MCP 파일 리더

**MCP(Model Context Protocol)**를 사용하여 Python 도구 서버와 로컬 LLM(Ollama + Mistral)을 연결하는 완전 로컬 무료 AI 기반 파일 리더입니다. API 키나 클라우드 없이 비용 부담 없이 기기에서 완전히 실행됩니다.

🧾 주요 기능

• 사용자 지정 도구(list_files, read_file)가 포함된 MCP 서버

• Ollama를 통한 로컬 LLM 통합(Mistral / Llama3.2)

• 자동 파일 탐색 및 콘텐츠 읽기

• AI 기반 파일 콘텐츠 요약

• 경로 탐색 보호(보안 내장)

• 제로 비용 — API 키나 구독이 필요 없음

🛠️ 기술 스택

📦 설치

git clone https://github.com/JaneKarunyaJ/MCP-File-Reader.git
cd MCP-File-Reader
pip install mcp requests

https://ollama.com에서 Ollama를 설치한 후 모델을 가져옵니다:

ollama pull mistral

🚀 사용법

Ollama가 실행 중인지 확인한 후(설치 후 자동으로 시작됨), 다음을 수행합니다:

python client.py

클라이언트는 다음을 수행합니다:

1. MCP 서버를 하위 프로세스로 시작

2. list_files를 호출하여 my_files/ 내의 파일 탐색

3. 발견된 각 파일에 대해 read_file 호출

4. 실제 콘텐츠를 Mistral로 보내 요약

📁 프로젝트 구조

MCP-File-Reader/
│
├── server.py          # MCP server — exposes list_files and read_file tools
├── client.py          # MCP client — calls tools and queries Ollama
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── my_files/          # Folder the AI is allowed to read
    ├── project_ideas.txt
    └── wishlist.txt

🔐 보안

• MCP 서버는 my_files/ 디렉토리에서의 읽기만 허용합니다.

• 경로 탐색 공격(예: ../../etc/passwd)은 자동으로 차단됩니다.

• 데이터가 기기를 벗어나지 않으며, 설정 후 완전히 오프라인으로 작동합니다.

🧠 작동 원리

client.py
   │
   ├── Step 1: Calls MCP tool → list_files()
   │              ↓
   │         Returns filenames from my_files/
   │
   ├── Step 2: Calls MCP tool → read_file(filename)
   │              ↓
   │         Returns actual file contents
   │
   └── Step 3: Sends real content to Ollama (Mistral)
                  ↓
             Returns AI summary

➕ 프로젝트 확장

• 나만의 파일 추가: .txt 파일을 my_files/에 넣고 다시 실행하세요.

• 새 도구 추가: server.py에 새 도구 핸들러를 추가하세요(예: search_in_file, write_file).

• 질문 변경: client.py의 user_question을 수정하여 파일에 대해 무엇이든 물어보세요.

• 모델 교체: client.py의 MODEL = "mistral"을 Ollama에서 가져온 다른 모델로 변경하세요.

📋 요구 사항

• Python 3.9+

• Ollama 설치 (ollama.com)

• Mistral 모델 가져오기 (ollama pull mistral)

• mcp 및 requests Python 패키지