토폴로지 기반 AI 에이전트 엔진 (MCP 서버)

AI 에이전트를 위한 결정론적(deterministic) 토폴로지 기반 워크플로우 엔진을 제공하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 개방형이고 예측 불가능한 페르소나 프롬프트에 의존하는 대신, 이 서버는 Cloudflare Workers와 인터페이스하여 엣지에서 10단계 상태 전이 파이프라인을 실행하고, 구조화된 진행 스냅샷과 반복 템플릿을 클라이언트에 반환합니다.

개요

이 MCP 서버는 AI 클라이언트(예: Claude Desktop, Cursor 또는 Glama)와 Cloudflare Workers에서 실행되는 엣지 컴퓨팅 토폴로지 실행 엔진 사이의 브리지 역할을 합니다.

AI 에이전트가 인간의 의도를 고정된 10단계 상태 전이 파이프라인으로 매핑(유추)할 수 있게 해줍니다. 동시에 10개의 출력 스냅샷과 다음 반복을 위한 적응형 JSON 빈칸 채우기 템플릿을 함께 전달합니다.

Related MCP server: project-planner-mcp

주요 기능 및 역량

• 프로토콜 준수: 공식 Model Context Protocol(@modelcontextprotocol/sdk)을 사용하여 구현됨.

• 결정론적 토폴로지: Cloudflare Edge에서 고정된 문제 해결 단계를 실행하여 환각 루프를 제거하고 GPU/토큰 소비를 줄입니다.

• Human-in-the-Loop (스냅샷 UX): 한 번에 10개의 중간 진행 스냅샷을 반환하여 사용자가 타임라인을 검토하고 원활하게 롤백할 수 있습니다.

• 적응형 프롬프트 템플릿: 원활한 인간-AI 협업 프롬프트 개선을 위해 출력 끝에 적응형 JSON 스키마를 추가합니다.

제공되는 MCP 도구

이 서버는 연결된 AI 클라이언트에 다음과 같은 MCP 도구를 노출합니다:

1. run_topology_pipeline

Cloudflare Workers에서 10단계 결정론적 토폴로지 파이프라인을 실행하고 10개의 상태 전이 스냅샷과 JSON 반복 템플릿을 반환합니다.

• 입력 스키마 (inputSchema):

  • task_description (문자열, 필수): 토폴로지를 통해 처리할 작업 또는 사용자 의도.

  • filled_template (객체, 선택): 인간이 제공하거나 에이전트가 추론한 매개변수 또는 빈칸 채우기 값을 포함하는 JSON 객체.

• 동작 및 에이전트 프롬프트 지침:

  1. AI 에이전트는 사용자의 높은 수준의 요청을 엔진의 고정된 토폴로지 단계에 매핑합니다.

  2. 서버는 Cloudflare Workers API를 호출하여 상태 전이를 실행합니다.

  3. 10개의 스냅샷과 appendix_template을 포함하는 구조화된 JSON 페이로드를 반환합니다.

  4. AI 에이전트는 appendix_template을 자연스러운 대화로 변환하여 인간이 후속 실행을 위한 입력을 개선하도록 돕습니다.

아키텍처 및 통신 흐름

[인간 / AI 클라이언트 (Claude, Cursor, Glama)] │ │ MCP 프로토콜 (Stdio) ▼ [이 MCP 서버 (Node.js 컨테이너)] │ │ HTTP POST (엣지 REST API) ▼ [Cloudflare Workers 엔진] └─ 10단계 상태 머신 토폴로지를 실행하고 스냅샷 반환

환경 변수

• WORKER_URL: Cloudflare Worker 엔드포인트의 URL (예: https://my-topology-engine.my-agent-api.workers.dev).

시작하기

Docker를 통한 로컬 실행

# Build the Docker image
docker build -t mcp-topology-server .

# Run the MCP container
docker run -i --rm -e WORKER_URL="[https://my-topology-engine.my-agent-api.workers.dev](https://my-topology-engine.my-agent-api.workers.dev)" mcp-topology-server
Installation in Claude Desktop / MCP Clients
Add the following configuration to your claude_desktop_config.json:
{
  "mcpServers": {
    "topology-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "WORKER_URL=[https://your-worker.workers.dev](https://your-worker.workers.dev)",
        "mcp-topology-server"
      ]
    }
  }
}