Monimo PoC — FastMCP Mock Server + Skill VDB

모니모 AI Agent 골든데이터셋(2) DATA 시트, 189행)을 기반으로 한 PoC. 에이전트(planner)는 외부(Genos)에 있고, 이 저장소는 HTTP MCP 서버만 제공한다.

• FastMCP 서버 (HTTP): 도메인 목업 툴 81개 + 스킬 VDB 툴 4개 (search_skills / load_skill / list_skills / run_skill_hook — 스킬 검색 자체가 MCP 툴)

• 스킬 189개: 데이터셋 1행 = 스킬 1개, 스킬 표준 가이드 형식의 SKILL.md (frontmatter name/description + body Instructions/응답 가이드/예외 처리/유저향 최종 안내 문구)

  • 스킬별 번들 훅 스크립트 scripts/hook.py

• 스킬 VDB: 표준 런타임의 "name+description preload + 매칭"을 벡터 검색으로 대체 — description은 임베딩(트리거), body는 payload(적중 시 반환, 임베딩 안 함)

구조

data/dataset.json          # xlsx '2) DATA' 시트에서 추출한 189행
skills/<name>/
  SKILL.md                 # 생성된 스킬 189개
  scripts/hook.py          # 스킬별 훅 (before_tool/after_tool/finalize 등)
vdb/skills_vdb.json        # PoC 내장 VDB 인덱스 (임베딩 + payload)
genos/
  skill_document_processor.py  # GenOS VDB ingestion preprocessor (SKILL.md 1개 = 벡터 1개)
server/
  main.py                  # FastMCP 서버 엔트리포인트
  mock_tools.py            # 목업 툴 81개 구현
  mock_data.py             # 목업 픽스처 (기준일 2026-07-08 고정)
  tool_catalog.py          # 툴 이름/설명 단일 소스
  skill_vdb.py             # VDB (파싱/임베딩/검색/저장)
scripts/
  extract_dataset.py       # xlsx -> data/dataset.json
  skill_map.py             # 행별 스킬명/설명/required_tools/템플릿 그룹 매핑
  generate_skills.py       # dataset.json -> skills/*/SKILL.md
  build_vdb.py             # skills/ -> vdb/skills_vdb.json
  eval_vdb.py              # 대표 발화 기준 검색 리콜 측정

Related MCP server: toolrouter-mcp

실행

pip install -r requirements.txt

# (스킬/VDB는 커밋되어 있음 — 재생성 시)
python scripts/generate_skills.py
python scripts/build_vdb.py

# HTTP MCP 서버 (기본) — 엔드포인트 http://0.0.0.0:8000/mcp, 헬스체크 /health
python -m server.main

# stdio가 필요하면
MCP_TRANSPORT=stdio python -m server.main

공개 엔드포인트 호스팅 (Genos 연동)

서버는 streamable HTTP MCP를 노출한다 — 어디에 올리든 https://<host>/mcp가 Genos 에이전트가 연결할 엔드포인트다. PORT 환경변수를 따르므로 대부분의 PaaS에 그대로 올라간다.

• FastMCP Cloud (가장 빠름): fastmcp.cloud에서 이 GitHub 저장소를 연결하고 entrypoint를 server/main.py:mcp로 지정하면 https://<project>.fastmcp.app/mcp 공개 URL이 발급된다.

• 컨테이너 (Cloud Run / Render / Fly 등): 포함된 Dockerfile 사용.

  docker build -t monimo-poc-mcp . && docker run -p 8000:8000 monimo-poc-mcp
  # 예: Google Cloud Run
  gcloud run deploy monimo-poc-mcp --source . --allow-unauthenticated --port 8000

• 임시 데모: 로컬 실행 후 ngrok http 8000 등 터널로 노출.

Genos(또는 임의 MCP 클라이언트) 연결 정보:

{ "transport": "streamable-http", "url": "https://<host>/mcp" }

PoC 서버에는 인증이 없다. 외부에 오래 열어둘 경우 FastMCP auth 또는 프록시단 토큰을 붙일 것.

에이전트 사용 흐름 (progressive disclosure)

스킬 검색은 그 자체가 MCP 툴이다 — Genos 에이전트는 아래 순서로 호출한다.

1. search_skills(query, top_k, domain?, sector?, case_type?, required_tool?) — 사용자 발화로 VDB 시맨틱 검색. name/description/score만 반환 (1단계)

2. load_skill(name) — 적중 스킬의 body(payload)를 로드해 실행 매뉴얼로 사용 (2단계)

3. run_skill_hook(skill, stage, ...) — 훅 실행(아래 참조) 후, body의 required_tools 순서대로 이 서버의 목업 도메인 툴 호출 (3단계)

search_skills("내 젤리 전부 모니머니로 바꿔줘")
  → jelly_exchange_request (score 0.31)
load_skill("jelly_exchange_request")
  → Instructions + hooks: scripts/hook.py
run_skill_hook(skill=..., stage="before_tool", tool_name="jelly_exchange_request", payload={count:14})
  → {allowed: false, reason: "실행형 툴입니다. 사용자 확인 후 context.confirmed=true..."}
(사용자 확인 후 context={"confirmed": true}로 재호출 → allowed)
jelly_exchange_request(count=14)
  → {"code":"0000", "data": {exchanged:14, credited_monimoney:140}}
run_skill_hook(stage="after_tool") → {ok:true, retry:false}
run_skill_hook(stage="finalize")   → 유저향 문구 템플릿

스킬 훅 (scripts/hook.py)

각 스킬 폴더에 self-contained 훅 스크립트가 번들된다(frontmatter hooks: scripts/hook.py). 로컬 런타임은 직접 import해서, 원격 에이전트(Genos)는 run_skill_hook 툴로 실행한다.

스킬 형식

• frontmatter: 표준 필드 name/description + 커스텀 색인 필드 domain(finance/non_finance), category, target, case_type(normal/error/multiturn/fallback), dataset_id, seq, required_tools, version

• description에 트리거 정보(무엇+언제+대표 발화 예시)를 모두 담고, body에는 how-to만 둔다

• 실행형 툴(즉시결제/출금/교환 등 (실행형) 표기)을 쓰는 스킬은 실행 전 사용자 확인 + 재시도 금지(중복 실행 위험) 단계가 body에 포함됨

• 미지원 질문 16행은 툴 없는 가드레일 스킬로 생성됨 (category: unsupported)

VDB

운영 구성 — GenOS 자체 VDB에 적재: 스킬 검색은 GenOS(planner)의 벡터 DB가 담당하고, 이 MCP 서버는 도메인 툴 + load_skill/run_skill_hook 실행을 담당한다.

• ingestion preprocessor: genos/skill_document_processor.py (GenOS 단일 파일 DocumentProcessor 규약 — SKILL.md 1개 = 벡터 1개, text=frontmatter.description(임베딩), body=본문 markdown(비임베딩 payload), metadata.*(domain/sector/case_type/required_tools/…)는 top-level 필터 속성으로 flatten)

• 업로드 대상: skills/*/SKILL.md 189개 (flat 파일명 zip: dist/genos_skills.zip 빌드 가능)

frontmatter 규약 (GenOS 프로세서와 이 서버가 동일한 파일을 읽는다):

---
name: card_billing_amount_inquiry        # top-level (필수)
description: '...트리거 설명 + 대표 발화'  # top-level (필수, 임베딩 대상)
metadata:                                # 필터/라우팅 커스텀 키 (flatten 대상)
  domain: card         # search|event|product_info|financial_info|monimo|samsung_financial|life|fire|card|securities|casual|unsupported
  sector: finance      # finance | non_finance
  case_type: normal    # normal | error | multiturn | fallback
  required_tools: [card_list_inquiry, card_billing_inquiry]
  hooks: scripts/hook.py
  version: 1.0.0
---

PoC 내장 backend(기본): 이 서버의 search_skills는 vdb/skills_vdb.json (문자 2~3-gram TF-IDF, 키·네트워크 불필요)을 사용한다 — GenOS 없이 단독 테스트용. Embedder 인터페이스(fit/embed/state/from_state)를 구현하면 교체 가능하다.

리콜 (골든 대표 발화 172건, scripts/eval_vdb.py):

목업 데이터 주의

모든 도메인 툴은 server/mock_data.py의 고정 픽스처를 반환한다 (기준일 2026-07-08). 실행형 툴은 상태를 바꾸지 않고 그럴듯한 실행 결과만 돌려준다.