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Vbridge7

Glanser Guidelines MCP Server

by Vbridge7

Glanser 가이드라인 MCP 서버

팀의 코딩 가이드라인 코퍼스에 대한 의미론적 검색을 제공합니다. FastMCP + ChromaDB + sentence-transformers (all-MiniLM-L6-v2) 기반으로 작동합니다. 100% 무료 — API 키나 외부 서비스가 필요 없으며, 설정 후 완전히 오프라인으로 실행됩니다.


폴더 구조

mcp-server/
├── server.py          ← MCP server (run this on the host)
├── ingest.py          ← One-time ingestion script
├── requirements.txt   ← Python dependencies
├── documents/         ← Drop your .md guideline files here
│   └── CODING_GUIDELINES.md
└── chroma_db/         ← Created automatically by ingest.py (do not edit)

Related MCP server: Code Memory

설정 (호스트 머신에서 1회 실행)

1. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

sentence-transformers는 첫 실행 시 all-MiniLM-L6-v2 모델(약 80MB)을 다운로드하여 캐시합니다. 이후 실행은 완전히 오프라인으로 진행됩니다.

2. 문서 추가

documents/ 폴더에 마크다운 파일을 복사하세요:

cp /path/to/CODING_GUIDELINES.md documents/

3. 수집 (1회 임베딩, 디스크에 저장)

python ingest.py

이 작업은 documents/ 내의 모든 .md 파일을 읽고, 각 섹션을 임베딩한 후 벡터를 chroma_db/에 저장합니다. 새 문서를 추가할 때만 다시 실행하면 됩니다.

유용한 플래그:

python ingest.py --file documents/NEW_DOC.md   # add a single new doc
python ingest.py --reset                        # wipe and re-ingest everything
python ingest.py --list                         # see what is currently indexed

4. 서버 시작

python server.py

서버가 http://0.0.0.0:8000에서 시작됩니다.


호스팅 (팀 액세스)

Railway 또는 Render에 배포하세요 (둘 다 무료 티어 제공):

  1. 이 mcp-server/ 폴더를 git 저장소에 푸시합니다.

  2. 해당 저장소를 가리키는 새 서비스를 생성합니다.

  3. 시작 명령어를 python server.py로 설정합니다.

  4. /app/chroma_db에 영구 볼륨을 마운트합니다 (배포 시에도 임베딩이 유지되도록).

  5. 배포 후 호스트 콘솔을 통해 python ingest.py를 한 번 실행합니다.

Railway/Render는 자동으로 다음과 같은 HTTPS URL을 제공합니다: https://glanser-guidelines-mcp.railway.app


팀 .mcp.json 항목

각 팀원은 자신의 .mcp.json에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "coding-guidelines": {
      "type": "http",
      "url": "https://your-hosted-domain.com/mcp"
    }
  }
}

사용 가능한 도구

도구

기능

search_guidelines

모든 문서에 대한 의미론적 검색 — 가장 먼저 사용하세요

get_section

특정 섹션의 전체 내용 가져오기

list_sections

코퍼스 전체의 모든 섹션 제목 탐색

get_by_scope

library, client, 또는 both별로 규칙 필터링

list_documents

인덱싱된 모든 문서와 섹션 수 확인


새 문서 추가

# 1. Copy the new doc
cp NEW_GUIDELINES.md documents/

# 2. Ingest only the new file (does not re-embed existing docs)
python ingest.py --file documents/NEW_GUIDELINES.md

# 3. No server restart needed — ChromaDB is queried live

로컬 개발 / 테스트 (호스팅 없이)

{
  "mcpServers": {
    "coding-guidelines": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

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