최적화된 메모리 MCP 서버 v2

Claude Desktop 통합에 최적화된 고성능 Python 기반 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현입니다. 이 서버는 효율적인 메모리 관리와 강력한 인프라 구성 요소 추적 기능을 제공합니다.

[!주의] 이 프로젝트는 잘못된 프로젝트 사양과 AI 방향으로 인해 끝없는 반복 동작이 발생하여 보관되었습니다.

개요

이 MCP 서버 구현은 다음에 중점을 둡니다.

• 대규모 인프라 추적을 위한 효율적인 메모리 관리

• MCP 패턴을 따르는 포괄적인 리소스 및 도구 구현

• Claude Desktop과의 완벽한 호환성

• 연결 풀링을 갖춘 SQLite 기반 영구 저장소

• 강력한 오류 처리 및 리소스 정리

Related MCP server: MCP Easy Copy

특징

• MCP 리소스

  • 엔티티 관리(목록, 검색, 관계)

  • 공급자 리소스 추적

  • Ansible 컬렉션 관리

  • 버전 추적

  • 전체 텍스트 검색 기능

• MCP 도구

  • 엔터티 생성 및 관리

  • 관찰 추적

  • 공급자 등록

  • Ansible 모듈 통합

  • 인프라 분석 도구

• 핵심 구성 요소

  • FastMCP 서버 구현

  • 연결 풀링을 사용한 SQLite 데이터베이스

  • 포괄적인 오류 처리

  • 자동 리소스 정리

  • 광범위한 로깅

프로젝트 구조

지엑스피1

요구 사항

• Python 3.13.1 이상

• SQLite 3.x

• uvx 서버

빠른 시작

자세한 설치 지침은 환경 설정 가이드를 참조하세요.

주요 단계:

1. Python 환경 복제 및 설정

2. 종속성 설치: pip install -r requirements.txt

3. 데이터베이스 구성: export DATABASE_URL=sqlite:///path/to/db.db

4. 데이터베이스 초기화: alembic upgrade head

5. 서버 시작: uvx run python -m src.main

용법

1. 서버를 시작합니다:

   uvx run python -m src.main

2. Claude Desktop 구성:

   • MCP 서버 URL을 http://localhost:8000 으로 설정합니다.

   • Claude 설정에서 MCP 프로토콜 활성화

3. 연결 확인:

   curl http://localhost:8000/health

개발 설정

1. 개발 종속성 설치:

   pip install -r requirements-dev.txt

2. 사전 커밋 후크 설정:

   pre-commit install

3. 테스트 실행:

   pytest

4. 코드 품질 확인:

   flake8
   mypy .

기여하다

1. 저장소를 포크하세요

2. 기능 브랜치 생성

3. 우리의 규칙에 따라 변경하세요

4. 테스트 실행 및 린팅

5. 풀 리퀘스트 제출

선적 서류 비치

• 환경 설정 가이드 - 설치 및 구성

• MCP 사용 가이드 - MCP 리소스 및 도구 사용

• API 문서 - API 참조

• 구성 가이드 - 서버 구성

• 개발 가이드 - 기여 가이드라인

• 데이터베이스 스키마 - 데이터 모델 참조

• 문제 해결 가이드 - 일반적인 문제 및 해결 방법

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

감사의 말

• MCP 프로토콜 사양을 위한 Claude Desktop 팀

• FastMCP 라이브러리에 기여한 사람들

• 데이터베이스 툴링을 위한 SQLAlchemy 팀