AWO MCP Server

MCP (Model Context Protocol) 서버로, 처리된 AWO 시설 데이터를 Claude Desktop과 같은 AI 어시스턴트에 제공합니다.

개요

이 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 AWO 조직 데이터 사이의 표준화된 인터페이스를 제공합니다. AWO 시설, 서비스, 통계에 대해 자연어 질의를 처리할 수 있습니다.

데이터 출처: 처리된 AWO 데이터셋 (시설, 주소, 서비, 제공자)

상태: ✅ 프로덕션 준비 완료

Related MCP server: OSM Edit MCP Server

아키텍처

User
  │
Claude Desktop
  │
MCP Server (this repo)
  │
Processed AWO Data (CSV)

기능

사용 가능한 도구

설치

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/awo-mcp-production.git
cd awo-mcp-production

2. Conda 환경 생성 및 활성화

conda create -n awo-mcp python=3.11
conda activate awo-mcp

3. 종속성 설치

pip install -r requirements.txt

4. 데이터 파일 확인

data/ 디렉터리에 다음 CSV 파일이 있는지 확인하세요:

• einrichtungSchema.csv - 시설

• adresseSchema.csv - 주소

• angebotSchema.csv - 서비스

• areaSchema.csv - 제공자/기관

서버 실행

MCP 서버를 시작합니다:

python server.py

서버가 시작되면 MCP 요청을 기다립니다. 터미널을 계속 실행해 두세요.

Claude Desktop에 연결

단계 1: Claude Desktop 설치

Claude Desktop에서 다운로드하세요.

참고: MCP 서버 통합에 Claude 구독은 필요하지 않습니다.

단계 2: MCP 서버 구성

1. Claude Desktop을 엽니다.

2. Settings → Develop → Local MCP Servers → Edit Config로 이동합니다.

3. 다음 설정을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "awo": {
      "command": "C:\\Users\\<YOUR_USERNAME>\\miniconda3\\envs\\awo-mcp\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\path\\to\\awo-mcp-production\\server.py"
      ]
    }
  }
}

단계 3: Claude Desktop 재시작

구성을 저장하고 Claude Desktop을 완전히 restart합니다.

MCP 서버가 Settings → Develop → Local MCP Servers 아래에 초록색 상태로 표시되어야 합니다.

예시 질문

연결된 후 Claude에게 다음과 같이 질문해 보세요:

시설 수 계산

"베를린에 AWO 시설이 몇 개 있나요?"

도시로 검색

"베를린의 모든 AWO 주소를 보여주세요"

시설 상세 정보

"AWO Sozial과ation과 같이 알려주세요."

서비스 검색

"중독 상담 관련 AWO 서비스를 찾아주세요."

통계 조회

"AWO 시설에 대한 통계를 보여주세요."

데이터 품질

"AWO 기록에 대해 데이터 충실도를 확인해주세요."

중복 검사

"AWO 데이터에 중복 항목이 있나요?"

Facility compare

"AWO Mitte와 AWO Spree-Wuhle을 비교해주세요."

데이터 개요

서버는 4개의 CSV 데이터셋을 사용합니다:

파일 구조

awo-mcp-production/
├── data/                      # CSV datasets
│   ├── einrichtungSchema.csv
│   ├── adresseSchema.csv
│   ├── angebotSchema.csv
│   └── traegerSchema.csv
├── src/                       # Core modules
│   ├── data_loader.py
│   └── data_repository.py
├── server.py                  # MCP server
├── requirements.txt
└── README.md

테스트

서버 테스트

python -c "from server import mcp; print('✅ Server loaded successfully')"

사용자 인터페이스 실행 (옵션)

대화형 테스트를 위해 client.py파일이 있는 경우:

python client.py

배포

로컬 개발

• 직접 python server.py 명령을 실행합니다.

• Claude Desktop을 로컬 서버에 연결합니다.

클라우드 배포

클라우드 VM또는 컨테이너에 배포합니다. 지원되는 경우 Claude Desktop을 원격 엔드포인트에 연결하도록 구성합니다.

문제 해결

Claude Desktop에 서버가 표시되지 않는 경우

구성 파일의 JSON을 확인합니다. 후행 하면서 다른 문자가 있는지 확인. Python 경로가 존재하는지 확인합니다. 다음과 같은 방식으로 Claude 로그를 확인합니다:

%APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log

서버가 시작되지 않는 경우

모든 종속성이 설치되었는지 확인합니다. data/ 폴더에 필요한 CSV 파일이 있는지 확인합니다. 서버를 수동으로 실행하여 오류를 확인합니다:

python server.py

라이선스

MIT License

기여

1. 저장소를 포크합니다.

2. 기능 브랜치를 생성합니다.

3. 커밋합니다,.

4. 들어내 브랜치에 push.

5. Pull Request를 엽니다.