# 📚 AI 독서 큐레이터 & 코치 (reading-coach MCP)

카카오 PlayMCP **AGENTIC PLAYER 10** 출품용 MCP 서버.
시카고 플랜(그레이트북스) **144선**을 기반으로, 사용자가 읽은 책을 기억해 **커리큘럼을 단계별로 완주**시키는 AI 독서 동반자.

## 차별화 (기본 LLM과 안 겹치는 두 축)
1. **큐레이션 데이터** — 환각이 아닌 실제 명문 커리큘럼(시카고 플랜 144선)에서 추천
2. **상태(기억)** — 개인 토큰으로 읽은 책을 기억 → "맥베스 읽었으니 다음은 햄릿"처럼 이어줌

> 상태 없는 기본 챗봇은 매번 추천을 뭉뚱그리고 내가 뭘 읽었는지 잊는다. 이 서버는 둘 다 해결한다.

## MCP 도구 4종
| 도구 | 설명 | 핵심 인자 |
|------|------|-----------|
| `recommend_books` | 커리큘럼 순서상 다음 읽을 책 추천 | `token?`, `interest?`, `limit?` |
| `log_book` | 완독 책 기록 + 연속일(streak) 갱신 | `token`, `bookId`/`title`, `rating?` |
| `coaching_note` | 책 맥락에 맞춘 독후 코칭 질문 골격 | `bookId`/`title` |
| `reading_report` | 이번달·누적·연속일·연차별 진척·다음추천 | `token` |

## 아키텍처
- **공식 MCP TypeScript SDK** (`@modelcontextprotocol/sdk`)
- **Streamable HTTP**(stateless) — `POST /mcp`, 헬스체크 `GET /health`
- **사용자 식별 = 개인 토큰 인자** (카카오 로그인 불요, PII 0)
- **상태 저장** = `data/users.json` (로컬). 카카오 클라우드 배포 시 `src/store.ts` 인터페이스만 DB로 교체

## 실행
```bash
npm install
npm run dev          # tsx watch (개발)
npm start            # 서버 구동 (기본 PORT=3000)
node test/smoke.mjs  # 4개 도구 스모크 테스트 (서버 먼저 띄울 것)
```

## 데이터
- `src/data/chicagoPlan.json` — 144권 (id·연차·저자·생몰·제목·원제·발췌여부)
- **책 본문은 포함하지 않음.** 목록(공개정보) 기반 추천·기록·코칭만. 출처 표기 필수.

## 하드 제약
- 요셉 학생 PII / 실 Firebase **절대 연결 금지** (독립 서버 + 자체 데이터)
- 책 본문 전재 금지(저작권), 목록 출처 표기

## TODO (제출까지)
- [ ] 카카오 클라우드 endpoint 생성·배포 (공식 Notion 가이드)
- [ ] PlayMCP 개발자 콘솔 등록 → 임시등록 → 심사요청 (~7/7 승인 목표)
- [ ] 빌드 산출물에 data/ 복사 단계 (`npm run build` 후 dist/data)
- [ ] 본선 진출 시 Kakao Tools Widget 스펙 대응