 메커니즘
- 용의자 행동 시뮬레이션
- 범죄 유형 및 증거 통합

🚀 설치

지엑스피1

⚙️ 구성

.env 파일:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

config.ts 에서 구성 가능한 매개변수:

AI 모델 선택
최대 토큰 수
온도 매개변수(창의성 수준)

🌐 API 엔드포인트

임원 프로필

GET /profile/:badgeNumber

curl http://localhost:3000/profile/1234

심문 시작

POST /interrogations/{suspectId}

{
  "suspectName": "John Doe",
  "pressureLevel": 75,
  "crime": "Armed robbery",
  "evidence": ["Fingerprint", "Security camera footage"]
}

용의자 대응

POST /interrogations/{suspectId}/respond

{
  "suspectName": "John Doe",
  "officerStatement": "Your fingerprints were found at the crime scene!",
  "guilt": 85,
  "personality": "cowardly",
  "previousResponses": ["I'm innocent!"]
}

🔍 사용 예시

# Get officer profile
curl http://localhost:3000/profile/1234

# Start interrogation
curl -X POST http://localhost:3000/interrogations/suspect_01 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "suspectName": "John Doe",
    "pressureLevel": 80,
    "crime": "Drug trafficking",
    "evidence": ["Search records", "Confidential witness statement"]
  }'

✅ 데이터 검증

모든 엔드포인트에는 Zod 라이브러리를 사용한 강력한 유형 검사 및 검증이 포함됩니다.

압력 레벨: 0-100(필수)
용의자 이름: 문자열 형식
증거: 문자열 배열(선택 사항)

🔒 보안

환경 변수를 통해 관리되는 민감한 데이터(OpenAI API 키)
프로덕션 환경에서 HTTPS 적용
요청 검증을 통한 안전한 입력 처리

🤝 기여

저장소를 포크하세요
새로운 브랜치 생성( feat/my-feature 또는 fix/issue-number )
변경 사항을 커밋하세요
지점으로 밀어 넣기
풀 리퀘스트 열기

📜 라이센스

MIT 라이선스에 따라 배포됩니다.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

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.

경찰 심문을 시뮬레이션하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, 사용자가 경찰 프로필을 만들고 압력 수준, 증거, 범죄 유형과 같은 구성 가능한 매개변수를 기반으로 시뮬레이션된 용의자 반응을 통해 동적 심문을 수행할 수 있도록 합니다.

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