🧩 Agentforce MCP 통합 서버

이 저장소는 Python SDK를 사용하여 Model Context Protocol(MCP) 클라이언트 및 REST API 애플리케이션을 LLM과 통합하기 위한 통합 솔루션을 제공합니다.

두 가지 핵심 구성 요소가 포함되어 있습니다:

1. MCP 서버 – 모든 MCP 호환 클라이언트가 LLM/API와 직접 통신할 수 있도록 지원합니다.

2. FastAPI 서버 – LLM/API를 프로그래밍 방식으로 호출하기 위한 RESTful API 엔드포인트를 제공합니다.

두 서버 모두 통합 채널 전반에서 원활한 연결성, 보안 인증 및 일관된 성능을 보장하도록 구축되었습니다.

📘 개요

이 저장소는 서로 다른 통신 방식을 위해 설계된 두 가지 핵심 서버를 구현합니다:

• MCP 서버 MCP 클라이언트가 표준화된 Model Context Protocol을 사용하여 LLM/API에 연결할 수 있도록 합니다. 이를 통해 지원되는 MCP 클라이언트 및 인스펙터를 통해 실시간 상호작용과 동적 도구 액세스가 가능합니다.

• FastAPI 서버 LLM/API에 대한 RESTful 액세스를 제공하여 간단한 HTTP 요청을 사용하여 기존 시스템이나 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

두 구현 모두 Agentforce Python SDK를 활용하여 Salesforce 및 Agentforce 백엔드와 통신함으로써 신뢰성과 일관성을 보장합니다.

Related MCP server: MCP Server Sample

⚙️ 설정 지침

1. 저장소 설정

저장소를 복제하고 필요한 환경 변수를 구성합니다:

git clone hhttps://github.com/rajpatidar35/custommcp
cd custommcp

⚠️ 참고: 이러한 자격 증명이 LLM/API에 액세스하기 위한 유효한 CRED에 해당하는지 확인하십시오.

2. 종속성 설치

다음 명령을 사용하여 필요한 모든 Python 종속성을 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

이 명령은 Agentforce Python SDK를 포함하여 MCP 및 FastAPI 서버 모두에 필요한 모든 라이브러리를 설치합니다.

🚀 서버 실행

🧠 MCP 서버 시작

MCP 서버(MCP 클라이언트 및 인스펙터용)를 시작하려면:

python ./src/serverllm.py

MCP 서버가 초기화되고 들어오는 MCP 클라이언트 연결을 대기합니다.

🌐 FastAPI 서버 시작

REST API 액세스를 위해 FastAPI 서버를 실행하려면:

fastapi dev ./src/serverllm.py

이 명령은 FastAPI 애플리케이션의 개발 인스턴스를 시작하며, Agentforce 에이전트와 상호작용하는 REST 엔드포인트를 노출합니다.

🔍 인스펙터 서버 (선택 사항)

MCP Inspector 도구를 사용하여 MCP 서버를 테스트하고 디버깅하려면:

1. 인스펙터 서버를 시작합니다:

   npx @modelcontextprotocol/inspector

2. 인스펙터 웹 인터페이스를 엽니다(기본 포트: http://localhost:5173 또는 콘솔에 표시된 대로).

3. 호스트 URL을 사용하여 실행 중인 MCP 서버에 연결합니다:

   https://localhost:8000/mcp

4. Tools 탭으로 이동하여 사용 가능한 MCP 도구를 탐색하고 테스트합니다.