Kookmin MCP Stock Agent

국민대 과제 · "Hermes + MCP 자작 서버로 임팩트 끌어올리기"

지난 과제에서 만든 국내 주식 추천 Hermes 에이전트에 자작 MCP 서버를 붙여 작업 퀄리티가 어떻게 변하는지 3가지 실험으로 증명한다.

🎯 무엇이 들어 있나

Related MCP server: kiwoom-mcp

⚙️ 설치

Python 3.10+ (테스트 환경 3.13).

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

▶️ 실행

# 1) MCP 서버 검증 (서버는 stdio라 호스트가 붙어야 의미 있음 — Ctrl+C로 종료)
python -m mcp_stock.server

# 2) 30초 동작 데모 (실제로 돌려서 녹화)
python -m experiments.exp1_demo
#  또는 ./demo/record_demo.sh

# 3) 실험 ② 성공/실패 비교 → results/exp2_* 자동 생성
python -m experiments.exp2_quality

# 4) 실험 ③ Orchestration 토큰 비교 → results/exp3_* 자동 생성
python -m experiments.exp3_orchestration

🎥 30초 데모 녹화

demo/demo_script.md에 타임코드별 행동이 정리돼 있다. 가장 단순한 경로:

./demo/record_demo.sh         # QuickTime/Cmd+Shift+5 로 화면 녹화하면서 실행
./demo/record_demo.sh --asciinema   # 텍스트 캡처 (asciinema 필요)

🧪 실험 ① — MCP 서버 (도구 6종)

데이터: Naver Finance 크롤링 단일 소스 (src/mcp_stock/sources/naver.py). 무료·키 불필요.

• 지수: polling.finance.naver.com/api/realtime/domestic/index/{KOSPI|KOSDAQ} JSON

• 등락률 상위: finance.naver.com/sise/sise_rise.naver?sosok={0|1} HTML

• 종목 상세 / PER·EPS·PBR·배당: finance.naver.com/item/main.naver?code=... (안정적인 id="_per" 등 emphasis 태그)

• 종목별 뉴스: finance.naver.com/item/news_news.naver?code=...

• 휴장일 / 네이버 페이지 변경 시 자동 fallback 스냅샷으로 안전 동작.

🧪 실험 ② — Tool 성공/실패 결과 퀄리티 비교

exp2_quality.py가 동일한 사용자 질문을 세 환경으로 돌리고 표·실패 로그를 자동 생성한다.

• (a) NO MCP — 도구 0개. LLM이 학습 데이터로만 답변 → 환각·근거 부재.

• (b) GOOD MCP — 정상 자작 서버. 도구 12회 호출, 4개 호재 키워드 인용.

• (c) BROKEN MCP — server_broken.py 정의대로:

  • get_top_gainers description을 "하락률 상위"로 잘못 적음 → 모델 오선택

  • get_recent_news가 time.sleep(5) 후 TimeoutError 발생

  • get_fundamentals가 빈 dict 반환

결과:

• results/exp2_quality_table.md — 비교 표

• results/exp2_failure_logs.md — 실패 호출 트레이스 + 답변 본문

• results/exp2_summary.json — 원본 통계

🧪 실험 ③ — Orchestration 3패턴

결과:

• results/exp3_benchmark.csv — 막대그래프 작성용 wide CSV

• results/exp3_pattern_table.md — 표 + 회고

• results/exp3_summary.json — 패턴별 풀 트레이스

🤖 LLM 연동 — Hermes / 다른 호스트

이 저장소는 LLM API 키 없이도 결정적 시뮬레이션으로 토큰·트레이스가 나오도록 만들었다. 실제 Hermes / Claude Desktop / Cursor에 붙이려면:

1) Hermes 호스트로 사용 (실험 ②③를 진짜 LLM으로 돌리기)

src/experiments/runner/hermes_runner.py의 _callHermes()만 채우면 된다.

# TODO(user): replace this body with the real Hermes call.
import httpx
response = httpx.post(self.endpoint, headers=..., json=...)
return response.json()

환경변수 HERMES_ENDPOINT, HERMES_API_KEY 설정 후 AgentRunner 인스턴스를 HermesRunner()로 교체.

2) Claude Desktop / Cursor에서 도구만 사용

Claude Desktop의 claude_desktop_config.json 또는 Cursor MCP 설정에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "kookmin-stock": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_stock.server"],
      "cwd": "/path/to/Kookmin-University-MCP",
      "env": { "PYTHONPATH": "/path/to/Kookmin-University-MCP/src" }
    }
  }
}

📑 PPT 만들기

slides/slides.md를 다른 AI에게 그대로 붙여넣으면 된다. 예시 프롬프트:

다음 markdown은 5분 발표용 12장 슬라이드 spec이야. # Slide N 헤더 단위로 PowerPoint 슬라이드를 만들어줘. ### Visual 블록은 가급적 mermaid 다이어그램이나 표 그대로 표현하고, ### Speaker Notes는 슬라이드 노트 영역에 넣어줘.

📤 제출 흐름

1. python -m experiments.exp2_quality && python -m experiments.exp3_orchestration 으로 결과 갱신

2. ./demo/record_demo.sh 로 30초 데모 녹화 → demo/demo.mov

3. GitHub push (저장소 URL을 README와 slide 6에 기록)

4. 이메일 kts123@kookmin.ac.kr 로 GitHub URL + slides + demo 영상 전송 (마감 5/14 23:59:59)

📁 디렉토리 트리

.
├── README.md
├── pyproject.toml / requirements.txt
├── demo/
│   ├── demo_script.md
│   └── record_demo.sh
├── results/                 # 자동 생성
├── slides/slides.md
└── src/
    ├── mcp_stock/
    │   ├── server.py
    │   ├── server_broken.py
    │   ├── data/ticker_map.py
    │   ├── sources/naver.py        # 네이버 금융 크롤러 (단일 데이터 소스)
    │   └── tools/{market, quote, news, fundamentals, recommend}.py
    ├── experiments/
    │   ├── exp1_demo.py
    │   ├── exp2_quality.py
    │   ├── exp3_orchestration.py
    │   └── runner/{agent_base, mock_runner, hermes_runner}.py
    └── utils/{logger, token_counter}.py

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