EIASS MCP 서버

EIASS(환경영향평가정보지원시스템) 사업 검색·상세조회·협의의견 원문 조회와, VWorld 지오코딩 + KDPA 보호지역 인접 조회를 Claude(AI)가 직접 쓸 수 있도록 MCP(Model Context Protocol) 도구로 제공합니다.

제공 도구

스캔 안정성 (v1.8.0)

• 백그라운드 스캔은 시작 시 후보 목록을 한 번만 확정한 뒤 그 스냅샷만 처리한다. 스캔 중 새 사업이 등록돼도 기존 후보가 밀려 누락·중복되지 않는다.

• EIASS가 동일한 100건 검색 페이지를 반복하면 무한 조회 대신 명시적인 오류로 중단한다.

• eiass_get_scan_status/eiass_get_spatial_scan_status는 결과 본문을 기본으로 제외한다. 결과가 필요하면 include_matches 또는 include_results와 result_offset/result_limit을 지정한다.

• KDPA 조회가 일부 실패하거나 200건 제한에 걸리면 spatial_complete=false와 오류 정보를 반환한다. 빈 결과를 보호구역 없음으로 단정하지 않는다.

• 백그라운드 작업은 SQLite에 후보 스냅샷과 후보별 단일 결과를 저장한다. 서버를 재시작해도 중단된 작업은 미처리 후보부터 자동 재개한다.

• 작업은 최대 2개 worker와 제한된 대기열에서 실행되고, 상태 응답에는 heartbeat·재개 횟수가 포함된다. PDF 추출은 별도 프로세스에서 파일 크기·페이지 수·시간 제한을 적용한다.

• 문서 텍스트 캐시는 TTL과 총 용량 상한을 적용하며, 협의완료일이 미상이라 날짜 범위에서 제외된 사업은 date_filter_exclusions로 확인할 수 있다.

• Windows CI는 lock된 의존성으로 컴파일·회귀 테스트·클린 EXE 빌드·소스/EXE parity smoke test를 수행한다. 릴리스 실행 파일은 SHA-256 manifest로 검증한다. | eiass_version | 현재 실행 중인 서버(exe)의 버전 반환 |

실행 전 확인(confirm) 게이트

eiass_find_projects_by_document_keyword/eiass_start_document_keyword_scan은 confirmed=true를 명시적으로 넘기지 않으면 실제로 문서를 다운로드하지 않는다. 대신 아래 10개 항목을 이 순서 그대로, 하나도 빠짐없이 담은 확인 문구를 반환한다 — 사용자가 언급하지 않은 필터는 항상 전체로 표시:

1. 평가종류

2. 사업유형

3. 협의기관

4. 협의완료일

5. 진행현황(완료/진행중/전체)

6. 진행구분

7. 확인 문서 범위

8. 키워드 매칭

9. 예상 후보 사업 수

10. 예상 확인 문서 수

추가로:

• AI가 사용자 발화 이상으로 추론/제안해서 좁힌 조건이 있다면 inference_notes로 별도 표시(비워두면 "AI가 임의로 좁힌 조건 없음")

• 과거 유사 조건(같은 평가종류+사업유형) 기록이 있으면 우선순위 힌트로만 표시 — 검색 범위를 줄이는 근거로 쓰지 않으며, 신뢰도(표본 수 기준 low/medium/high)를 함께 표시한다

사용자 승인 후 같은 조건 그대로 confirmed=true만 추가해서 다시 호출해야 실제로 실행된다.

조사 결과 보고 형식 — "스캔한 전체" 기준

eiass_find_projects_by_document_keyword/eiass_start_document_keyword_scan으로 조사를 마치면 AI는 항상:

1. 사업명 | eia_cd | 원문 파일명 | 유사내용 페이지번호 | 변경 내용 요약 컬럼의 마크다운 표로 결과를 채팅에 보여주고,

2. 같은 행 데이터를 eiass_export_matches_csv로 CSV 파일로도 만들어 저장 경로를 사용자에게 안내한다.

표/CSV는 매칭된 사업만이 아니라 이번에 스캔한 전체 사업을 대상으로 한다. 응답에는 matches(매칭됨) 외에 checked_no_match(문서를 열어봤지만 키워드가 없었던 사업)와 skipped(첨부문서가 없거나 조회에 실패한 사업)도 함께 담겨 있으니, 이 셋을 합쳐서 빠짐없이 행에 넣어야 한다. 매칭이 없는 사업은 원문 파일명/유사내용 페이지번호/변경 내용 요약을 매칭 없음으로 채운다. 변경 내용 요약은 매칭된 건에 한해 기계적으로 만들 수 없으므로 matched_snippets의 원문 발췌를 근거로 AI가 직접 작성한다(빈 값 금지). CSV는 기본적으로 사용자 Downloads 폴더에 utf-8-sig(엑셀 호환)로 저장된다.

사업지 주소 지오코딩 (도로명·지번 복합 표기 대응)

EIASS 사업 개요의 사업지 주소는 경기도 김포시 대곶면 (천호로 210) 대벽리 662-1번지처럼 도로명과 지번이 괄호로 섞인 복합 문자열인 경우가 많다. eiass_geocode/eiass_check_protected_area_adjacency는 입력 문자열을 그대로만 조회하므로 이런 복합 표기에서 지오코딩이 실패하기 쉽다.

eiass_check_project_protected_area_adjacency는 이 문제를 위해 사업지 주소를 아래 순서로 여러 후보로 분해해 순서대로 지오코딩을 시도한다(성공한 후보에서 멈춤):

1. 원문 그대로

2. 개행/중복 공백만 정리한 원문

3. 괄호 안 도로명 + 앞쪽 행정구역 접두어 (예: 경기도 김포시 대곶면 천호로 210)

4. 괄호를 제거한 지번 표기 (예: 경기도 김포시 대곶면 대벽리 662-1번지)

5. 최후 대체: 위 후보가 모두 실패했을 때만 읍/면/동 단위 행정구역 (예: 경기도 김포시 대곶면)

응답의 location_precision(raw/normalized/road_address/parcel_address/admin_fallback)과 fallback_used로 "사업지 주소 기준 거리"인지 "읍면동 대체 거리"인지 구분할 수 있다. attempts에는 시도별 HTTP 상태·에러·매칭 여부가 남아 실패 원인을 진단할 수 있다.

보호구역 종류 필터 (조회 속도)

eiass_check_protected_area_adjacency/eiass_check_project_protected_area_adjacency의 designations 인자로 확인할 보호구역 종류를 좁힐 수 있다(콤마 구분, 예: "천연기념물"). 비우면 기존처럼 국립공원/천연기념물/습지보호지역/야생생물보호구역/OECM/최신 보호지역 전체 6개 레이어를 모두 조회한다 — 필요한 종류를 미리 알고 있으면 지정해서 불필요한 왕복 요청과 대기 시간을 줄일 수 있다. KDPA 최신 버전 조회(/getNewVer)는 5분 TTL로 캐시되어, 같은 세션에서 여러 사업을 연달아 조회해도 매번 다시 부르지 않는다. 서버측 DWITHIN 필터는 근사치라 경계 케이스에서 반경을 살짝 넘는 결과가 섞일 수 있어, 폴리곤 경계까지 재계산한 거리 기준으로 반경 초과 결과는 후처리로 제외한다.

공간조회(보호구역 인접) — 확인 게이트 + 보고 형식

검색 필터로 후보를 새로 뽑아야 하는 공간조회("최근 6개월 내 협의완료된 도로사업 중 국립공원 5km 이내" 같은 요청)는 eiass_find_projects_protected_area_adjacency(소규모, offset 이어조회) 또는 eiass_start_spatial_scan(백그라운드, 대량)을 쓴다. 이 두 도구는 원문 키워드 검색과 동일한 "실행 전 확인" 원칙을 따른다:

• 실행 전 확인: confirmed=true 없이 호출하면 실제 지오코딩/공간조회를 하지 않고, 아래 10개 항목을 이 순서 그대로, 하나도 빠짐없이 담은 확인 문구를 반환한다(문서 키워드 검색의 10개 항목 중 문서조회 전용 3개를 공간조회 전용 3개로 바꾼 구조):

  1. 평가종류

  2. 사업유형

  3. 협의기관

  4. 협의완료일

  5. 진행현황

  6. 진행구분

  7. 대상 보호구역 (문서검색의 "확인 문서 범위" 대체)

  8. 반경 (문서검색의 "키워드 매칭" 대체)

  9. 기준 위치 (문서검색의 "예상 확인 문서 수" 대체 — EIASS 사업지 주소 기준, 지오코딩 실패 시에만 읍/면/동 대체)

  10. 예상 후보 사업 수

• 보고 형식: 결과는 스캔한 사업 전체(scanned)를 기준으로 한다 — 반경 이내 매칭(matches)만 추리지 않는다. 사업명 | eia_cd | 대상 보호구역 | 거리 컬럼의 마크다운 표에 반경 밖이거나 지오코딩에 실패한 사업(geocode_failures)도 포함하고, 그 경우 대상 보호구역/거리는 해당 없음으로 채운다. 같은 행 데이터를 eiass_export_spatial_matches_csv로 CSV 파일로도 만들어 경로를 안내한다(문서 키워드 조사용 eiass_export_matches_csv와 컬럼이 다르다).

사업(들)을 이미 알고 있을 때(예: 사업지 주소 하나만 확인)는 eiass_check_project_protected_area_adjacency를 쓴다 — 검색 필터가 없다는 점만 빼면 확인 게이트/보고 형식 원칙은 동일하다.

오탐(참고문헌/부록) 감지와 대응

실행 결과에는 needs_refinement(매칭이 과도하거나 참고문헌/부록 문맥으로 보이는 비율이 높으면 true)와 refinement_hint가 포함된다. true면 바로 최종 답을 내지 말고 사용자에게 문맥 조건 추가 여부를 물어봐야 한다. 각 matched_snippets 항목에도 reference_like 플래그가 있어 개별 매칭이 본문인지 참고문헌류인지 구분할 수 있다.

범위 밖 표본 검증 (scan scope audit)

audit_sample_size(기본 0)를 지정하면, 요청한 stages 밖의 다른 단계도 이번 배치 중 일부를 표본 검증해 audit_sample로 함께 반환한다. 좁힌 범위 밖에서도 매칭이 있을 수 있다는 걸 알려주는 안전장치이며, 전수조사가 아니므로 "매칭 없음"이 "확실히 없음"을 뜻하지는 않는다.

진행구분 다중선택 필터

progress_stage로 사업 자체의 진행구분(첨부문서 stage와는 다른 축)을 다중선택할 수 있다. 사용 가능 라벨: 초안, 평가서, 재협의, 약식평가, 변경협의(콤마로 여러 개 지정, 예: "초안,재협의"). 비우면 원본 앱 기본값과 동일하게 5개 전부 선택된 것으로 취급한다(=전체, 필터 없음). 알 수 없는 라벨을 넣으면 사용 가능한 라벨 목록과 함께 에러를 반환한다. eiass_search_projects/eiass_preview_search/eiass_find_projects_by_document_keyword/eiass_start_document_keyword_scan 모두에 적용된다.

문서 제목(항목) 필터

stages가 문서 단계(초안/본안/협의의견 등)를 고르는 것과 별개로, doc_title_contains로 그 단계 안에서도 파일명에 특정 단어가 포함된 문서만 확인 대상으로 좁힐 수 있다. 초안/본안/보완 등은 챕터별로 PDF가 쪼개져 있고 파일명에 챕터명이 그대로 들어있다(예: (본안) 0922 대기질(사업명).pdf). "모든 단계의 대기질 항목만 확인"처럼 요청하면 stages="초안,본안,보완" + doc_title_contains="대기질,기상"으로 처리한다 — 실측 사례에서 예상 확인 문서 수가 758건 → 46건으로 줄었다.

단순 파일명 문자열 매칭(대소문자 무시)이라 "대기질 항목"을 의미 단위로 이해하는 건 아니다. 실제 챕터 파일명 표기와 다른 용어를 쓰면 관련 문서를 놓칠 수 있으므로, eiass_preview_search의 estimated_documents가 기대와 다르면 용어를 조정해서 다시 미리보기 하는 것을 권장한다. audit_sample_size와 함께 쓰면 stages/제목 필터로 좁힌 범위 밖도 일부 표본 검증할 수 있다.

대량 문서 키워드 검색이 빨라진 이유

첨부 PDF를 file_seq 기준으로 로컬 SQLite에 캐시하고(%LOCALAPPDATA%\DOHWA EIASS Agent\doc_text_cache.sqlite3), 사업 상세조회 결과도 서버 프로세스가 살아있는 동안 메모리에 캐시한다. 그래서:

• text_queries="CALPUFF,CMAQ"처럼 여러 키워드를 한 번에 넘기면 문서를 한 번만 열어서 전부 확인한다(키워드 수만큼 반복 다운로드하지 않음).

• 같은 후보군을 다른 키워드로 다시 조회하거나 offset으로 이어서 조회해도 이미 받은 문서는 재다운로드하지 않는다 (실측: 같은 배치를 다른 키워드로 재조회 시 5초대 → 0.3초대).

• 후보가 많아 한 번의 호출로는 끝낼 수 없을 때는 eiass_start_document_keyword_scan으로 백그라운드에 맡기고 eiass_get_scan_status로 폴링하면, MCP 호출 하나의 타임아웃과 무관하게 끝까지 진행된다.

• 같은 (평가종류+사업유형) 조합으로 실제 실행된 검색은 단계별 확인/매칭 건수가 로컬 패턴 캐시에 누적되어, 다음 유사 요청의 eiass_preview_search에서 우선순위 힌트로 쓰인다(범위 축소 근거로는 쓰이지 않음).

Related MCP server: Korean Patent MCP

설치 — 방법 1: exe로 실행 (Python 설치 불필요, 추천)

install.bat 하나만 받아서 더블클릭하면 끝난다. 터미널을 열 필요도, 명령을 칠 필요도, 설치 폴더를 고를 필요도 없다. 이 파일이 최신 설치 스크립트를 웹에서 받아 실행하면서 배포본 다운로드 → VWorld API 키 입력(.env 생성) → Claude/Codex 등록까지 처리한다.

터미널을 쓰는 게 편하다면 아래 한 줄도 같은 일을 한다:

irm https://raw.githubusercontent.com/M-SungJoon/eiass-mcp/main/install.ps1 | iex

설치 위치는 %LOCALAPPDATA%\Programs\EIASS MCP로 고정된다:

C:\Users\<사용자>\AppData\Local\Programs\EIASS MCP\
  .env                     ← VWorld API 키. 업데이트해도 유지된다.
  .eiass_mcp_version
  EIASS MCP 업데이트.bat   ← 다음 업데이트 때 더블클릭
  mcp_server\              ← 배포본. 업데이트 때 이 폴더만 통째로 교체된다.
    mcp_server.exe
    _internal\...

경로를 고정하는 이유는 세 가지다. (1) irm | iex로 실행하면 스크립트가 디스크에 없어 $PSScriptRoot가 비므로, 예전처럼 "스크립트가 있는 폴더"를 설치 위치로 삼을 수 없다. (2) 등록 경로가 영구히 고정돼 업데이트해도 재등록이 필요 없다 — 특히 Claude Desktop은 설정 JSON에 경로를 직접 적어야 해서 경로가 바뀌면 사용자가 매번 손봐야 한다. (3) 사용자가 폴더를 고르지 않아도 된다.

.env를 직접 만들 거라면 mcp_server 폴더 안이 아니라 그 위(설치 폴더)에 두어야 한다 — 업데이트가 mcp_server 폴더를 통째로 갈아끼우기 때문이다. 내용은 아래와 같다(VWorld 오픈API에서 무료 발급):

VWORLD_API_KEY=발급받은_키

이미 예전 방식으로 설치한 경우

install.bat을 한 번 실행하면 자동으로 이주된다 — 기존 등록에서 예전 설치 위치를 찾아 VWorld API 키(.env)를 새 위치로 옮기고, 배포본을 새 위치에 깔고, Claude/Codex 등록을 갱신하고, 예전 배포본을 정리한다. 예전 폴더에 사용자가 넣어둔 다른 파일은 건드리지 않는다. 키를 다시 발급받거나 입력할 필요는 없다.

왜 한 번은 수동으로 실행해야 하나: 사용자 PC에 있는 예전 install.ps1은 자기 자신을 갱신하지 않아서, 새 배포 방식(릴리스 자산)을 알지 못한다. 그래서 첫 이주만 사람이 시작해야 한다. 이번 전환 이후로는 install.bat이 실행할 때마다 웹에서 최신 스크립트를 가져오므로, 설치 로직이 고쳐지면 자동으로 반영된다.

v1.9.0 이하에서 올라오는 경우: 예전에는 mcp_server.exe 단일 파일을 배포했다(PyInstaller --onefile). onefile은 실행할 때마다 exe 전체를 %TEMP%\_MEIxxxxxx에 풀고 정상 종료할 때만 지우는데, MCP 서버는 클라이언트가 끝낼 때 강제 종료되는 일이 잦아 이 폴더가 무한정 쌓였다(실측: 개발 PC에 280개 20.7GB 잔류). v1.10.0부터 --onedir 폴더 배포로 바꿔 추출 단계 자체를 없앴고, 설치할 때 그 잔재도 자동으로 청소한다(실측 40초에 18.8GB 회수).

자동 등록 + 업데이트 (Claude Code + Codex CLI)

claude, codex CLI가 PC에 설치되어 있으면 아래 스크립트가 둘 다 자동으로 등록해준다(찾지 못한 CLI는 건너뛴다). VWorld API 키도 대화형으로 물어봐서 .env까지 만들어준다.

PowerShell이 익숙하지 않다면 install.bat을 그냥 더블클릭하면 된다 — 우클릭 메뉴나 실행 정책(ExecutionPolicy) 같은 걸 몰라도 된다. 콘솔 창에서 결과를 보여준 뒤 Enter를 눌러야 닫히므로, 성공/실패 여부를 놓치지 않고 확인할 수 있다.

터미널에서 직접 실행하고 싶다면:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install.ps1

실행 후 Claude Code/Codex를 재시작하면 eiass_* 도구를 바로 쓸 수 있다. Claude Desktop도 자동으로 등록된다 — claude_desktop_config.json을 직접 수정할 필요가 없다.

Desktop 설정 파일에는 mcpServers 말고 앱이 관리하는 상태(preferences 등)도 들어 있어서, 다음 순서로 안전하게 처리한다: 백업 → eiass 항목만 추가/교체 → 다시 읽어서 최상위 키와 기존 MCP 서버가 모두 살아있는지 검증 → 하나라도 어긋나면 백업으로 되돌리고 수동 안내로 전환. 파일이 손상돼 파싱조차 안 되면 아예 건드리지 않는다.

이 과정에는 Windows PowerShell 5.1의 함정이 두 개 있어서 그렇게 짜여 있다. (1) Get-Content -Raw는 UTF-8 파일을 시스템 ANSI 코드페이지로 디코딩해 한글을 깨뜨리고, 그 깨진 문자열은 JSON 파싱에 실패한다(실측: 6,326바이트 파일이 5,954자로 읽혀 실패, 올바르게 읽으면 5,846자). 그래서 [System.IO.File]::ReadAllText(..., UTF8)로 읽는다. (2) ConvertTo-Json의 기본 깊이는 2라서, 깊이 6인 이 파일을 그냥 저장하면 하위 구조가 System.Object[] 문자열로 뭉개진다. 그래서 -Depth 100을 명시하고, 직렬화 결과에 손상 흔적이 있으면 저장하지 않는다.

Claude Desktop이 실행 중이면 종료할 때 앱이 설정을 다시 쓰면서 방금 넣은 등록을 덮어쓸 수 있다. 그래서 실행 중이면 안내를 띄우고, 그런 일이 생겨도 설치를 한 번 더 실행하면 복구된다.

git 없이도 최신 버전으로 갱신된다. 설치 폴더에 생긴 EIASS MCP 업데이트.bat을 더블클릭하면 된다(처음 받은 install.bat을 다시 실행해도 똑같다). GitHub Releases API로 최신 릴리스를 확인해 .eiass_mcp_version에 기록된 태그와 비교하고, 다르면 릴리스 자산을 받아 SHA-256을 검증한 뒤 mcp_server 폴더를 통째로 교체한다 — git clone이나 pull이 전혀 필요 없다. 저장소를 push해도 각 사용자 PC에 자동 반영되지는 않으므로 업데이트를 받으려면 이 파일을 다시 실행해야 한다(완전 자동 업데이트는 아님).

Claude Code/Codex가 실행 중이라 파일이 잠겨 있으면 교체를 건너뛰고 기존 배포본으로 계속 진행하니(새 배포본은 검증까지 끝난 뒤에만 갈아끼우므로 실패해도 쓰던 버전이 그대로 남는다), 안내 메시지가 뜨면 앱을 완전히 종료한 뒤 다시 실행한다. 업데이트 확인을 건너뛰려면 -SkipUpdateCheck 옵션을 준다.

배포본은 저장소에 커밋하지 않고 GitHub Releases 자산으로 올린다. 41MB 바이너리를 커밋하면 git 히스토리에 영구히 쌓여(실측: 22회 커밋으로 .git 907MB) clone이 갈수록 무거워지기 때문이다. 릴리스를 발행하려면 빌드할 때 --publish-release를 준다:

.mcpbuild_venv\Scripts\python.exe build_mcp.py --publish-release

임시파일은 사용자가 관리할 필요가 없다. onedir 배포라 실행 중에 임시파일이 생기지 않고(v1.9.0 이하에서 쌓이던 %TEMP%\_MEI* 폴더가 없어졌다), 서버는 기동할 때마다 예전 버전이 남긴 고아 _MEI 폴더를 백그라운드로 청소한다. 청소는 삭제 전에 폴더 이름을 바꿔보는 방식으로 안전을 확보한다 — Windows는 안에 열린 파일이 하나라도 있으면 폴더 rename을 거부하므로, rename 성공 자체가 "이 폴더를 쓰는 프로세스가 없다"는 증거가 된다. 실행 중인 서버의 폴더는 rename이 실패해 자동으로 건너뛴다(수정 시각으로 판정하면 며칠씩 떠 있는 서버의 폴더를 지워버리는데, 실제로 2주 넘게 떠 있는 인스턴스가 있었다).

버전 확인

커밋 ID만으로는 어느 게 더 최신인지 한눈에 알기 어려워서, 저장소 루트에 사람이 읽는 VERSION 파일(예: 1.1.0, 시맨틱 버저닝)을 둔다. install.ps1/install.bat을 실행하면 매번 (SkipUpdateCheck 여부와 무관하게) 아래 두 줄을 항상 보여준다:

현재 설치된 버전: 1.1.0 (commit ff4a6a6)
Git에 푸시된 최신 버전: 1.1.0 (commit ff4a6a6)

업데이트 필요 여부 자체는 지금까지처럼 mcp_server.exe의 커밋 SHA로 정확히 판단하고, VERSION은 그 결과를 사람이 읽기 좋게 보여주는 용도다. 로컬 상태는 .eiass_mcp_version 파일에 커밋 SHA / 버전 두 줄로 저장된다. Claude 안에서 직접 확인하고 싶으면 eiass_version 도구로 현재 연결된 서버(exe)의 버전을 물어볼 수 있다.

exe/소스를 수정해서 새로 배포할 때는 반드시 VERSION 파일과 eiass_core.py의 __version__ 상수를 같이 올린다(시맨틱 버저닝: 기존 도구의 동작이 바뀌지 않는 자잘한 수정=PATCH, 새 도구/필드 추가처럼 하위 호환되는 기능 추가=MINOR, 기존 도구 시그니처/동작이 깨지는 변경=MAJOR).

설치 — 방법 2: Python으로 실행

1. Python 3.10 이상 설치

2. 이 저장소를 clone하거나 zip으로 받는다

3. pip install -r requirements.txt

4. 같은 폴더에 .env 파일을 만들고 VWORLD_API_KEY=... 추가

5. Claude 설정에 등록 (아래 참고)

Claude에 등록하기

Claude Code

프로젝트 루트에 .mcp.json을 만든다 (exe 방식 예시):

{
  "mcpServers": {
    "eiass": {
      "command": "C:/Tools/eiass-mcp/mcp_server.exe"
    }
  }
}

Python 방식이면:

{
  "mcpServers": {
    "eiass": {
      "command": "python",
      "args": ["mcp_server.py"],
      "cwd": "C:/Tools/eiass-mcp"
    }
  }
}

Claude Code를 재시작하면 "eiass" 서버 신뢰 여부를 물어본다 → 승인.

Claude Desktop

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json에 위와 동일한 형식으로 mcpServers 항목을 추가하고 Claude Desktop을 재시작한다.

직접 빌드하기

eiass_core.py/mcp_server.py를 수정한 뒤 exe를 새로 만들려면, 반드시 이 저장소 전용의 깨끗한 venv에서 빌드해야 한다(시스템 Python에 다른 프로젝트용 패키지가 잔뜩 깔려 있으면 PyInstaller가 그것들까지 끌고 들어가 exe가 수백MB로 부풀고 느려진다):

python -m venv .mcpbuild_venv
.mcpbuild_venv\Scripts\pip install -r requirements-build.txt
.mcpbuild_venv\Scripts\python build_mcp.py

참고

• EIASS/KDPA는 정부 사이트 인증서 문제로 SSL 검증을 끄고 접속한다(원본 데스크톱 앱과 동일).

• eiass_find_projects_by_document_keyword의 텍스트 검색은 단순 부분문자열 매칭이다. 동의어/문맥 유사도까지 필요하면 1차 후보를 좁힌 뒤 eiass_read_document로 원문을 받아 AI가 다시 판단해야 한다.

• 이 저장소는 DOHWA EIASS agent 데스크톱 앱의 검색/조회 로직 일부를 PyQt 의존성 없이 재구현한 것이다.